[发明专利]一种能快速定位感兴趣区的路面裂缝检测方法和系统

说明书

技术领域

本发明属于路面检测技术领域，具体涉及一种能快速定位感兴趣区的路面裂缝检测方法和系统。

背景技术

随着计算机、电子、摄像机等技术的发展，公路路面的自动检测设备的硬件也在不停地升级换代并日臻完善。目前，关于路面图像的自动采集设备已经越来越多地应用到路面裂缝检测中。图像后期分析主要采用人工、半自动、全自动三种方式。然而，一次检测过程采集的图像是大量的，而其中含有裂缝的图像的比例却较少。也就是说，只有少部分图像是含有裂缝信息的。同时，在含有裂缝信息的图像中，裂缝部分所占的面积也较小。裂缝部分图像区域是分析所真正关注的感兴趣区。无论采用哪一种图像的后期分析方式，路面裂缝检测都是寻找感兴趣区，并进一步计算裂缝的过程。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的一个目的是提供一种能快速定位感兴趣区的路面裂缝检测方法，采用该方法能够大大提高路面裂缝检测方法中后期图像分析技术的效率，有效减少劳动量，提高检测准确率。

本发明的另一个目的是提供一种能快速定位感兴趣区的路面裂缝检测系统。

为达到以上目的，本发明采用的技术方案是：一种能快速定位感兴趣区的路面裂缝检测方法，包括采集路面图像和数据处理步骤，其中，数据处理步骤包括对采集路面图像步骤所获得的路面图像模拟信号进行处理并获取连续的数字图像的步骤以及从连续的数字图像中定位感兴趣区的步骤，即定位裂缝部分图像区域的步骤，所述定位感兴趣区的步骤包括：A、设定感兴趣区条件，根据设定的感兴趣区条件，筛选出含感兴趣区的数字图像，所述感兴趣区条件是指感兴趣区中路面损坏类型状况；B、针对每一含感兴趣区的数字图像，检索图像中的感兴趣区，定位出感兴趣区；C、输出含有感兴趣区的图像。

进一步，A步骤采用人工-经验法实现，具体实现方式是，由操作者根据其对被检路段破损情况的先验知识或具体需求设定感兴趣区条件；然后，根据感兴趣区条件，从连续的数字图像中人工筛选出含感兴趣区的数字图像。

进一步，A步骤采用半自动法实现，具体实现方式是，由操作者首先对所得到的数字图像进行分析，给出检测到的破损类型及每一种破损的严重程度，据此设定感兴趣区条件；然后，根据感兴趣区条件，利用图像识别技术从连续的数字图像中筛选出含感兴趣区的数字图像。

进一步，A步骤采用全自动法实现，具体实现方式是，由操作者首先对所得到的数字图像进行分析，给出该路段可能存在的破损类型的初步估计，根据用户需求设定感兴趣区条件；然后，根据感兴趣区条件，利用图像识别技术从连续的数字图像中识别出含感兴趣区的数字图像。

进一步，B步骤所述检索图像中的感兴趣区的方法采用固定条件检索法，具体实现方式是，在含感兴趣区的数字图像上设定固定的范围，在固定的范围内通过形状自适应生成感兴趣区的中心点，求出覆盖低灰度像素的区域即找到感兴趣区。

进一步，B步骤所述检索图像中的感兴趣区的方法采用基于内容的图像检索法，具体实现方式是，将图像划分为大小相同的块，提取每个图像块中的一组形状、纹理、空间关系和颜色基本特征，通过这些特征对图像块进行分类，然后利用基于数学形态学的图像噪声处理方法对分类结果构成的二值图像进行修正，然后采用自适应背景感知的目标定位算法找到符合裂缝特点的感兴趣区。

进一步，C步骤所述输出感兴趣区图像的方法是，输出裂缝所在区域的数字图像。

进一步，C步骤所述输出感兴趣区图像的方法是，输出含感兴趣区的数字图像，其中含有裂缝的图像部分以规则形状或不规则形状圈定出。

本发明提供的一种能快速定位感兴趣区的路面裂缝检测系统，包括路面图像采集模块和数据处理模块，其中，数据处理模块包括数字图像获取模块和感兴趣区定位模块，所述感兴趣区定位模块包括感兴趣区图像筛选子模块、感兴趣区图像检索子模块和感兴趣区图像输出子模块，感兴趣区图像筛选子模块，用于设定感兴趣区条件、并根据设定的感兴趣区条件，筛选出含感兴趣区的数字图像；感兴趣区图像检索子模块，用于检索每一含感兴趣区的数字图像中的感兴趣区，定位出感兴趣区；感兴趣区图像输出子模块，用于输出含有感兴趣区的图像。

采用本发明提供的方法，能在大量的路面裂缝检测采集的图像中将感兴趣区快速筛选出来，这样，不仅能够大大提高人工、半自动图像分析方式的效率，有效减少劳动量，从而减少漏检、误检、错检率，提高检测准确率。感兴趣区定位也能提高全自动分析系统的效率。

附图说明

图1是本发明提供的一种能快速定位感兴趣区的路面裂缝检测方法的流程图。

具体实施方式