>[0031] 第二輪補(bǔ)償：依據(jù)背景像素點(diǎn)與其為中心預(yù)設(shè)范圍內(nèi)且滿(mǎn)足一定方向性的感興趣 像素點(diǎn)的灰度差值是否滿(mǎn)足預(yù)設(shè)范圍，若滿(mǎn)足，進(jìn)行補(bǔ)償；
[0032] 對(duì)自適應(yīng)閾值分割處理后的圖像進(jìn)行閉操作。
[0033] 優(yōu)選的，步驟S4-1所述的方向特征加權(quán)法，包括以下步驟：
[0034] 根據(jù)線(xiàn)性相似度對(duì)所述ROC進(jìn)行分段，
[0035] 計(jì)算每個(gè)分段的方向特征矢量，
[0036] 根據(jù)其位置信息分析方向特征矢量對(duì)裂縫發(fā)展趨勢(shì)的影響，
[0037] 根據(jù)影響的不同為每個(gè)分段分配特征權(quán)值，
[0038] 基于特征權(quán)值按照公式（1)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算得到所述ROC中裂縫的發(fā)展趨勢(shì)Θ，
[0039] θ = ω J β J+ω 2 β 2+…+ ω η β n (I)
[0040] 式中，CO1, ω2，…ωη是根據(jù)影響程度的不同設(shè)定的特征權(quán)值，η表示裂縫被分成 了 η 段，ω Jco2+…+ ω η= 1〇
[0041] 優(yōu)選的，篩選所述初步裂縫置信區(qū)域，具體包括：
[0042] 設(shè)Len為當(dāng)前連通域的有效長(zhǎng)度，即最小面積外接矩形的最長(zhǎng)邊，該值反映了裂 縫的線(xiàn)性特征；S rati。為ROA區(qū)域最小面積外接矩形S胃與最小外接圓Ssce的面積比；Irati。為 原始圖像中連通域的灰度均值與當(dāng)前連通域最小面積外接矩所圍區(qū)域的灰度均值的比值； Irati。作為區(qū)分龜裂、塊裂區(qū)域及噪聲區(qū)域的依據(jù)；
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種逐步求精的路面裂縫檢測(cè)方法，包括采集路面圖像，對(duì)所述路面圖像進(jìn)行分析 處理，其特征在于，所述對(duì)路面圖像進(jìn)行分析處理包括W下步驟： 提取疑似裂縫聚集區(qū)域ROA，包括；在所述路面圖像上提取具有一定灰度特征的連通 區(qū)域，根據(jù)一定預(yù)設(shè)條件對(duì)所述連通區(qū)域進(jìn)行篩選，得到所述疑似裂縫聚集區(qū)域；所述預(yù)設(shè) 條件是根據(jù)裂縫區(qū)域的幾何形態(tài)特征先驗(yàn)得到的。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的逐步求精的路面裂縫檢測(cè)方法，其特征在于，還包括步驟： 提取裂縫置信區(qū)域ROC，包括： 對(duì)篩選出的ROA區(qū)域，利用ROA區(qū)域的幾何形態(tài)、空間位置及灰度統(tǒng)計(jì)特征，建立目標(biāo) 決策機(jī)制篩選出具有一定裂縫置信度的初步裂縫置信區(qū)域； 對(duì)所述初步裂縫置信區(qū)域，依據(jù)初步裂縫置信區(qū)域之間的空間位置及區(qū)域相似性特 征，連接合并位置較近且相似的區(qū)域，形成增強(qiáng)裂縫置信區(qū)域，即所述裂縫置信區(qū)域ROC。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的逐步求精的路面裂縫檢測(cè)方法，其特征在于，還包括步驟： 基于ROC方向特征加權(quán)的區(qū)域生長(zhǎng)，包括： 步驟4-1、提取所有ROC的方向及長(zhǎng)度特征矢量； 步驟4-2、從最長(zhǎng)的ROC開(kāi)始，計(jì)算捜索范圍； 步驟4-3、捜索范圍內(nèi)的所有可生長(zhǎng)區(qū)域； 步驟4-4、合并ROC及可生長(zhǎng)區(qū)域；對(duì)于可生長(zhǎng)區(qū)域集合中的所有區(qū)域，依據(jù)ROC與可 