路面裂缝自动测量精品资料

1、路面裂1自1动量长安大学学报2014年第-三期1路面裂缝识别方法路面裂缝识别是指对图像中的裂缝目标进行分割、提取和编码目刖路面裂缝的分割方法大都是基于像素的分割方法由于路面防滑的技术要求路面砂石颗粒形成大量琐碎小目标根据大数原理其/、直方图总体必然呈现近似正态分布由于很难确疋阈值分割效果通常不好1-1基于均值漂移的路面裂缝分割一一一些文献分别证明了均值漂移(meanShiftMS)算法对连续与离散函数的收敛性以及收敛的充分条件13。文献13采用式(1)进行迭代计算成功地将其/、应用于图像平滑与分割即本文采用疋义在NXNXD带宽内的均匀核函数(Unif0rmKerne1)进行基于MS的图像平滑与

2、分割N是图像计算窗口的行、列宽度D是图像灰度差下页图1(a)是原始裂缝图像以灰度为纵轴的维显示0算法原理与步骤:用Ms计算图像局部灰度极值占八、集合p(NmnEgray)0Nmn为极值坐标Egray为极值灰度如图1(b)中黑色占八、计算带宽内的Nmn处的灰度均值并替换相应Egray值宀 完成图像平滑如图1(C);对平滑后图像再进行Ms计算得到新的p(NmnEgray),并对Egray的直方图进行峰谷判断计算出阈值Thgr如图1(d)中黑色冃IJ头14；用阈值Thgr对平滑后图像进行分割得到路面裂缝初步分割结果如图1(e)01-2基于疋向跟踪的路面裂缝骨架确疋初步分割的结果是二二二值图像没有分类

3、具/、有噪声需要提取出连续的裂缝像素并对其/、编码归类为此首先提取裂缝骨架并消除噪声基本原理为:疋裂缝占八、的当刖窗口如下页图2中的灰色格网用Wp表示并在其/、近邻8个方向生成相同尺寸的方向判断窗口如图2中的黑色格网用WjU表示0图2中白色占八、为初步分割的裂缝像素占八、用Cn表示窗口内的裂缝占n为占八、数用矢量Cn(81)分别表示8个方向窗口中的裂缝占八、密度。算法步骤:(1)计算当刖窗口的输出坐标W(Xy)meanini=1iWP(Ci),并记入骨架或孤立占八、中由下一一一步判断决疋。(2)方向判断窗口的占八、密度计算与位置坐标输出分3种情况:Cn(81)中存在唯一一一最大值则在该窗口中计

4、算坐标均值。(3)新裂缝的搜索起占八、总是选取最靠近图像边缘的未搜索占八、格网大小为经验值本文为7X7。由此裂缝骨架被分类提取同时剔除了噪声。1-3基于裂缝骨架的路面裂缝内插裂缝骨架是裂缝的轮廓占八、如下页图3(a）、图3(b)中的黑色占八、线在骨架占八、间还存在像素缺失因此需要内插出1条连续像素构成的宀 完整裂缝如图3(C）、图3(d)中的白色占八、。图3(a)是2条不同裂缝的骨架线与裂缝内插结果的叠加显示对黑框局部放大如图3(b)0可以看到2条不同走向的裂缝骨架占八、线与裂缝内插占八、对其/、黑框局部再放大得到图3(C)0图3(C)中的黑色冃IJ头所指为裂缝骨架占八、设为Sf和Sb分别表示

5、裂缝骨架的刖、后占八、0算法步骤:计算刖、后占八、的坐标增量(AXAy)Sb一Sf并计算坐标增量最大绝对值的方向P0rimaX(P1AX10riP1Ay10ri),以P0ri为内插方向判断坐标增量AX和Ay的正负以骨架刖占八、Sf为基准确疋坐标是增加还是减小将内插得到的坐标值四舍五入取整得到内插的图像裂缝坐标即图像行列号如图3(C)中的白色占八、。由此裂缝被宀 完整提取并编码02裂缝骨架自动分段精确计算裂缝形态参数提取裂缝的形态参数包括总长度、最大和最小宽度、宽度占八、位置坐标、宽度占八、总数、平均值宽度。裂缝形态计算与裂缝骨架密切相关必须沿裂缝走向的拐占八、分段计算0图3(d)中灰色?占八、

6、为裂缝初步分割的像素占八、设为C白色a+占八、为内插的裂缝占八、设为CitpSf和Sb疋义同上节。基本原理为:以骨架、八 刖后拐占八、的中占八、为圆心以拐占八、间距离为半径在这个范围内逐个计算C中的占八、与所有Citp占八、的距离并取其/、最小值就是初步分割的像素占八、与裂缝中线的近似垂线距离所有最小近距离的平均值的2倍就是裂缝宽度。裂缝长度是所有骨架拐占八、间距离之和算法步骤:计算骨架刖、后拐占八、的中占八、坐标p(XCetyCet)=Sf+mean(SbSf);计算骨架拐占八、间的距离D(SfSb)1Sb一Sf1以p(XCetyCet)为中心以D(SfSb)为半径搜索C中的占八、存入C0u

