（交通信息工程及控制专业论文）沥青路面裂缝图像检测算法研究.pdf

摘要 路面破损检测是高速公路养护与管理工作中很重要的一部分，但我国在路面破损检 测方面运用的仍然是传统方法，已不能满足高速公路路面养护与管理的需求。论文基于 国内公路交通行业发展的迫切需要，探讨了针对沥青路面裂缝类破损的图像检测算法及 系统。论文的主要工作和取得的研究成果有： ( 1 ) 针对路面图像中裂缝目标和背景区域灰度值相近，不利于裂缝目标的提取，将 模糊集合理论引入到沥青路面裂缝检测中，提出了一种封闭性和移植性好的广义模糊变 换算子，并将其应用于图像增强算法中，可以很好地增强裂缝边缘的信息。 ( 2 ) 针对实际应用中很难兼顾边缘提取算法的图像处理效果和速度，利用梯度算子 获得图像中的感兴趣区域，再构造四种结构元素，结合形态学梯度和o t s u 算子提取感 兴趣区域的边缘，提出了一种改进的数学形态学边缘检测算法，其不仅具有很好的边缘 提取能力，而且具有很快的处理速度。 ( 3 ) 对提取出的物体进行标识和统计，将统计出的噪声滤除，通过区域填充技术弥 合裂缝中的空隙，并对处理后的裂缝进行分类。然后对规则裂缝进行细化，通过计数的 方法计算出规则裂缝的长度和宽度，或通过蚕食方法计算出不规则裂缝的面积。 ( 4 ) 基于图像处理技术设计了一种沥青路面裂缝检测系统。在v i s u a lc + + 6 o 软件 开发环境下，借助m i l l i t e8 0 软件开发包，实现了系统的各个模块及相关的图像处理 算法。并将该系统应用于沥青路面裂缝检测，实验结果表明，该系统检测效果好、检测 精度高，具有很高的实用性和推广性。 关键词：路面破损：模糊集合：数学形态学：边缘检测：图像处理 a b s t r a c t p a v e m e n td i s t r e s sd e t e c t i o np l a y sa ni m p o r t a n tr o l ei nt h eh i g h w a ym a n a g e m e n ta n d m a i n t e n a n c e b u tt h et r a d i t i o n a lm e t h o df o rt h ep a v e m e n td i s t r e s sd e t e c t i o ni ss t i l lu s e di n o u rn a t i o n t h i sm e t h o dh a sm a n yd i s a d v a n t a g e s ，w h i c hd i s a t i s f i e sw i t ht h er e q u i r e m e n tf o r t h eh i g h w a ym a n a g e m e n ta n dm a i n t e n a n c e b a s e do nt h a tt h eh i g h w a yc o n s t r u c t i o na n d t r a n s i ti su r g e n t l yi nn e e do ft h ea u t o m a t i o nm a n a g e m e n t , t h ei m a g e d e t e c t i n ga l g o r i t h m sa n d s y s t e mf i l ed i s c u s s e df o rt h ea s p h a l tp a v e m e n tc r a c ki nt h i st h e s i s t h em a i nw o r ka n d a c c o m p l i s h m e n ta r ea sf o l l o w s ： ( 1 ) t h eg r a yo ft h ec r a c kt a r g e ti sc l o s et ot h a to ft h eb a c k g r o u n dr e g i o n ，s oi ti sv e r y h a r dt op i c ku pt h ec r a c kt a r g e t i no r d e rt os o l v et h i sp r o b l e m ，t h ef u z z ys e tt h e o r yi s i n t r o d u c e dt oc r a c kd e t e c t i o nf o rt h ea s p h a l tp a v e m e n t an o v e lg e n e r a l i z e df u z z yi m a g e e n h a n c e m e n t o p e r a t o rw i t hc l o s e - c h a r a c t e ra n dt r a n s p l a n t a b l e