[发明专利]一种基于半交互式的裂缝检测方法

摘要

本发明提出了一种基于半交互式的裂缝检测方法，主要是为了解决目前裂缝检测领域中的裂缝检测方法的鲁棒性问题和高精度需求，并切实地应用于各种实际场景。该方法基于交互式种子点选取和裂缝走势预测进行裂缝检测，不仅能有效消除噪声、光照，背景复杂等不利因素的影响，并且对图像成像质量要求低，对图像采集环境具有自适应能力，具有普适性。本发明还能简单扩展到其它相似特征的场合，比如医学领域中毛细血管的检测等。

主权项

1.一种基于半交互式的裂缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在目标图像上裂缝处选取一系列种子点，获取种子点的坐标；步骤二：对所述的目标图像提取裂缝区域图像，对所述裂缝区域图像进行预处理，增大裂缝区域图像与背景的对比度；步骤三：对预处理后的裂缝区域图像计算每一个像素点的切线方向和法线方向；步骤四：对选取的种子点进行编号，令i为种子点索引，i为自然数，i>0，并初始化为i＝1；步骤五：通过裂缝自追踪和潜在裂缝点扩展方法，利用像素点的切线方向和法线方向来检测第i个种子点与第i+1个种子点间的裂缝；步骤六：判断所有种子点是否检测完毕，如果判断结果为否，则令i＝i+1，再次执行步骤五；如果判断结果为是，则提取一条完整的裂缝，并得到裂缝的宽度；所述步骤三中的对预处理后的裂缝区域图像计算每一个像素点的切线方向和法线方向，包括：像素点的切线方向和法线方向对应该像素点的Hessian矩阵的特征向量，考虑裂缝区域图像中某一个像素点p(x,y)，其Hessian矩阵为：其中：其中I为步骤二中增强后的裂缝区域图像，g(x,y)为二维高斯卷积模板，为卷积运算，I(x,y)为以像素点p(x,y)为中心且与高斯卷积模板等大小的矩阵，Hessian矩阵H(x,y)的最大特征值的绝对值对应的特征向量n(p)＝[n_x,n_y]，为该像素点p(x,y)的法线方向，而最小特征值的绝对值对应的特征向量v(p)＝[v_x,v_y]，为该像素点p(x,y)的切线方向；所述的步骤五中的通过裂缝自追踪和潜在裂缝点扩展方法，利用像素点的切线方向和法线方向来检测第i个种子点与第i+1个种子点间的裂缝，包括以下步骤：步骤五‑1：从起始种子点进行裂缝自追踪，并在自追踪过程中不断计算裂缝在当前点的宽度，并标记检测到的裂缝像素点；裂缝自追踪技术具体步骤如下：1)令p为自追踪的起始点，并以此起始点开始进行裂缝的追踪；2)以当前点p为零点，在其法线方向上[0,30]像素范围内确定该点所在裂缝的两个边界点，判断准则为梯度与切线方向相似度；两个边界点间的所有像素点即为检测到的裂缝，并对所述裂缝进行标记；最后更新当前点p为两个边界点之间的中心点；3)在当前点p的切线方向上增加一个像素步长，并对坐标取整得到下一个点p1；在切线的反方向上处理方法相同；4)判断当前点p的切线方向与下一个点p1的切线方向是否相似；点p1是否在探测裂缝内部，即是否在两个种子点之间；p1点是否未被标记过；5)如果p1点满足上述三个条件，则更新当前点p为p1点，执行步骤2)，若不满足则执行步骤6)；6)在当前点p的切线方向上增加两个像素步长，并对坐标取整得到下一个点p2；在切线的反方向上处理方法相同；7)同步骤4)，判断p2点是否满足下述三个条件：点p2是否在探测裂缝内部，即是否在两个种子点之间；p2点是否未被标记过；8)如果p2点满足上述三个条件，则更新当前点p为p2点，执行步骤2)，若不满足，则裂缝自追踪终止；步骤五‑2：令q为当前追踪点，并初始化为开始种子点；步骤五‑3：在当前点q的主切线方向上增加一个像素步长，并对坐标取整得到下一个点q1，主切线方向定义为起始种子点到终止种子点的L2范数归一化方向，而主法线方向定义为主切线方向垂直的L2范数归一化方向；步骤五‑4：判断当前点q，在其主法线方向上是否有被标记过的像素点；步骤五‑5：在q点主法线方向上，根据灰度值约束，切线方向相似性和所取点的之前点是否被标记这三个条件进行一系列裂缝点的选取；步骤五‑6：判断选取的裂缝点个数是否为零；如果为零，表明该点裂缝处与前面检测到的裂缝相比出现突变，则跳过该点，更新当前点q为q1，执行步骤五‑3；若不为零，则执行步骤五‑7；步骤五‑7：计算一系列潜在点的中位数坐标点，即这些在主法线方向上根据坐标排序的点的中点的坐标；步骤五‑8：判断该中位数点是否满足灰度值约束和切线方向相似性的条件；步骤五‑9：标记该一系列潜在裂缝像素点为裂缝像素点；步骤五‑10：判断需要检测的裂缝是否检测完全；如果两种子点间的裂缝检测还未完毕，则更新当前点q为q1执行步骤五‑3；如果检测完毕，则最终识别出整个裂缝。