生長(zhǎng)區(qū)域空間位置關(guān)系，依次合并位置相近區(qū)域，然后結(jié)束當(dāng)前ROC生長(zhǎng)； 步驟4-5、裂縫構(gòu)成判斷；若當(dāng)前ROC生長(zhǎng)結(jié)束，可依據(jù)生長(zhǎng)后的區(qū)域總長(zhǎng)度進(jìn) 行判斷是否滿(mǎn)足裂縫條件；若滿(mǎn)足，則進(jìn)入步驟4-6,否則區(qū)域生長(zhǎng)完畢； 步驟4-6、下一個(gè)ROC的延伸：從下一個(gè)ROC開(kāi)始，重復(fù)步驟4-2到步驟4-5的操作，直 到完成所有ROC的生長(zhǎng)，則區(qū)域生長(zhǎng)完畢。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的逐步求精的路面裂縫檢測(cè)方法，其特征在于，在所述提取裂 縫置信區(qū)域ROC之前，還包括步驟： 基于ROA對(duì)圖像進(jìn)行自適應(yīng)闊值分割，包括： 將圖像劃分為不重疊子塊圖像；所述子塊圖像包括；含疑似裂縫聚集區(qū)域的子塊圖像 I、與子塊圖像I位置鄰近的且不含疑似裂縫聚集區(qū)域的子塊圖像II，W及不含疑似裂縫 聚集區(qū)域且與子塊圖像I不相鄰的子塊圖像III; 對(duì)子塊圖像I、II和III分別按照不同的闊值進(jìn)行分割，其中，子塊圖像I根據(jù)ROA的灰 度特征確定分割闊值；子塊圖像II參考與其相鄰的子塊圖像I確定分割闊值；子塊圖像III 按照其自身的特征進(jìn)行分割； 分別得到各子塊圖像的二值圖。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的逐步求精的路面裂縫檢測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)ROA進(jìn)行 自適應(yīng)闊值分割后，還包括步驟： 第一輪補(bǔ)償；依據(jù)病害的連續(xù)性，判斷背景像素點(diǎn)與其周?chē)母信d趣像素點(diǎn)的灰度差 值是否滿(mǎn)足預(yù)設(shè)范圍，若滿(mǎn)足，進(jìn)行補(bǔ)償； 第二輪補(bǔ)償；依據(jù)背景像素點(diǎn)與其為中屯、預(yù)設(shè)范圍內(nèi)且滿(mǎn)足一定方向性的感興趣像素 點(diǎn)的灰度差值是否滿(mǎn)足預(yù)設(shè)范圍，若滿(mǎn)足，進(jìn)行補(bǔ)償； 對(duì)自適應(yīng)闊值分割處理后的圖像進(jìn)行閉操作。
6. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的逐步求精的路面裂縫檢測(cè)方法，其特征在于，步驟S4-1所述 的方向特征加權(quán)法，包括W下步驟： 根據(jù)線(xiàn)性相似度對(duì)所述ROC進(jìn)行分段， 計(jì)算每個(gè)分段的方向特征矢量， 根據(jù)其位置信息分析方向特征矢量對(duì)裂縫發(fā)展趨勢(shì)的影響， 根據(jù)影響的不同為每個(gè)分段分配特征權(quán)值， 基于特征權(quán)值按照公式（1)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算得到所述ROC中裂縫的發(fā)展趨勢(shì)0， 白=1+"202 + ... + "。0。 (1) 式中，《1，…《。是根據(jù)影響程度的不同設(shè)定的特征權(quán)值，n表示裂縫被分成了n段，〇1+〇2+…+ 二 1。
7. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的逐步求精的路面裂縫檢測(cè)方法，其特征在于，篩選所述初步 裂縫置信區(qū)域，具體包括： 設(shè)Len為當(dāng)前連通域的有效長(zhǎng)度，即最小面積外接矩形的最長(zhǎng)邊，該值反映了裂縫的 線(xiàn)性特征；S"ti。為ROA區(qū)域最小面積外接矩形S胃與最小外接圓Sm。。的面積比；I為原始 圖像中連通域的灰度均值與當(dāng)前連通域最小面積外接矩所圍區(qū)域的灰度均值的比值； 作為區(qū)分龜裂、塊裂區(qū)域及噪聲區(qū)域的依據(jù)； 若Len〉TLen且4加。<馬,。"。或Len〉TLen且&如'。>=寫(xiě)。"。且片。"。-1| < ，則將此區(qū)域判為 所述初步裂縫置信區(qū)域；否則，將此區(qū)域作為噪聲區(qū)域去除。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的逐步求精的路面裂縫檢測(cè)方法，其特征在于，所述形成增強(qiáng) 裂縫置信區(qū)域，包括： 設(shè)Pos為所述初步裂縫置信區(qū)域的空間位置，合并空間位置Pos相近的初步裂縫置信 區(qū)域，形成增強(qiáng)裂縫置信區(qū)域。
9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的逐步求精的路面裂縫檢測(cè)方法，其特征在于，在提取疑似裂 縫聚集區(qū)域R0A之前，還包括去除圖像中標(biāo)志線(xiàn)的處理步驟。
10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的逐步求精的路面裂縫檢測(cè)方法，其特征在于，所述去除圖像 中標(biāo)志線(xiàn)的處理步驟包括： 提取標(biāo)識(shí)線(xiàn)區(qū)域，包括： 依據(jù)道路標(biāo)線(xiàn)的灰度及形態(tài)特征，將復(fù)雜路面圖像劃分成互不重疊的圖像子塊， 根據(jù)道路標(biāo)線(xiàn)與路面背景的灰度分布特征差異獲取子塊圖像的分割闊值，通過(guò)該闊值 將子塊圖像二值化； 合并二值化后子塊圖像，得到若干包括噪聲區(qū)域及標(biāo)線(xiàn)區(qū)域的連通區(qū)域，依據(jù)標(biāo)線(xiàn)區(qū) 域的特征區(qū)分噪聲區(qū)域及標(biāo)線(xiàn)區(qū)域； 標(biāo)記出標(biāo)線(xiàn)區(qū)域； 處理所述標(biāo)識(shí)線(xiàn)區(qū)域，包括：依據(jù)標(biāo)線(xiàn)標(biāo)記值，利用灰度校正后的標(biāo)線(xiàn)周?chē)膱D像區(qū)域 替換標(biāo)線(xiàn)區(qū)域，或在后續(xù)處理過(guò)程中不考慮標(biāo)線(xiàn)區(qū)域。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種逐步求精的路面裂縫檢測(cè)方法，對(duì)路面圖像進(jìn)行處理包括以下主要步驟：標(biāo)識(shí)線(xiàn)提取及處理，ROA提取，基于ROA的自適應(yīng)閾值分割，ROC提取和基于ROC方向特征加權(quán)的區(qū)域生長(zhǎng)。本發(fā)明基于裂縫是灰度相近的像素點(diǎn)的集合，具有顯著的空間聚集特征的特點(diǎn)，快速提取ROA；通過(guò)ROA快速定位裂縫可能的灰度區(qū)間及空間位置，實(shí)現(xiàn)圖像自適應(yīng)閾值分割，建立置信度評(píng)估準(zhǔn)則，準(zhǔn)確提取ROC；基于分段加權(quán)的裂縫生長(zhǎng)方向估算方法，準(zhǔn)確估算裂縫的發(fā)展趨勢(shì)；采用了一種改進(jìn)的區(qū)域生長(zhǎng)方法，以置信區(qū)域?yàn)榉N子區(qū)域，沿著種子區(qū)域的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行生長(zhǎng)，充分保證了裂縫生長(zhǎng)的準(zhǔn)確性及裂縫檢測(cè)的完整性。
【IPC分類(lèi)】G06T7-00, G01N21-88
【公開(kāi)號(hào)】CN104792792
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510205343
【發(fā)明人】李清泉, 張德津, 曹民, 陳穎, 林紅, 盧金
【申請(qǐng)人】武漢武大卓越科技有限責(zé)任公司
【公開(kāi)日】2015年7月22日
【申請(qǐng)日】2015年4月27日