c h a r a c t e ri sp r o p o s e d t h e nt h e p r e s e n t e do p e r a t o ri sa p p l i e dt oi m a g ee n h a n c e m e n ta l g o r i t h m ，w h i c hc a ne n h a n c et h ec r a c k e d g eb e t t e r ( 2 ) i nt h ep r a c t i c a la p p l i c a t i o n s ，i ti sd i f f i c u l tt om a k eab a l a n c eb e t w e e np r o c e s s i n g e f f e c ta n dp r o c e s s i n gs p e e df o rt h ee d g ed e t e c t i o na l g o r i t h m i no r d e rt os o l v et h i sp r o b l e m ，a n o v e le d g ed e t e c t i o na l g o r i t h mi sp r e s e n t e db a s e do nt h em a t h e m a t i c sm o r p h o l o g y t h e p r o p o s e da l g o r i t h me m p l o y st h eg r a d i e n to p e r a t o rt og a i nt h ei n t e r e s t e dr e g i o n si nt h ei m a g e b a s e do nt h em o r p h o l o g y - g r a d i e n to p e r a t o ra n do t s us e g m e n t a t i o n o p e r a t o r , t h e nt h e p r o p o s e da l g o r i t h mc o n s t r u c t sf o u rs t r u c t u r a le l e m e n t st od e t e c tt h ee d g e si ni n t e r e s t e d r e g i o n s t h i sa l g o r i t h mh a sn o to n l yag o o da b i l i t yt oe x t r a c tt h ei m a g ee d g e ，b u ta l s oaf a s t s p e e da b i l i t yt op r o c e s st h ei m a g e ( 3 ) t h ee x t r a c t e do b j e c t sa r em a r k e da n dc o m p u t e d ，a n dt h em a r k e dn o i s e sa r ef i l t e r e d t h ei n t e r s p a c e so ft h ec r a c ka r ef i l l e db yr e g i o nf i l l i n gm e t h o d t h e nt h eg a i n e dc r a c k sa r e c l a s s i f i e da sr e g u l a rc r a c k sa n di r r e g u l a rc r a c k s a tl a s t ，t h el e n g t ha n dw i d t ho f t h et h i n n e d r e g u l a rc r a c ka r eo b t a i n e db yc o u n t i n gm e t h o d ，o rt h ea r e ao ft h ei r r e g u l a rc r a c ki so b t a i n e d b yn i b b l i n gm e t h o d ( 4 ) an o v e lc r a c kd e t e c t i n gs y s t e mf o rt h ea s p h a l tp a v e m e n ti sp r o p o s e db a s e do nt h e 1 1 1 i m a g ep r o c e s s i n gt e c h n 。l 。g y i nt h e p r o g r a m m i n ge n v i r o n m e n t 。