[发明专利]融合影像梯度信息和分水岭方法的裂缝检测方法

说明书

技术领域

本发明属于公路路基路面无损检测和评价技术领域，具体地，涉及一种融合路面深度影像梯度方向直方图和分水岭方法的裂缝检测方法。

背景技术

裂缝是路面最常见的病害，它不仅影响路容美观和行车的舒适性，若不及时发现和修补而且容易扩展造成路面的结构性破坏，缩短路面的使用寿命。路面裂缝检测已作为公路日常养护管理的一项重要工作。因其工作量十分巨大，传统的人工检测路面裂缝的方式，无法满足公路快速增长的要求，迫切需要快速、高效、可靠的裂缝自动检测技术及装备。

随着科学技术的不断发展，特别是近十年来，高速相机、视觉识别技术、大容量存储技术以及高性能数字图像压缩技术应用到路面裂缝检测领域，相继出现了基于影像的路面裂缝自动检测技术。然而，由于公路表面的不规则、多纹理、路面噪声多、裂缝信息较细弱、图像质量难以控制等特性，路面病害中裂缝的检测一直成为公路路面自动检测技术中的难点。与之相应的路面裂缝准确识别算法仍然是迫切需要解决的关键问题。

随着数字影像检测技术的快速发展，由于其检测速度快、测量准确、快速数据存储、获取信息丰富等特点，被广泛应用于路面裂缝自动检测领域。路面裂缝自动检测系统逐渐由二维裂缝检测技术发展起来。基于路面灰度影像裂缝的识别技术，尽管在基于阈值分割、边缘检测以及机器学习的裂缝识别算法方面取得了很多的研究成果，但是在实际应用上非常有限，目前国内商业化的路面图像处理软件仍然依赖人机交互的方式来识别裂缝，尚无法实现路面裂缝全自动识别。原因是现有的裂缝检测算法主要以路面裂缝的灰度特征及二维形态特征作为判别裂缝的准则。由于受到图像采集系统硬件条件的限制及外界光照影响，基于影像灰度信息的路面裂缝识别方法很难将路面油污、阴影、轮胎痕迹、随机噪声与路面实际裂缝相区分。因此，直接利用影像灰度信息进行裂缝自动识别难以达到令人满意的效果。

另一方面，具有路面裂缝特征的三维数据，刻画裂缝的几何特征，描述裂缝深度变化信息，反映出路面裂缝实际的物理含义。可见，若利用路面裂缝的空间深度变化信息，能够有效提高裂缝的识别率。然而，裂缝深度信息却很难从二维影像中获得。公路路面激光三维裂缝检测技术所获得的路面信号包含了路面三维轮廓信息，数据精度高、采集密度大、特征丰富，其对油污、修补、黑斑以及随机噪声不敏感，很好的克服了二维灰度影像处理技术对阴影、油污等干扰因素敏感的问题，有效的提高了路面裂缝识别率。从裂缝的几何特征出发，分析和处理路面三维数据，已经成为研究和探索路面裂缝自动检测新的发展方向。

路面裂缝三维激光视觉检测技术利用路面深度信息，根据裂缝深度值梯度强弱变化，能够有效检测路面裂缝。目前，利用路面深度影像提取方法主要分为两种，一种是基于裂缝几何特性建模的方法；另一种是直接提取三维地形曲面的裂缝信息。

基于裂缝几何特性建模的方法的步骤为：

(1)图像预处理，如采用中值滤波、归一化；

(2)裂缝几何特征建模，如梯形函数和高斯函数组合，小波等；

(3)建立裂缝过完备原子库，如利用信号稀疏分解建立；

(4)裂缝提取，如根据匹配算法逼近最优解，进行裂缝识别。

基于三维地形曲面的方法的步骤为：

(1)图像预处理，如采用中值滤波，归一化；

(2)三维表面重建，如采用不规则三角网等；

(3)曲面特征提取，计算表面的偏微商及法向，确定表面类型，如利用Zernike矩计算深度图像的曲率和法向。

(4)裂缝提取，根据表面的偏微商及法向阈值，进行裂缝提取。

发明内容

现有的基于裂缝几何特性建模方法具有如下缺陷：该方法往往基于路面扫描线对裂缝几何特性建模，其是一种局部裂缝检测方法，仅限于一维问题的推广。由于路面扫描线上的裂缝几何特征受到光条方向与裂缝几何形态共同影响，虽然能够较好地检测路面纵向裂缝，但是难以准确提取任意方向的裂缝。路面任意方向裂缝的几何形态十分复杂，其主要类型还包括横向、网状裂缝等，往往表现为空间分布上的变异性、各向异性和全局特征，若只考虑路面扫描线裂缝几何信息则无法准确描述裂缝在整个路面上的空间分布特征。相比之下，本专利申请设计的融合路面深度影像梯度方向直方图和分水岭方法的裂缝检测算法是一种全局处理的方法，能实现对任意方向和几何形态的裂缝的有效提取。