[发明专利]一种构造物外观裂缝检测方法及系统

权利要求书

1.一种构造物外观裂缝检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：读取路面图像，在路面图像上截取矩形的感兴趣区域，并对其进行2～5次基于完全冗余Contourlet变换算法进行图像增强处理，得到增强图像；

步骤2：利用GAC模型对步骤1得到的增强图像中的目标裂缝进行边缘提取得到边缘像素点，对每个边缘像素点相邻区域使用Canny边缘检测算子处理，将处理得到的边缘像素点替代GAC模型边缘像素点，最终得到二值化图像；

步骤3：去除步骤2得到的二值化图像中的孤立噪声点；

步骤4：对步骤3得到的二值化图像进行标记得到标记图像，并得到最终的目标裂缝；

步骤5：计算步骤4得到的最终的目标裂缝的两个端点的横坐标之差和纵坐标之差，得到最终的目标裂缝与水平方向的夹角，旋转该裂缝至水平方向；计算该条裂缝的宽度的最大值、最小值以及平均宽度值；

步骤6：计算目标裂缝的实际物理宽度A。

2.如权利要求1所述的构造物外观裂缝检测方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：

步骤21：通过GAC模型对增强图像中目标裂缝进行边缘提取，将得到的每个边缘像素点的坐标存入数组A₁；

步骤22：逐一读取数组A₁中的边缘像素点，将每个边缘像素点相邻5×5区域的所有像素点的灰度值使用Canny边缘检测算法进行处理，将处理后得到的矩阵中数值1对应的像素点作为有效的边缘像素点，并将它们的坐标存入数组A₂；

步骤23：从数组A₁读出目标裂缝的两个端点的坐标，计算该两个端点的横坐标之差以及纵坐标之差，根据差值得到目标裂缝的方向；

步骤24：对数组A₁和数组A₂求交集，将得到的像素点在增强图像中的灰度值均设为255，同时将增强图像中其余像素点的灰度值均设为0，得到二值化图像。

3.如权利要求1所述的构造物外观裂缝检测方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：

步骤31：利用3×3模板扫描步骤2得到的二值化图像，若二值化图像中像素点的连续区域小于3×3模板，则认为该连续区域是噪声，将其去除，否则保留；

步骤32：在步骤31得到的去噪后的二值化图像中，用长度为4个像素的线段，分别在与目标裂缝方向的夹角为0°、30°、60°、90°、120°和150°六个方向扫描步1得到的二值化图像，扫描的同时将线段的每个像素点与其覆盖的二值化图像中的像素点的像素值进行“与”操作，如果线段上四个像素点对应操作结果均为1，则就保留二值化图像中被线段覆盖的四个像素值，否则将其作为噪声点去除，得到去噪后的二值化图像。

4.如权利要求1所述的构造物外观裂缝检测方法，其特征在于，所述步骤4包括以下步骤：

步骤41：采用像素标记法将步骤3得到的二值化图像分割为几个独立的连通区域，并用连续数值标记这些连通区域，得到标记的二值化图像；

步骤42：在标记的二值图像中找出灰度值为255的像素点最多的连通区域作为最终的目标裂缝，将其他的连通区域的像素点的灰度值均修改为0。

5.如权利要求1所述的构造物外观裂缝检测方法，其特征在于，所述步骤5中所述计算该条裂缝的宽度的最大值、最小值以及平均宽度值，包括以下步骤：

依次读取水平方向的每个点处对应所述裂缝的高度，作为水平方向上每个点的裂缝宽度值，存入数组A₃，分别找出数组A₃中裂缝宽度值的最大的5个和最小的5个；对最大5个值求和后取平均值，作为该条裂缝宽度的最大值；对最小5个值求和后取平均值，作为该条裂缝宽度的最小值；对数组A₃求平均值，作为该条裂缝的平均宽度A′。