fv i s u a lc + + 6 0 ，t h e c o 盯e s p o n d i n gm o d u l e sa n di m a g ep r o c e s s i n ga l g o r i t h m sa r ei m p l e m e n t e d b yd i n to fm i l8 0 s d k f i n a l l y , t h i ss y s t e mi s a p p l i e dt ot h ea s p h a i tp a v e m e n tc r a c k i m a g ed e t e c t i 伽 e x p 酣m e n ，a n dt h ee x p e r i m e n tr e s u l ti ss a t i s f a c t o r y s 。t h ep r e s e n t e ds y s t e m h a sv e 巧1 1 j 曲 p r a c t i c a b i l i t ya n dg e n e r a l i t y 1 ( e yw 。r d s ：p a v e m e n td i s t r e s s ；f u z z ys e t ；m a t h e m a t i cm o r p h o l 。g y ；e d g e d e t e c t i 。n ； i m a g ep r o c e s s i n g i v 论文独创性声明 本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研 究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研 究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文 中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。 本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：伯荔翟舾 垆j 年，月，日 论文知识产权权属声明 本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归 属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请 专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的 学术论文或成果时，署名单位仍然为长安大学。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名：7 目爹召功y 矽少年，月j ，日 导师签名：l 。刁藩德2 一矿年j ，月夕e l 长安大学硕十学位论文 1 1 问题提出及研究意义 第一章绪论 随着我国经济的迅速发展，高速公路的里程不断增加，目前我国公路的通车总里程 已位于世界前列。沥青混凝土路面由于它平整性好，行车平稳舒适，噪音低，许多国家 在建设高速公路时都优先采用。 沥青高速公路建成投入使用后，因行车荷载和自然因素的负作用，使路面逐渐产生 各种破损，其降低了道路为用户提供的舒适性、安全性、快捷性等服务水平，缩短了道 路本身的使用寿命。因此，必须加强对路面的养护管理，确保提供可接受的服务水平。 为了客观评价运营的路面质量和科学决策路面养护资源，就要对路面的破损状况进行统 计。其中路面裂缝类破损问题又是一个很大的指标，若能在裂缝出现的初期就发现，那 就会大大降低维护的费用。如何在不影响正常交通秩序的情况下，快速地对整段路面进 行全面调查并精确定位到问题区，成为亟待解决的一大难题。传统基于人工视觉检测裂 缝的方法越来越不能适应高速公路发展的要求，其具有诸多不足之处： ( 1 ) 人工检测是靠检测人员的肉眼对一段公路的破损状况进行调查统计，因此一般 需相当数量的人力。 ( 2 ) 人工检测速度极慢，需耗费大量时间，很难保证检测的及时性、周期性。 ( 3 ) 人工检测需要封闭路面，影响正常的交通次序。 ( 4 ) 人工检测系室外操作，工作条件恶劣，检测人员的安全无法得到保证。 ( 5 ) 人工检测结果易受检测人员人为因素干扰，同时无法对检测结果进行重复判 读，不利于对路面破损进行客观和准确的评价【l 】。 伴随高性能计算机处理器、大容量存储器、高灵敏度g p s 卫星定位设备及图像处 理技术的飞速发展，使得基于图像处理技术的道路破损自动检测与识别技术成为可能。 国外高速公路发达国家对这一领域的研究较早，虽受早期的硬件设备和图像处理技术理 论的限制，但长期的实验研究积累了很多方法和技术【2 。7 1 。 我国在路面破损检测方面仍采用人工或半机械化的方式，其效率低，只能抽样检测， 而且需要封闭道路，给正常的公路交通带来很大的影响。因此，急需一种自动化的高速 检测系统来满足这一需要，但是由于评价标准的差异，国外的系统并不能完全满足我国 公路运营管理的需要，而且价格昂贵。