基于图像处理的高速公路路面裂痕自动动检测技术研究

1、-范文最新推荐- 基于图像处理的高速公路路面裂痕自动动检测技术研究 摘要路面破损数据是路面养护管理中重要的数据之一。目前主要采用人工检测的方法获取数据，但人工检测效率低、耗时，而且现场检测存在不安全因素。因此，开展路面破损自动检测及识别技术研究具有重要的意义。本文介绍了国内外研究的现状和发展趋势，设计了简单的路面裂痕自动检测系统，对图像处理的基本方法进行了研究，主要研究用图像处理的方法准确的找出路面裂痕。在获取图像之后对图像进行预处理，采用滤波技术，去除了图像噪声。对图像进行分割，最终将裂痕的外形提取出来。再对图像进行分析，确定检测到的是否为裂痕，最终达到快速找出裂痕的目的关键词路面裂痕 图像

2、处理 自动检测毕业设计说明书（论文）外文摘要8960TitleHighway pavement cracks based on image processing automatically detects theAbstractPavement surface distress data is one of the important data in the Pavement Maintenance Management. Manual inspection method used to obtain data, but the artificial low detection efficie

3、ncy, time-consuming, and the scene detect the presence of insecurity. Therefore, to make the road damaged the automatic detection and recognition technology is of great significance.This article describes the status and development trend of domestic and international research, design pavement cracks

4、 of automatic detection systems, image processing method, the main study using image processing method to accurately identify pavement cracks.Get the image after the image preprocessing, the use of filtering technology, in addition to image noise. Image segmentation, the final shape extracted from t

5、he rift. Image analysis, to determine whether detected as cracks, and ultimately achieve the goal of quickly identify cracks 参 考 文 献38附录A40第一章绪论随着我国高速公路的建设的快速发展，高速公路路基路面的质量监控体系越来越完善，要求的检测水平也越来越高。车辆在高速公路上行驶时，对路面的平整度、完好度要求较高。出现裂痕不平的公路不但对人民的生命安全造成安全隐患，还会给国家造成重大的损失。目前，高速公路延伸至全国各地，如果还使用人工丈量的方法，不但效率低、劳动强度

6、大，而且检测速度缓慢、误差较大，不能满足如此之多的高速公路路面检测的要求，而且在进行检测过程中，危险性也较大。因此，需要一种快速高效安全的检测方法。本课题的主要研究目的就是运用光电检测的原理和数字图像处理的方法，对高速公路路面进行快速的自动检测。1.1 国内外的发展状况1.1.1国外的发展历程【1】用光电检测方法配合数字图像处理来检测路面，在国外发展较早。早在上世纪70年代末，国外就有利用车载16um摄像机的摄影车来采集路面破损图像信息。载有路面破损图像信息的胶卷经过冲洗以后进行人工的判读，并录入计算机。但此方法由于成本和精度问题，并未得到广泛应用。上世纪80年代，国外研究部门开始利用摄像机来

7、开发路面破损信息自动采集系统。如日本的Komatsu系统。但该系统最终没有得到商业应用。1995年，瑞士研究工作者开发了CREHOS系统（裂缝识别全信息摄影系统）。同时期，美国的Earth公司开发研制了“路面状况评价系统（PCES）”，瑞士基础设施服务公司（IME）开发研制的PAVUE系统，都是基于模拟技术的路面破损信息检测系统。进入90年代中期后，随着数字图像处理和硬件技术的发展，应用CCD摄像技术进行检测取得了很大的进展，并得到了广泛的应用。美国阿肯色州大学研制出了一套实时路面检测测量系统“数字公路数据车（DHDV）&rd

8、quo;。近几年来国内外许多学者将数字图像处理技术运用到物体表面裂纹检测中并取得了较好的效果。如：Priyan Gunatilake设计的飞行器表面裂纹检测系统；J Pynn设计的道路表面裂纹自动检测系统；D.H.Ryu设计的疲劳裂纹检测系统等等。 图像增强主要是突出图像中感兴趣的信息，衰减或去除不需要的信息，从而使有用的信息得到增强，便于目标区分或对象解释。图像增强的方法主要有直方图增强、空域增强、频域增强、伪彩色增强等技术。（3）图像识别图像识别是数字图像处理的重要研究领域。图像识别方法大致可分为统计识别法、句法识别法和模糊识别法。（4）图像理解图像理解的重点是在图像分析的基础上进一步研究

9、图像中各目标的性质及其相互间的联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。1.3 MATLAB图像处理工具箱简介【7】MATLAB是MATrix LABoratory的缩写。MATLAB开发的最初目的是为软件中的矩阵运算提供方便。MATLAB是一种基于向量的高级程序语言，它将计算、可视化与程序设计集成在一个易用的环境中。MATLAB采用技术计算语言，几乎与专业领域中所使用的数学表达式相同。图像处理工具箱（Image Processing Toolbox, IPT）是Matlab环境下开发出来的许多工具箱之一,为图像处理工程师、科学家和研究人员提供了直观、可靠的

