[发明专利]一种逐步求精的路面裂缝检测方法

权利要求书

1.一种逐步求精的路面裂缝检测方法，包括采集路面图像，对所述路面图像进行分析处理，其特征在于，所述对路面图像进行分析处理包括以下步骤：

提取疑似裂缝聚集区域ROA，包括：在所述路面图像上提取具有一定灰度特征的连通区域，根据一定预设条件对所述连通区域进行筛选，得到所述疑似裂缝聚集区域；所述预设条件是根据裂缝区域的几何形态特征先验得到的；

提取裂缝置信区域ROC，包括：

对筛选出的ROA区域，利用ROA区域的几何形态、空间位置及灰度统计特征，建立目标决策机制筛选出具有一定裂缝置信度的初步裂缝置信区域；

对所述初步裂缝置信区域，依据初步裂缝置信区域之间的空间位置及区域相似性特征，连接合并位置较近且相似的区域，形成增强裂缝置信区域，即所述裂缝置信区域ROC；

基于ROC方向特征加权的区域生长，包括：

步骤4-1、提取所有ROC的方向及长度特征矢量；

步骤4-2、从最长的ROC开始，计算搜索范围；

步骤4-3、搜索范围内的所有可生长区域；

步骤4-4、合并ROC及可生长区域：对于可生长区域集合中的所有区域，依据ROC与可生长区域空间位置关系，依次合并位置相近区域，然后结束当前ROC生长；

步骤4-5、裂缝构成判断：若当前ROC生长结束，可依据生长后的区域总长度R_growlen进行判断是否满足裂缝条件；若满足，则进入步骤4-6，否则区域生长完毕；

步骤4-6、下一个ROC的延伸：从下一个ROC开始，重复步骤4-2到步骤4-5的操作，直到完成所有ROC的生长，则区域生长完毕；

在所述提取裂缝置信区域ROC之前，还包括步骤：

基于ROA对图像进行自适应阈值分割，包括：

将图像划分为不重叠子块图像；所述子块图像包括：含疑似裂缝聚集区域的子块图像Ⅰ、与子块图像Ⅰ位置邻近的且不含疑似裂缝聚集区域的子块图像Ⅱ，以及不含疑似裂缝聚集区域且与子块图像Ⅰ不相邻的子块图像Ⅲ；

对子块图像Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ分别按照不同的阈值进行分割，其中，子块图像Ⅰ根据ROA的灰度特征确定分割阈值；子块图像Ⅱ参考与其相邻的子块图像Ⅰ确定分割阈值；子块图像Ⅲ按照其自身的特征进行分割；

分别得到各子块图像的二值图；

在提取疑似裂缝聚集区域ROA之前，还包括去除图像中标志线的处理步骤。

2.根据权利要求1所述的逐步求精的路面裂缝检测方法，其特征在于，所述对ROA进行自适应阈值分割后，还包括步骤：

第一轮补偿：依据病害的连续性，判断背景像素点与其周围的感兴趣像素点的灰度差值是否满足预设范围，若满足，进行补偿；

第二轮补偿：依据背景像素点与其为中心预设范围内且满足一定方向性的感兴趣像素点的灰度差值是否满足预设范围，若满足，进行补偿；

对自适应阈值分割处理后的图像进行闭操作。

3.根据权利要求1所述的逐步求精的路面裂缝检测方法，其特征在于，步骤S4-1所述的方向特征加权法，包括以下步骤：

根据线性相似度对所述ROC进行分段，

计算每个分段的方向特征矢量，

根据其位置信息分析方向特征矢量对裂缝发展趋势的影响，

根据影响的不同为每个分段分配特征权值，

基于特征权值按照公式(1)进行加权计算得到所述ROC中裂缝的发展趋势θ，

θ＝ω₁β₁+ω₂β₂+…+ω_nβ_n (1)

式中，是根据影响程度的不同设定的特征权值，表示裂缝被分成了段，ω₁+ω₂+…+ω_n＝1。