因此，我国还必须开发有自主知识产权并符合我 第一章绪论 国公路路面状况的自动检测系统。论文的工作正是基于上面的认识和国内公路交通行业 发展的迫切需要，探讨了沥青路面裂缝的图像检测技术，研究相关的图像处理算法，以 及设计和实现一种基于图像处理技术的沥青路面裂缝检测系统。 1 2 路面破损检测技术的研究状况 1 2 1 国外研究现状 以路面损坏自动采集设备取代人工量测的研究始于2 0 世纪7 0 年代初期，法国道路 管理部门研制开发了路面摄影车( g e r p h o ) 嘲，使在风吹日晒环境下的现场破损测量 工作转为室内对胶片的处理，并借助计算机进行人工判读和数据记录。2 0 世纪8 0 年代 中后期，西方发达国家美国、日本、法国等由于路网管理和路面管理系统发展的需要， 纷纷开展了以路面破损实时采集设备( 硬件) 和路面破损图像的计算机图像自动处理系 统( 软件) 为主要内容的研究与开发工作，并于2 0 世纪9 0 年代初期，陆续发表了其研 究成果。开发成设备的检测系统有：日本的k o m a t s u 系统，美国的p c e s 系统，瑞 典p a v u e 系统，瑞士的g r e h o s 系统，加拿大的a r a n 系统，澳大利亚的r o a d c r a c k 系统等2 1 。下面对其进行简单地介绍。 ( 1 ) 法国的g e r p h o 系统 g e r p h o 系统由法国的l c p c 道路管理部门研究开发。g e r p h o 是将高速摄影机 安装在专用车上，并随着车辆快速行驶而移动拍摄的。它有3 5 m m 连续移动式摄影机l 台，以1 ：2 0 0 的成像比和以车速的1 2 0 0 的摄影速度进行拍摄，胶片的有效显影宽度为 2 3 m m ，拍摄的每一幅图像片所代表的路面面积为6 c m x 4 6 0 0 c m 。为排除由不均匀光照、 物体的阴影等造成的图像“噪声”，保证成像质量的均匀性且不致过分影响交通通行， 该装备选择在晚上进行拍照，并通过由发电装置提供电力的5 盏1 0 0 0 w 碘灯及调控装 置组成的路面照明系统提供3 0 0 水平倾角的光线较均匀地照明路面。g e r p h o 将所摄得 的底片“数据输入自己的处理单元和胶片，重现装置进行数据处理和分析后，输出分 析结果。 g e r p h o 虽然缩短了路上的检测时间，在一定程度上提高了工作效率，极大地改 善了测量人员的工作环境，提高了数据采集速度。但摄影的成本较高，例如1 2 0 m 长的 胶卷只能摄取2 4k m 长的路面破损等；另外，要求较高的路况条件，对于平整度较差的 一般公路并不具有使用价值；再次，不论是摄取路面图像或是处理分析损坏状况，仍然 需要采用人机交互的方式来进行，无法做到脱机方式的全自动处理。 2 长安人学硕十学位论文 ( 2 ) 日本的k o m a t s u 系统 k o m a t s u 系统系统研制于2 0 世纪8 0 年代末，属于早期的一种，其包括一辆数据 采集车和数据处理系统。系统采集车以1 0 k m h 的速度行驶，图像大小为2 0 4 8 x 2 0 4 8 像 素。系统外加了氩激光光源在车顶以便控制环境亮度，由安装在车前面底部的摄像机拍 取图像。数据以1 0 0 m b s 的速度存储在高密度磁带上，然后用数字图像处理的方法离 线处理。 数据的处理采用多处理器并行处理方式，分两个过程处理，最后得到裂缝的数目、 宽度、长度等结果信息。第一个处理阶段使用了大规模6 4m c 6 8 0 2 0 处理器做图像分割。 先将图像分成3 2 x 3 2 像素小块区域，每一个小块都用一个m c 6 8 0 2 0 处理器来处理。对 每一小块的处理采用了投影曲线的办法来分割裂缝并通过旋转投影方向来确定裂缝的 角度、宽度以及长度。第二个阶段把每个m c 6 8 0 2 0 的处理结果送入到七个t 8 0 0 处理 器，通过相邻裂缝段的相对位置实现裂缝的连接，并去除噪音目标，最后连接形成破损 路面的裂缝图。 该系统的最后处理没有做裂缝的分类，采集车只能晚上出去工作，而且其数据处理 需要大量高性能处理器，限制了它的市场应用。 ( 3 ) 美国的p c e s 系统 p c e s 系统由美国大地技术公司( e a r t ht e c h n o l o g yc o r p o r a t i o n ) 出资研究开发，采 用优于面扫描( 传统做法) 的线扫描摄像机获取路面数据，但需要特殊的采集卡、支持 软件和高强度的照明。p c e s 采用定制的含有多个3 x 3 的邻域卷积板的滤波电路对数字 信号进行实时处理。这些转换板包含了可以快速过滤图像的固化图像算法的特殊处理 器。2 个51 2 个单元的线扫描摄像机均可连续扫描1 3 6 m 宽的路面，每个摄像机连接着 由1 个8 位的a d 转换器、1 个卷积板、1 个6 8 0 2 0 处理器等组成的硬件系统，另有1 个6 8 0 2 0 处理器专门用来控制整个系统。