[发明专利]一种多维路面损坏数据处理方法

权利要求书

1.一种多维路面损坏数据处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

使用二维图像预处理算法对采集的二维灰度图像进行处理，获得处理后二维图像；

使用三维图像预处理算法对采集的三维高程图像进行处理，获得三维图像增强输出结果；

将所述的处理后二维图像和三维图像增强输出结果作为路面损坏病害识别模型的输入，对路面损坏区域进行定位与自动化快速检测。

2.根据权利要求1所述的多维路面损坏数据处理方法，其特征在于，所述的二维图像预处理算法包括：

步骤S310、计算初始预处理系数C₀，

其中，是初始整体均值，Benchmark是设定的基准灰度值Benchmark；

步骤S320、获取路面二维灰度图像I，基于设定的阈值判断该路面二维灰度图像是否含有异常灰度信息，若是，则剔除该图像，若否，则将该图像加入图像列，获得图像列的灰度均值Ave_current；

步骤S330、基于预处理系数和灰度均值Ave_current，获取路面二维灰度图像I的处理后二维图像I_new，

I_new＝I×C

其中，C为预处理系数，若I为第一张待处理图像，C为C₀，否则C通过以下公式更新获得：

Ave_Back＝αAve_Back+(1-α)Ave_current

α是设定的更新比例，Ave_Back是整体均值，初始值为

步骤S340、返回步骤S320，直至所有图像数据处理结束。

3.根据权利要求2所述的多维路面损坏数据处理方法，其特征在于，所述的初始整体均值的获得方法包括：

获取路面二维灰度图像，基于设定的阈值剔除含有异常灰度信息的图像，提取N张可用于计算预处理系数C₀的初始图像，计算N张图像的灰度均值作为所述的初始整体均值

4.根据权利要求1所述的多维路面损坏数据处理方法，其特征在于，所述的三维数据预处理算法包括：

步骤S410、对通过数据标定获得的路面相对高程数据采用像素左右相邻插值方法进行处理，获得滤波后三维图像高程值点集；

步骤S420、对原始三维图像的高程值点集和滤波后三维图像高程值点集采用三维图像增强函数进行处理，获得三维图像增强输出结果。

5.根据权利要求4所述的多维路面损坏数据处理方法，其特征在于，所述的数据标定借助线结构光原理，对二维灰度图像和三维高程图像建立像素与空间坐标的转换关系，生成用于获得路面相对高程数据的标定参数文件。

6.根据权利要求4所述的多维路面损坏数据处理方法，其特征在于，所述的像素左右相邻插值方法为，

其中，X＝{X₁，X₂，…，X_w}是每行横断面像素矩阵，X_w＝0(w＝1，2，…，W)是异常点集，X_w≠0(w＝1，2，…，W)是正常点集，X′＝{X′₁，X′₂，…，X′_w}是滤波后的高程值点集，W为横断面高程点个数。

7.根据权利要求4所述的多维路面损坏数据处理方法，其特征在于，所述的三维图像增强函数的计算公式为：

A′(x,y)＝A+MFF_k∣A∣+MFF_k∣A(x-I,y-j)∣

其中，A代表原始三维图像高程值点集的矩阵，A′代表经过滤波后三维图像高程值点集的矩阵，MFF是一种自适应均值滤波技术，K为滤波系数，取(2K+1)×(2K+1)为滤波模板，A′_min代表A′集的最小值，A′_max代表A′集的最大值，A″代表三维图像增强输出结果，i,j∈[-K,K]。