[发明专利]一种隧道衬砌表面图像裂缝检测方法

权利要求书

1.一种隧道衬砌表面图像裂缝检测方法，其特征在于：所述方法包括：

(1)对待处理图像进行图像畸变校正及匀光处理，输出预处理图像，所述匀光处理包括使用Mask差值匀光法进行匀光处理；

(2)对步骤(1)所述预处理图像预提取裂缝像素点，根据提取的裂缝像素点标记渗流种子点坐标，生成渗流种子点地图；

(3)根据步骤(2)中渗流种子点地图，提取渗流种子点地图对应待处理图像坐标位置像素点作为渗流种子点，进行点渗流，采取加速条件下的二次渗流处理，检测出裂缝相似目标；

(4)对步骤(3)中初裂缝检测结果进行裂缝细化及裂缝断裂连接，去除衬砌接缝，去除背景噪声，输出最终检测结果图；所述裂缝断裂连接包括分叉区域判定及裂缝断裂连接校验；

所述步骤(2)中生成渗流种子点地图包括：

Step1.初始化，采取C₁/C₂框域的重叠覆盖划分图像子网格，建立子网格状态列表，所有子网格状态设置为UNUSED，初始化设置渗流种子点地图所有像素点为255；

Step2.查询所述子网格的状态列表，将状态为UNUSED的子网格内像素点按灰度值进行升序排序，更新当前子网格状态为USED，建立升序位置列表SA[i]；

Step3.去除步骤Step2中升序位置列表SA[i]中位于后序30％的高亮像素点，提取网格内像素点灰度内部平均值Th_TrimMean、小值平均值Th_MinMean、对比度Th_Contrast，更新网格内灰度分散度Th_Dispersion：

Step4.根据对比度展宽中像素点对点的灰度级映射用于更新像素点特征加权：

Step5.根据像素点权数更新子网格提取比例p_{ExtractPercent}：

p_{ExtractPercent}＝Th_Contrast×p_Weight×Th_{PercentWeight}；

Step6.查询所述子网格的状态列表，若无UNUSED状态的子网格则执行Step7；有UNUSED状态的子网格则返回执行步骤Step2；

Step7.根据当前子网格C₁/C₂框域的四近邻子网格间的像素点提取比例，再次更新子网格内升序位置列表SA[i]中前N_Total×p_Extract个像素点的特征权数：

Step8.将子网格内所有像素点权数进行降序排序，提取降序排序中前5％的像素点中p_Weight≥p_T的像素点，然后计算前5％的像素点中p_Weight≥p_T的像素点的个数N_Weight＞T，并记录到渗流种子点地图PSM中，将像素点灰度值更新为0；计算子网格内像素点密度，若更新像素点值为255；否则，终止计算并输出渗流种子点地图PSM；

其中，其中i为像素点p的位置，p_T是权数极小值抑制门限；Th_Density是像素点密度门限；N_Total是子网格所有像素点的个数；α,β,γ分别为灰度映射关系图中不同阈值范围内的斜率，T₁,T₂,T₃为阈值分段，Th_{PercentWeight}为种子点提取比例权重；p_Extract(j)为第j个C₁/C₂框域的近邻子网格的提取比例。