该系统可以在正常的公路行驶速度范围内和自 然光照或人工光源条件下进行路面测量。由2 台1 5 k w 的柴油发电机提供系统中的计算 机、照明及其它设备等所需要的电力。需要特别指出的是，为了以所要求的速度获得图 像的线阵，线扫描摄像机比传统的面扫描摄像机需要更强的照明光源。 遗憾的是美国大地技术公司在p c e s 的原型系统建成后，没有继续提供资金支持后 续的研究，其中的主要原因是：与图像获取和处理相关联的必需的技术还不够成熟。此 外，p c e s 自行设计加工的图像处理卡、自行开发的系统级软件不仅成本高，而且也限 制了研究小组从第三者处获得更高性能的设备。 3 第一章绪论 ( 4 ) 瑞典的p a v u e 系统 p a v u e 系统由瑞典道路交通研究所和瑞典皇家技术学院共同研制。该系统分为一 个数据采集系统和离线处理系统。采集车后部车顶安装了4 个摄像机用以提高图像的解 析度，覆盖的车道面积为3 2 m x l m 。摄像机的拍摄速度能使得采集机车的工作时速达到 9 0 k m h 。在车尾的底部还外加了自己研制的闪光源系统用以提高图像的质量。 系统的离线图像处理算法固化到了芯片上，做成的图像处理板的形式，以提高处理 速度。整个图像的处理方式类似于管道的作业方式，数据和结果依次进入不同的序列处 理单元，最后形成结果破损图，并将其存储到磁带上。 p a v u e 系统在研制出最初的雏形后，又做出几套系统，并由i n f r a s t r u c t u r e m a n a g e m e n ts e r v i c e s ( i m s ) 负责市场并推广到了美国。 ( 5 ) 瑞士的g r e h o s 系统 由瑞士联邦技术研究院( 工业大学，e p f l ) 的应力分析实验室( i m a c ) 的m a xm o n t i 博士以完成博士论文为目的而设计开发。m a xm o n t i 博士认真分析了2 0 世纪9 0 年代初 期的各种路面损坏检测系统的局限性，以一种完整持久的方式设计并实现了一种新的路 面图像处理系统。c r e h o s 系统采用激光束沿路面横向成直线地扫描路面，并随着车 辆的运动完成纵向扫描。由特制的全息信号处理单元接收器接收来自路面的反射 光。当激光束遇到裂缝时，接收器所收到的反射光的强度减弱。通过对信号进行滤波并 二元化处理可获得代表裂缝的二元脉冲信号，采用并行处理器对信号进行实时地规格 化、预处理和存储。 该系统分为3 个子系统：扫描设备、全息光信号接收系统和图像处理系统。其主要 优点是避免了在粗糙的路面上大范围的照明问题。扫描设备通过多棱镜向路面发射激 光，扫描4 m 宽的横断面仅需用8 3 m s ；当获得精度为毫米级的路面影像时，测量车的 最大行驶速度为4 3 2 k m h ；当纵向测量精度放宽到l m m 以上时，可以达到更高的测量 速度。 系统采用2 个多元全息信号接收器( m f h o e ) ，安装在扫描线的两侧，距离路面 1 0 c m 高。每个m f h o e 由多个5 5 m m 的h o e 组成。每个m f h o e 之上6 0 c m 处安有1 个图形检测器，每个图形检测器能够将来自m f h o e 的光信号转换成模拟信号。预处理 单元将模拟信号转换为二元脉冲信号，并给出是裂缝信号的概率。因此，c r e h o s 系 统不是分析图像，而是分析连续的1 d 信号，其图像是通过逐点测量并在空间上将所有 的点集合起来得到的。输出信号是个模拟脉冲信号，在进入数字处理单元之前，模拟脉 4 长安大学硕上学位论文 冲信号将被阈值化成二值格式。c r e h o s 系统的处理单元是并行处理器，用于进一步 实时地过滤噪声、识别裂缝、确定他们的形状等。该并行处理器由若干个轨迹追踪单元 或处理单元构成，每个处理单元在同一时间内处理单个的表示裂缝的脉冲信号。处理单 元不同于传统的数字微处理器，它们是基于确认表示裂缝脉冲信号性能的模拟技术。每 一个轨迹追踪单元能够在8 0 m s 内完成处理过程，正好是完成一个线扫描的时间。 c i 汪h o s 采用模拟方法进行数据采集和预处理，并行处理器也是唯一地应用了非传统 的数字微处理器。 ( 6 ) 加拿大的a r a n 系统 由加拿大的r o a d w a r e 公司开发。根据欧美大地仪器设备中国有限公司的介绍， a r a n ( a u t o m a t i cr o a d a n a l y z e r ) 采用1 个、2 个或4 个一流的c c d 高分辨率摄像机， 连续记录p v 路面图像。p v 路面摄像系统以8 0 k m h 的速度录像，图像无模糊现象。 p v 路面摄像机装有高速的高亮度的闪光灯( 快门速度与闪光灯的闪光速度完全一 样) 。p v 摄像机和闪光灯一起，保证录像的高质量，不受亮度、树木阴影或阳光位置的 影响。l m m 的裂缝很容易采集、查看和归类。 