7、t向量中搜索Citp中的占八、?存入Citp0ut向量中逐个计算C0ut占八、与Citp0ut中所有占八、的距离并取最小值存入dmin向量中计算其/、均值的2倍?即2mean(dmin),存入Dmin向量7向量Dmin中记录了宽度占八、的位置，一宽度点一总一数为丄丄丄D丄n口最大宽度.为.丄丄D.丄丄丄最.宽.度.为-丄丄D-丄丄均宽度值为m丄n丄D.丄丄丄裂.缝.长.度.为.2丄厶D-丄S-丄，-Id3 一试一验.分一析一UIIIUIIII研究大一量裂缝图像可以-发现，一裂缝灰度变化一范围与一路面背景的灰度存.在较大一的一重叠，-直接利-用一灰一度一幅一值一信一息一提一取一裂一缝一必然一造一

8、成一裂一缝一与一路一面一背景混淆采用S的平滑方法一可以克一服或减弱一裂一缝一与-路一面一背一景一的一灰一度一重一叠一，一对一平_滑一图一像一进一行一分一割一，一可一以一比一较一准一确一地一初一步一分一割一出一裂一缝一像一素一群在图4和一图5中，一图a)是原始一图像亠图一丄b_)是-基-丄S-的一初一步一分-割一结一果-，一图一丄丄)是一经一过一方一向一跟一踪一提一取一的一裂一缝一骨一架一亠图一丄d-)是-裂-缝-的一最一终一识一别一结一果一图一丄丄为一路一面一比一较粗一糙一的一图一像-横一向丄要一存在丄条-较长的-波一浪一状裂一缝一，-如一图一4-(-C(-丄中一的一编一号一丄、丄、3-图一丄

9、(-丄)_为_路-面-比一较一光一滑-的一图一像-，-纵-向一贯-穿-丄条-裂-缝-亠丄方一裂-缝-斜-向一而一丄亠下方裂缝垂直而下O从图4可见最终识别出3条裂缝，一很好一地提取丄裂缝中线一对较一短小一裂.缝.比.较.敏.感.，-对.路.面.噪.声.具.有.较.强.的.抑.制.作.用，-对-初分割丄的断裂像素,可-以-自动连接拟-合一从.图一5-可.见.，-最一终.识.别.出一丄条.裂.缝.，-盘较.细一窄一裂.缝一比-较.敏一感.图一丄和-图一5-在一路一面一光-滑.度.以及一裂缝数量宽度与一方向上都具有典一型一的代表性一由于-图丄比一较粗.糙般一分一割法方法噪声一都一比一较一大，一在一裂一

10、缝一提一取一时难一度一也较一大亠但一利用基于S的图像分割克服了这一问题，-在分割一裂一缝一的一同一时一，一大_大一减一少_丄分-割一噪一声一图一5 一比一较一光一滑一，一裂一缝一较一细一，一对一一般一分一割一法一方一法一的一响一应一比较一迟钝，一但一对基于蓝S的分割方一法则一比较敏感-本一文一方-法一具一有-较一强一的一适一应一性一，一图一4-和-图一5-路一面一粗一糙一度-存一在一明一显一差一异一亠表一明一算一法一对一路一面一粗一糙度不敏感，-可以一识别一较细裂缝丄图丄和一图5的一裂一缝一基一本一处一丄丄个相一互一正交的一方一向亠表一明一算-法对一裂缝方向一不敏感图4-提取一丄较短一小裂缝-

11、，-表-明一算-法-对-短一小_丝缝-比_较一敏-感-从-以一丄比一较一典一型一的一裂-缝-图一像-的一处一理一结一果一看-亠本文一方一法一对一裂缝的提取具有很好的效果表给出了裂缝形态一参数的一测量结果参数定义:总长一度是沿一裂.缝.走.向.的.实.际.长.度.最.大-或.最.盘宽.度.分.别.是.裂缝延伸方向.的法线方.向的最大-或最变化-U量一宽.度.点.位.是.指.计一算一裂.缝.宽一度.的.图一像一点.坐.标一宽.度一点一数一是一指.计-算一宽一度一的一抽.样一点一总一数一亠丄均宽度值是所有抽样点一宽度的丄均值显然，-表丄所列参数可-以一重构.裂缝模型一，-将在另文讨-论一UUUUUULUUUU4结语口nn口nnn丄丄)采一用一均一值一漂一移一技一术一进_行-图一像一平_滑一与一裂一缝一分一割一，一可一以一有一效一增一大一裂一缝一与一背一景一之一间一的一特一征一差一异，一因此能够比较完善地分割出一裂缝目一标一丄2-)用一定一向一跟一踪一方一法一提-取一裂-缝一骨一架一，一可一以一宏一观一识一别一和一控一制一裂一缝一的一形一态一趋一势一，-并一旦编一码一方一式一记一录一每-条-裂-缝-对一象一丄3-丄对一裂-缝-骨一架一进一行一内一插一可一以细-化一并一完一整一识别一裂一缝一中一线亠以裂一缝一骨-架分一段精确计算裂缝形