本發(fā)明屬于道路工程領(lǐng)域，具體涉及一種路面圖像中裂縫比例檢測算法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：
根據(jù)我國的《公路養(yǎng)護(hù)技術(shù)規(guī)范》，我國高速公路路面評價包括四部分內(nèi)容，即道路路面的平整度(行駛舒適度)、路面破損(路面破損狀況指數(shù))、彎沉(路面的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度)和抗滑性能(安全性)。其中，路面破損狀況指數(shù)(PCI)是決策養(yǎng)護(hù)方案的最重要的數(shù)據(jù)，它不僅反應(yīng)了路面結(jié)構(gòu)的完好程度，又直接影響道路的服務(wù)壽命，為了了解和掌握路面使用性能的衰變情況，以便及時采用相應(yīng)的養(yǎng)護(hù)和改善措施，延緩其衰變或恢復(fù)其使用性能，就必須對路面破損狀況進(jìn)行正確的評價，這是科學(xué)預(yù)測路面使用性能、合理制定養(yǎng)護(hù)維修計劃、進(jìn)行投資決策的重要依據(jù)之一，是路面養(yǎng)護(hù)中最重要的環(huán)節(jié)。而路面裂縫類病害作為路面破損檢測的重要內(nèi)容，其自動化檢測一直是公路路面破損檢測的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。目前，國內(nèi)外的裂縫檢測技術(shù)大都是采用CCD攝像機(jī)獲取路面圖像，然后對采集到的二維圖像進(jìn)行后續(xù)的處理來識別裂縫，進(jìn)而對裂縫的類別進(jìn)行判斷和提取裂縫的特征信息。但是，采集到的二維圖像往往會受到路面光照、油污、建筑物以及樹等的影子的影響，這樣會使得基于二維圖像的裂縫分析受到很大的干擾，大大影響裂縫占路面比例檢測的準(zhǔn)確度，因此研究一種效率高、檢測精確高的路面圖像中裂縫比例檢測技術(shù)是十分有必要的。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
針對上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷或不足，本發(fā)明的一個目的在于，提供一種路面圖像中裂縫比例檢測算法。為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：一種路面圖像中裂縫所占比例檢測算法，具體包括如下步驟：步驟1：讀取路面三維數(shù)據(jù)矩陣；步驟2：對路面三維數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行去噪處理，得到去噪后的路面三維數(shù)據(jù)矩陣；步驟3：由去噪后的路面三維數(shù)據(jù)矩陣識別路面裂縫，得到最終裂縫圖像；步驟4：從最終裂縫圖像中提取裂縫種子點(diǎn)并進(jìn)行區(qū)域生長，得到裂縫二值化圖像。步驟5：將步驟4得到的裂縫二值化圖像等分為多個正方形；步驟6：計算路面圖像中裂縫所占比例：統(tǒng)計包含有裂縫像素點(diǎn)的正方形個數(shù)和網(wǎng)格劃分后的整幅圖像中的正方形塊個數(shù)，計算前者在后者中所占的比例即得到路面圖像中裂縫所占比例。進(jìn)一步的，所述步驟1中所述的路面三維數(shù)據(jù)矩陣Om×n如下：(i＝1,2…m,j＝1,2…n)zij表示行號為i，列號為j所對應(yīng)的路面高度。進(jìn)一步的，所述步驟2對路面三維數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行去噪處理的操作如下：畫出路面高度直方圖，圖中橫坐標(biāo)為路面三維數(shù)據(jù)矩陣中的高度數(shù)據(jù)，縱坐標(biāo)為路面三維數(shù)據(jù)矩陣中的對應(yīng)于每個高度數(shù)據(jù)段的元素個數(shù)；將路面高度直方圖中兩個高度數(shù)據(jù)段所對應(yīng)的元素分別標(biāo)記；其他高度數(shù)據(jù)段對應(yīng)的元素標(biāo)記為噪聲點(diǎn)；對步驟22中標(biāo)記的噪聲點(diǎn)進(jìn)行濾波處理。