r o a d w a r e 开发了一种称为v r a t e 的专利软件，能在a r a n 工作站分析路面图像， 保证完成修复帧与帧之间的重叠部分。几年的路面评估经验证明，在工作站进行路面缺 陷评估比透过挡风板进行路面缺陷检测的可重复性和精度稍高。 在v r a t e 处理系统中，预先确定的路面缺陷评估标准被存成一个文件，可以识别 损坏类型、损坏程度等。损坏数据存在数据库中，并将录像带上的区段识别和位置信息 作为识别标签。某些类型的缺陷，如脱空、松散或坑槽等，虽然不能从录像中识别出来， 但a r a n 的操作者可在录像时将这些缺陷记入v r a t e 的记录系统中。 根据文献的介绍，r o a d w a r e 的该类产品是目前世界上唯一商品化的自动道路分析 仪。但由以上可知，a r a n 并未实现完全自动化，仍然需要部分人工干预才能较准确 地进行路面各种损坏的统计工作。 ( 7 ) 澳大利亚的r o a d c r a c k 系统 1 9 9 4 年到1 9 9 8 年澳大利亚c s i r o 实验室研究并研制出了新一代道路破损检测系 统r o a d c r a x 。其是一个真正严格意义上的采用数字线扫描摄像机的实时检测系统。在 一辆改装后的卡车底部安装了一个罩子，其内架设了光源和四个高速摄像机，能在高达 1 0 0 m h 的车速上实时进行图像采集和处理。其在三个方面取得突破性：高速度数字摄 像机，拍摄速度每秒高达2 7 0 0 0 帧；高质量的照明系统，能够满足摄像机高速拍摄的需 气 第一章绪论 要；高速的图像处理技术和高性能检测算法，裂缝类破损的检测精度可达l m m 。 1 2 2 国内研究现状 我国对路面破损检测技术的研究起步较晚，1 9 9 4 年同济大学的孙立军教授及其研 究生在这一领域进行了试探性的研究。 2 0 世纪9 0 年代后期，李德仁院士及其在加拿大的研究生对路面破损检测技术进行 研究，取得了一定的成果。 西安工业大学的李晋惠教授从2 0 0 1 年开始采用经典的图像处理算法对路面破损检 测进行了研究，并取得了一定的成果1 3 ，1 4 1 。 吉林大学交通学院的王荣本教授及其博士研究生储江伟、初秀民等从2 0 0 2 年开始 对路面破损自动检测系统进行研究，在对路面图像的采集、处理以及识别等方面做了大 量的工作，而且取得了一定的成果【1 5 - 1 扪。 2 0 0 2 年11 月，由江苏省宁沪高速公路股份有限公司、南京理工大学和南京路达基 础工程新技术研究所共同研制的“n 1 型路面状况智能检测车是国内研制出的首辆路 面智能检测车。该检测车利用安装在车上的高速、高精度图像采集与处理设备进行路面 图像采集与存储。在获得路面全部图像后，利用他们自行研制的图像处理与分析软件， 对获得的全部图像进行处理与分析，从中提取出路面破损、平整度等方面的精确测量数 据。该研究已经达到了国际先进的水平。但是该设备在路面破损定位和破损信息传输方 面的研究还是有很大的欠缺。 哈尔滨工业大学从2 0 0 3 年开始了路面破损检测设备与算法方面的研究，已取得了 阶段性的成果 1 9 1 。但都限于理论研究阶段，距离投入到实际生产，形成生产力还有很长 一段路要走。 2 0 0 3 年4 月，河北省交通科学研究院研制出了“沥青路面车辙试验系统”。其研究 成果总体上达到了国际先进水平，填补了国内空白。该系统是一套集机械、电子、液压 技术为一体的，可以在室内或野外对沥青路面进行车辙试验的设备。这就使迅速、准确 地评价沥青路面抗车辙性能成为可能。为公路管理、设计和施工提供了可靠的手段和准 确的依据，对提高沥青路面使用年限具有重要意义。 东南大学黄卫教授从2 0 0 4 年开始对路面破损特征提取及识别的研究，并取得了阶 段性的研究成果【2 0 】。 2 0 0 4 年1 1 月，南京理工大学的贺安之、徐友仁、贺宁、贺斌共同研制出了“路面 长安大学硕士学位论文 状况激光三维智能检测车”。该车可以在每小时8 0 - - - , 1 2 0 公里的车速下，扫描所经过路 面的任何裂缝车辙，并给出即时的路面检测报告。 2 0 0 4 年1 1 月，武汉大学卓越科技公司与合力公司联合研制出了“z o y o n r t m 智 能道路检测车。该车集成和应用了现代信息技术，以机动车为平台，将光电、i t 和3 s 技术集成一体。在车辆正常行驶状态下，能自动完成道路路面图像、路面形状、道路设 施立体图像、平整度及道路几何参数等数据采集、分析、分类与存储。为高速公路、高 等级公路、城市市政道路、机场跑道等路面的破损、平整度、车辙、道路安全隐患的检 测及道路附属设施的数字化管理提供了有效的数据采集手段。 纵观国内外公路路面破损检测现状及国内外研究发展趋势，采用图像检测技术方法 用于公路路面质量检测与评价，已是世界许多发达国家研究、开发、应用和推广的先进 路面破损检测手段。研发并推广使用路面破损图像检测仪器设备，必须首先解决路面破 损图像检测的关键技术和相关理论，其中图像处理技术尚存在很多问题。 