[发明专利]路面病害自动识别方法

权利要求书

1.一种路面病害自动识别方法，包括以下步骤：

步骤1、将输入的路面灰度图像转换为二值化图像，其中，将所述路面灰度图像中处于灰度分割阈值区间内的像素的灰度置为所述二值化图像中的第一值，将所述路面灰度图像中处于灰度分割阈值区间外的像素的灰度置为所述二值化图像中的第二值；

步骤2、对二值化图像进行八连通标记，得到每个连通区域的高度及宽度，将高度与宽度中的最大值小于第一预定阈值的连通区域置为第一值；

步骤3、对通过步骤2得到的图像的每个连通区域进行线性拟合，获取拟合线段的长度及方向矢量，选取长度大于第二预定阈值的拟合线段所在的连通区域，作为种子区域，并将每个种子区域周围的相似连通区域与该种子区域合并，形成延伸后的种子区域；以及

步骤4、获取延伸后的所有种子区域的置信度，若最大置信度小于置信度阈值(t1)，则判定在所述路面灰度图像中未发现病害，若最大置信度大于置信度阈值(t1)，则判定在所述路面灰度图像中发现病害。

2.根据权利要求1所述的路面病害自动识别方法，还包括以下步骤：

步骤5、如果在步骤4中、判定在所述路面灰度图像中发现病害，则提取每个延伸后的种子区域的最小外接矩形面积、最小外接圆面积；

步骤6、若所述延伸后的种子区域的最小外接圆及最小外接矩形的面积比例大于第三预定阈值，则判定所述延伸后的种子区域属于裂缝类病害，否则，判定所述延伸后的种子区域属于非裂缝类病害。

3.根据权利要求2所述的路面病害自动识别方法，还包括以下步骤：

步骤7、如果在步骤6判定所述延伸后的种子区域属于裂缝类病害、且所述延伸后的种子区域的最小外接矩形的宽度及高度之比小于第四预定阈值，则判定所述延伸后的种子区域属于纵向裂缝区域。

4.根据权利要求1所述的路面病害自动识别方法，其中，在步骤1之前，还包括以下步骤：

步骤0-1、将采集到的路面灰度图像划分成子块，并将每个子块图像的均值与方差校正为一致；

步骤0-2、在校正后的路面灰度图像中，将灰度值大于分割阈值的像素点所在区域标记为标线区域位置；

步骤0-3、在校正后的路面灰度图像中，用标线区域位置周围的像素灰度替换标线区域位置的像素灰度，所得到的图像作为对步骤1输入的路面灰度图像。

5.根据权利要求1所述的路面病害自动识别方法，其中，所述步骤1还包括以下步骤：

步骤1-1、若在所述二值化图像中的第一值像素点与和其相邻的第二值像素点在路面灰度图像中的灰度差值满足预设范围，则将所述二值化图像中的所述第一值像素点置为第二值。

6.根据权利要求5所述的路面病害自动识别方法，其中，所述步骤1还包括以下步骤：

步骤1-2、若在所述二值化图像中的第一值像素点与和其在一定距离内的第二值像素点在路面灰度图像中的灰度差值满足预设范围、且所述第一值像素点与和其在一定距离内的第二值像素点能够连接成一条直线，则将所述二值化图像中的所述第一值像素点置为第二值。

7.根据权利要求1所述的路面病害自动识别方法，所述步骤2包括以下步骤：

步骤2-1、在对所述二值化图像进行八连通标记之前，使用数字滤波模板，对步骤1得到的所述二值化图像进行膨胀处理和腐蚀处理。

8.根据权利要求7所述的路面病害自动识别方法，其中，所述步骤2-1包括以下步骤：

步骤2-1-1、采用[0,0,0；0,1,1；1,1,1]的滤波模板，对步骤1得到的所述二值化图像进行数字滤波；

步骤2-2-2、采用[1,1；1,1]的滤波模板，对步骤2-1-1得到的二值化图像进行数字滤波。