進(jìn)一步的，所述步驟3具體包括如下步驟：步驟31：對步驟2得到的去噪后的路面三維數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行基于平均值法曲線擬合的水平單相掃描，得到裂縫圖像I1；具體是：將矩陣中每一行的數(shù)據(jù)個數(shù)N等分得到N個數(shù)據(jù)段，N為能被每行元素的個數(shù)整除的數(shù)；對每個數(shù)據(jù)段中的元素進(jìn)行曲線擬合，用擬合值減去對應(yīng)元素的值得到差值Δ；然后取多個閾值將所有的Δ值分為多個段，將每一段中對應(yīng)的元素的值用對應(yīng)的閾值替換，得到裂縫圖像I1；步驟32：將步驟2得到的去噪后的路面三維數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行基于平均值法曲線擬合的垂直單相掃描，得到裂縫圖像I2；具體是：將矩陣中每列的數(shù)據(jù)個數(shù)M等分得到M個數(shù)據(jù)段，M是能被每列元素的個數(shù)整除的數(shù)；對每個數(shù)據(jù)段中的元素進(jìn)行曲線擬合，用擬合值減去其對應(yīng)的元素的值Δ；然后將所有的Δ值分為多個段，將每一段中對應(yīng)的元素的值用對應(yīng)的閾值替換；步驟33：將裂縫圖像I1與裂縫圖像I2取交集，得到交集裂縫圖像I3；步驟34：將裂縫圖像I1與裂縫圖像I2取并集，得到并集裂縫圖像I4；步驟35：將裂縫圖像I1、裂縫圖像I2、交集裂縫圖像I3、并集裂縫圖像I4分別劃分為m*n個小塊，m是能被每行元素的個數(shù)整除的數(shù)，n是能被每列元素的個數(shù)整除的數(shù)；對于交集裂縫圖像I3，從左到右從上而下掃描每個小塊，對于每個小塊，分別計算該小塊在裂縫圖像I1、裂縫圖像I2以及交集裂縫圖像I3中對應(yīng)位置的小塊中黑色像素點(diǎn)所占的比例R1、R2和R3；計算R3與R1的相對誤差R31＝|R1-R3|/R1，若R1＝0，則R31＝0；計算R3與R2的相對誤差R32＝|R2-R3|/R2，若R2＝0，則R32＝0；計算交集裂縫圖像I3中該小塊與裂縫圖像I1、I2中對應(yīng)小塊的相似度R312＝0.5*R31+0.5*R32。對于并集裂縫圖像I4，從左到右從上而下掃描每一個小塊，對于每個小塊，分別計算其在裂縫圖像I1、裂縫圖像I2、并集裂縫圖像I4中對應(yīng)的小塊中黑色像素點(diǎn)所占的比例R1、R2和R4，計算R4與R1的相對誤差記為R41＝|R1-R4|/R1，若R1＝0，則R41＝0；計算R4與R2的相對誤差R42＝|R2-R4|/R2，若R2＝0，則R42＝0；R412＝0.5*R41+0.5*R42。步驟36：對于每個小塊，比較其對應(yīng)的R312與R412的大小，若R312大于等于R412，則取I4中的相應(yīng)小塊作為最終裂縫圖像中的相應(yīng)位置的小塊。否則取I3中的相應(yīng)小塊作為最終裂縫圖像中的相應(yīng)位置的小塊，得到最終裂縫圖像I5。本發(fā)明的另一個目的是，提供一種路面圖像中裂縫所占比例檢測系統(tǒng)，包括如下依次相連接的模塊：矩陣讀取模塊，是用于實(shí)現(xiàn)路面三維數(shù)據(jù)矩陣讀取的模塊；去噪模塊，是用于對路面三維數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行去噪處理得到去噪后的路面三維數(shù)據(jù)矩陣的模塊；路面裂縫識別模塊，是用于從去噪后的路面三維數(shù)據(jù)矩陣得到最終裂縫圖像的模塊。裂縫二值化模塊，是用于從最終裂縫圖像中提取裂縫種子點(diǎn)并進(jìn)行區(qū)域生長，得到裂縫二值化圖像的模塊；圖像網(wǎng)格劃分模塊，是用于將裂縫二值化圖像等分為多個正方形的模塊；裂縫比例計算模塊：是用于實(shí)現(xiàn)以下功能的模塊：統(tǒng)計包含有裂縫像素點(diǎn)的正方形個數(shù)和網(wǎng)格劃分后的整幅圖像中的正方形塊個數(shù)，計算前者在后者中所占的比例得到路面圖像中裂縫所占比例。進(jìn)一步的，所述矩陣讀取模塊...