1 2 3 存在的主要问题 目前国内外虽然研制出了一系列公路路面破损自动检测设备，但是仍有一些问题有 待于解决【8 ，1 5 , 1 9 1 ： ( 1 ) 破损目标提取问题。图像破损目标的信号较弱，其和背景区域灰度相近，不利 于裂缝目标的提取，增加了后期处理的困难。 ( 2 ) 采集频率问题。因采集速度与车速不容易匹配导致采集的路面图像存在不连续 或重叠现象。 ( 3 ) 噪声问题。有阳光下，车影、树影、山影以及两边的建筑物的影子，还有路面 的纹理、集料和结合料之间的亮度差异、掉落在路面上的杂物、积水和油污等都会以噪 声的形式极大地影响后期检测处理。 ( 4 ) 算法的稳定性问题。尽管国内外研究了这么多年，提出了很多方法，很难有一 种方法能完成各种状况条件下的破损检测。传统算法，其核心算子易实现，处理速度快， 但检测效果差；而新兴的算法( 如模糊、神经网络、小波变换等) ，其核心算子难实现， 处理效果好，但处理速度慢。 ( 5 ) 实时性问题。路面图像的多纹理、弱信号等特点以及图像质量的难以控制性， 使得检测算法极为复杂，很难在数据采集的过程中实时地对数据进行处理，一般是离线 处理。 - 7 第一章绪论 1 3 本课题的研究内容 论文的主要工作是针对路面破损检测中较难的裂缝类破损检测问题研究了新的算 法和系统解决方案，并对其进行了探讨研究。主要的工作内容包括： ( 1 ) 图像的预处理在裂缝目标提取中占有相当重要的位置，裂缝目标的信号弱，难 以分割，预处理的好坏直接影响了裂缝目标的提取工作。由于裂缝目标和背景的灰度相 近，这会使得在图像分割的时候难以确定阈值，而且分割后的目标往往不完整。论文将 模糊集合理论引入图像预处理中，来解决此问题。 ( 2 ) 传统边缘检测方法的检测算子实现简单，处理速度快，但检测效果差；而新兴 算法的核心函数实现复杂，处理速度慢，但检测效果好。为了解决此问题，文中研究数 学形态学理论，并将传统边缘算法和数学形态学的优点有机地结合来对路面图像进行边 缘检测。 ( 3 ) 分析破损形状，并针对不同类型的裂缝，采用不同的算法对其进行处理，来获 得相关的参数，计算规则裂缝中的纵裂、横裂的长度和宽度，以及不规则裂缝中的块裂、 龟裂的面积，为后期的评价提供数据。 ( 4 ) 针对我国高速公路养护事业的迫切需要并结合对问题的研究，设计出一种基于 图像处理的沥青路面裂缝检测系统，并在v i s u a lc h6 0 开发环境下借助于m i l8 0 软件 开发包对该系统中的路面图像采集模块、地理信息采集模块、图像数据管理模块等进行 实现。 1 4 本文的内容安排 论文共分五章。 第一章，介绍了当前路面破损自动检测研究的背景，指出了目前研究中还存在的一 些问题。然后介绍了国内外的路面破损检测技术的研究现状，以及相关的路面破损检测 系统。最后对本文的研究工作和内容安排进行了阐述。 第二章，介绍了模糊图像增强的原理，针对图像裂缝目标和背景区域扶度值相近， 不利于裂缝目标的提取，将模糊集合理论引入到沥青路面裂缝破损检测中，提出了一种 改进的模糊图像增强算法，通过对采集的沥青路面图像进行预处理，与其他图像增强算 法进行比较和说明。 第三章，介绍了数学形态学的基本原理，以及8 方向s o b e l 边缘检测算法。然后针 长安大学硕上学位论文 对边缘检测算法不能兼顾图像处理的效果和速度，构造四种结构元素对裂缝目标进行边 缘提取，并将检测的区域集中在裂缝目标区域，提出一种改进的数学形态学边缘检测算 法，并与其他边缘检测算法进行比较和说明。 第四章，首先对提取的物体进行标识和统计，消除统计出的噪声，再填充裂缝中的 空隙，并对处理后的裂缝进行分类，最后介绍规则和不规则裂缝参数计算的方法。 第五章，设计出一种基于图像处理的沥青路面裂缝检测系统，通过对软硬件系统情 况的综合分析，提出了一个解决方案，并最终实现相关模块。 9 长安人学硕十学位论文 第二章基于模糊的沥青路面裂缝图像增强算法 2 1 引言 图像增强是一种基本的图像预处理手段，它有选择的加强图像中某些信息而抑制另 一些信息，以满足某些特殊分析的需要或者便于计算机的后续处理。由于图像信息本身 的复杂性和它们之间的相关性，在处理过程中可能出现不同层次的不精确性问题。模糊 集合理论可以较好地处理图像中的模糊性，能够成功地被引入到图像增强算法中，并取 得了较好的效果【2 1 。2 引。 经典的模糊图像增强算法主要有p a l 算法和p a l 改进算法【2 9 铆】，这类算法存在的缺 点有：( 1 ) 算法中的非线性变换函数在变换后其反函数局部无解，导致了图像的部分灰 度信息被丢失，影响了图像的增强效果。( 2 ) 算法对阈值参数( 渡越点) 的选取是随机 的、任意的，不能针对不同的图像自动进行阈值参数的选取，需要人工介入。( 3 ) 由于 算法采用的模糊变换函数的形式固定且变换强度较弱，必须经过数次迭代才能达到预期 的目的，故算法的运算速度较慢。 针对上述缺点，结合梯度算子将图像增强处理集中在人们感兴趣的区域( 要检测的 图像边缘) ，大大提高运算速度，同时引入o t s u 算子【3 2 】到图像增强算法中，可以自适 应选择阈值参数。