10、一体化开发工具，这些工具被广泛地应用于航空航天和国防、遥感探测、生物科技、医药图像和科学图像处理等领域中。1.4课题主要研究内容针对目前人工检测裂痕效率低下的问题，本课题要讨论一种自动检测裂痕的方法。任务的实现主要是通过搭建光电检测系统，运用图像处理的相关算法，完成对路面检测识别。首先，利用数码摄像机进行图像的采集，对采集到的视频进行捕捉后得到一系列静止图像，然后再进行图像处理和识别。由于时间的限制，关于视频捕捉的相关方法本课题不进行深入讨论，重点是研究图像的预处理算法和识别方法。 CMOS图像传感器的结构如图2-2所示。图2.2 CMOS图像传感器其主要贡献是将探测器、电荷、电压转换以及提供

11、缓冲和寻址的晶体管都集成到像元内。由于入射光子转换为信号电荷后，信号电荷到电压的转换是直接在每个像元中完成的，因此CMOS的特点是大部分工作都是在电压域内进行。整个像元的行信号是以低速并行采样，而列信号的多路转换是在阵列底部完成，CMOS的这种结构提供了随机进入像元，以非常高的帧速率直接开窗口的能力。根据上面对CCD和CMOS摄像头的比较，本课题的图像采集系统采用CMOS数码摄像头。选择好照明光源以及数码摄像机之后，就可以进行图像的采集和处理了。2.2.2光源的选择设计【10】在夜晚工作时需要用到照明装置，光源的种类很多，所以需要对光源进行选择。传统光源主要有白炽灯、日光灯等，新型光源主要有L

12、ED。LED（Lighting Emitting Diode）是一种新型的半导体固态光源，它利用固体半导体芯片作为发光材料，当其两端加上正向电压时，半导体中的载流子复合，放出过剩的能量，引起光子发射，产生可见光。现将白光LED与传统光源的特点比较如下：白炽灯的色温在2500-3000K，而日光灯和白光LED的色温均可达3000-10 000K。白炽灯是热发光光源，日光灯是气体发光，而LED是冷发光。白炽灯的寿命只有1000h，日光灯可达10 000h，白光LED可达100 000h。白炽灯反应慢，约为100ms，且耗电易碎，而日光灯反应较快但含汞会产生污染且易碎，白光LED则省电，耐震动、反应

13、时间极快。正是因为LED的以上优点，本课题决定采用LED作为照明光源。对光源的要求是亮度均匀、明暗可调。本课题采用6个LED排成两排作为光源，可以满足视场大小以及光强的需要，并且LED接有调节光强的旋钮，可以根据现场拍摄的情况将亮度调至最适宜状态，防止因为光源亮度太小或太大引起的缺陷图像不清晰。光源放置的位置在玻璃基板的斜上方，在数码摄像头之下，在搭建采集平台时一定要寻找最佳角度，使接收到的缺陷反射光最大并且要保证没有镜面反射光进入摄像头。 3.2 图像处理的基本理论所谓数字图像处理，就是利用数字计算机或其它高速、大规模集成数字硬件，对从图像信息转换来的数字电信号进行某些数字运算或处理，以达到

14、提高图像的质量或人们所要求的某些预期的结果。例如:使褪色模糊了的照片变清晰;从医学显微图片中提取有意义的细胞特征;对被噪声污染的图像去除噪声;对信息微弱的图像进行增强处理;对失真的图像进行几何校正;从遥感图片中辨认农作物、森林、湖泊和军事设施等等。但由于当前计算机是顺序处理技术，因此对信息量较大的图像，运算处理速度不如光学方法快。随着计算机技术的迅速发展，图像处理技术将会以全新的面貌出现。3.2.1 数字图像处理、识别和理解数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量较差的图像

15、，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。如图3.1所示。还有一类图像处理是以机器为对象，处理的目的是使机器或计算机能自动识别目标，称为图像识别。图像识别系统输入的是改善质量后的图像，一般称为预处理后的图像，输出的是对图像中目标(物体)的识别或分类。图像识别的过程包括图像的预处理、图像分割、特征提取和图像分类，6如图3.2所示。图像输入图像输出图3.1 图像处理 3.2.2 图像检测方法和分类图像分割方法主要有二大类:一是基于边界的图像分割;二是基于区域的图像分割技术。常见图像分割的手段边缘检测、微分算子、直方图变换、高哈夫变换、区域生长、形态学处理等。1） 基于边界