在此基础上，提出了一种新的模糊图像增强变换算子，可以解决图像 部分灰度信息丢失情况，并将该算子成功引入到图像增强算法中。最后，将该模糊图像 增强算法应用于沥青路面裂缝检测，实验结果表明，该算法的增强效果( 如滤除噪声和 运算时间等) 优于现有的模糊图像增强算法。 2 2 模糊集合原理 众所周知，数学已成为各门科学的基础，其应用范围广至社会的各个领域。随着科 学研究的不断深入，研究的对象越来越复杂，变量越来越多，要求对系统的控制精度越 来越高，而复杂的系统是难以精确化的，这样复杂性与精确性形成了十分尖锐的矛盾。 科技工作者在实践中总结了“不兼容原理 ，即：当一个系统复杂性增大时，我们使它 精确化的能力将减小，在达到一定阈值( 即限度) 之上时，复杂性和精确性将相互排斥。 具体一点说，一个系统的复杂性与分析它能达到的精度之间服从一个粗略的反比关系。 这一原理指出，高精度与高复杂性是不兼容的。 第二章基于模糊的沥青路面裂缝图像增强算法 解决精确性与复杂性的矛盾，我们还得从电子计算机入手。现代电子计算机的计算 速度及存贮能力几乎达到了无以伦比的程度，它不仅可以解决复杂的数学问题，还可以 参与控制宇宙飞船等。既然计算机有如此威力，那么为什么在判断和推理方面有时不如 人脑呢? 美国加里福尼亚大学z a d e h 教授仔细研究了这一问题，以致使他在科研工作中 经常回旋于“人脑思维”、“大系统”与“计算机 的矛盾中。他发现德国人c a n t o r 创 立的古典集合论中的集合概念必须时行推广，这样有利于用数学模型来描述某些现象中 的模糊性。为了定量刻画模糊概论和模糊现象，z a d e h 教授于19 6 5 年发表了模糊集 合论论文，提出用“隶属函数这个概念来描述现象差异的中间过渡，从而突破了古 典集合论中属于和不属于的绝对关系。其基本思想是：把经典集合中的隶属关系加以扩 充，使元素秽集合 的隶属程度由只能取0 和l 这两个数值推广到可以取单位区间 o ，l 】 中的任意一个数值，从而实现定量地刻画模糊性对象。具体定义下： 定义2 2 1设u 为论域，则u 上的一个模糊集合4 由u 上的一个实值函数 心：u 一 0 ，1 】 甜争乒( 甜) ( “ 0 ，l 】) 来表示。对于“u ，函数值p a ( u ) 称为甜对于a 的隶属度，而函数g a ( u ) 称为彳的隶属 函数，其曲线如图2 1 所示。 1 2 长安大学硕上学位论文 于0 ，表示“隶属于a 的程度越低。特别地，若线( ”) = l ，则认为影完全隶属于a ；若 线 ) = 0 ，则认为甜完全不隶属于a 。 2 3 模糊图像增强原理 模糊图像增强首先将大小为m x n ，灰度级为的原图像f 映射为一个m x n 的模 糊矩阵，其映射方法可表示为： 厂：i m i i i 蔓- 鳓k t ( 2 - 1 ) 厂= 。m 其中，心而为图像厂中像素点厂( i ，歹) 的灰度相对于某个特定的灰度级f 的隶属 度，在经典的模糊图像增强算法幽1 1 中，p a l 和k i n g 选取的隶属度函数为： 心= f ( ) = 1 + ( ( 一1 ) 一) 乃 嗄 ( 2 2 ) 通常取e = 2 ，e 可以由渡越点确定。然后对图像进行增强，采用的非线性变换函 数为： 如= e ( 心) = e ( e 一。( 心) ) ， ，= 1 ，2 ，( 2 - 3 ) 弛，= 麓，墨嚣等 ， 最后，对进行反模糊化处理，得到经过增强后的图像7 ，厂中的像素点7 ( f ，) 的狄度值厶为： 乃= f 。( 心) ( 2 - 5 ) 其中，f - 1 ( ) 为f ( ) 的逆运算。 文献【2 1 】对p a l 和k i n g 的模糊图像增强算法进行了分析，得到如下结果：经过式 ( 2 3 ) 的c ( ) 变换后，会出现心7 口( 其中口为心的最小值) 的情况，此时f - 1 ( ) 的逆 变换无解。为解决这一问题，p a l 算法中对心 口的情况硬性规定心= 口，这样会造成 增强后的图像厂中，原图像中相当多的低灰度值被硬性切削为零，从而损失了f 中 的部分灰度信息，影响边缘检测质量；由于变换f ( ) 和f 一( ) 的函数复杂，计算量大， 第二章基于模糊的沥青路面裂缝图像增强算法 影响了处理速度；对渡越点以的选取是随机的，并需要人工介入，缺乏理论指导。 文中的模糊图像增强算法主要为沥青路面裂缝图像分割服务，而沥青路面裂缝图像 的分割阈值主要集中在1 0 0 1 5 0 像素之间，因而采用的隶属度函数为类余弦函数，其图 形在阈值附近斜率变化较大，利于后期的图像分割。 为克服上述种种缺陷，对模糊图像增强算法的核心函数式( 2 - 2 ) ( 2 - 5 ) 进行了修改， 其公式如下： 心= f ( 乃) = ( 1 一c o s o r f , j 2 5 5 ) ) 2 ( 2 - 6 ) 如= e ( 心) = e ( e 一。( 心) ) ， r =