一種基于雙峰路面深度直方圖的錯(cuò)臺三維濾波算法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于道路工程領(lǐng)域，具體涉及一種基于雙峰路面深度直方圖的錯(cuò)臺三維濾 波算法。
【背景技術(shù)】
[0002] 水泥混凝土錯(cuò)臺三維數(shù)據(jù)的濾波是指使用特定的濾波算法對采集到的路面錯(cuò)臺 三維數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，從而保證后續(xù)錯(cuò)臺量計(jì)算的準(zhǔn)確性。水泥混凝土路面屬于剛性路 面，相較于柔性的浙青路面而言，錯(cuò)臺這種路面病害在水泥混凝土路面更加常見，其產(chǎn)生的 原因主要有：（1)路基基層碾壓不密實(shí)，強(qiáng)度不足，致使基層在行車荷載作用下發(fā)生塑性 累積位移；（2)局部地基不均勻下沉；（3)相鄰板間的傳荷能力下降；（4)水浸入基層，行車 荷載會使路面板產(chǎn)生泵吸現(xiàn)象，動水將面板與基層間的碎屑拋向后方，把后方的板抬起。 可見錯(cuò)臺的產(chǎn)生原因很多，即錯(cuò)臺這種路面病害隨時(shí)都可能產(chǎn)生，同時(shí)，該路面病害對于路 面質(zhì)量的影響是直接性的，即一旦產(chǎn)生了錯(cuò)臺，都會在一定程度上影響大路面質(zhì)量，小的錯(cuò) 臺影響行車的舒適性，而大的錯(cuò)臺可能直接導(dǎo)致交通事故的發(fā)生。因此，如何對錯(cuò)臺量進(jìn)行 實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確和高效的檢測，成為公路管理養(yǎng)護(hù)部門十分關(guān)注的問題。
[0003] 在錯(cuò)臺三維檢測的第一步即為錯(cuò)臺數(shù)據(jù)的濾波問題，只有最大程度的濾除各種噪 聲干擾，最大限度的保留錯(cuò)臺實(shí)際路面深度數(shù)據(jù)，才能保證后期錯(cuò)臺量檢測的精度。目前常 用的濾波算法一般都是基于二維圖像的濾波算法，主要有均值濾波、中值濾波、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 濾波等。均值濾波會增加二維圖像的模糊程度，其實(shí)質(zhì)相當(dāng)于使用目標(biāo)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于 噪聲數(shù)據(jù)的實(shí)際原理來磨平噪聲數(shù)據(jù)，蒼耳達(dá)到濾波的目的，這樣并沒有從根本上去除噪 聲數(shù)據(jù)，必然會產(chǎn)生模糊；中值濾波對于椒鹽噪聲等類似階躍噪聲的效果較好，但是其效果 依賴于濾波模板的大小，由于錯(cuò)臺數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)直方圖本身具有的雙峰性，該算法濾波效果不 是很理想；數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波技術(shù)從幾何學(xué)的角度通過移動結(jié)構(gòu)元素完成對圖像的濾波，其 濾波后會丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)信息或者產(chǎn)生冗余信息；另外，以上濾波算法均是針對二維圖像進(jìn) 行濾波的算法，而對于三維數(shù)據(jù)目前還沒有一個(gè)成熟的濾波算法，而三維數(shù)據(jù)對于更能體 現(xiàn)實(shí)際路面特征。因此，鑒于以上二維濾波算法的局限性，研究一種高效、精確的水泥混凝 土路面錯(cuò)臺三維數(shù)據(jù)濾波算法的很有必要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷或不足，本發(fā)明的目的在于，提供一種基于雙峰 路面深度直方圖的水泥混凝土路面錯(cuò)臺濾波算法，從而實(shí)現(xiàn)對水泥混凝土路面錯(cuò)臺三維路 面深度數(shù)據(jù)的高效、準(zhǔn)確的濾波，為后續(xù)錯(cuò)臺量計(jì)算奠定基礎(chǔ)。
[0005] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：
[0006] -種基于雙峰的路面深度直方圖的錯(cuò)臺三維濾波算法，具體包括如下步驟：
[0007] 步驟1 :將圖像采集設(shè)備采集到的路面三維圖像數(shù)據(jù)矩陣輸入計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)讀 取三維圖像數(shù)據(jù)，將其存入路面三維圖像數(shù)據(jù)矩陣Qmxn;
[0008] 步驟2 :對路面三維圖像數(shù)據(jù)矩陣Qmxn進(jìn)行去噪處理，得到去噪后的路面三維圖像 數(shù)據(jù)矩陣；
[0009] 步驟3 :根據(jù)去噪后的路面三維數(shù)據(jù)矩陣Qmxn求得路面深度直方圖；
[0010] 步驟4 :獲取路面深度直方圖的兩個(gè)峰值點(diǎn)％、M2，并記錄這兩個(gè)峰值點(diǎn)對應(yīng)的路 面三維深度值（即這兩個(gè)峰值點(diǎn)在路面深度直方圖上的橫坐標(biāo)）；在路面深度直方圖上的 兩個(gè)峰值點(diǎn)兩側(cè)的深度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到M 1對應(yīng)的濾波數(shù)據(jù)范圍[I n，I12]，以及M2 對應(yīng)的濾波數(shù)據(jù)范圍[121，I22];
[0011] 步驟5 :求取步驟4中得到的數(shù)據(jù)值1與1 12的平均值，作為路面深度直方圖上的 [ln，I12]范圍內(nèi)濾波后的深度數(shù)據(jù)；求取步驟4中得到的深度數(shù)據(jù)值1 21與122的平均值，作 為路面深度直方圖上[121，I22]范圍內(nèi)濾波后的深度數(shù)據(jù)，得到濾波處理后的路面深度直方 圖。
[0012] 進(jìn)一步的，所述步驟1中所述路面三維圖像數(shù)據(jù)矩陣Qmxn為：
[0013]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于雙峰的路面深度直方圖的錯(cuò)臺三維濾波算法，其特征在于，具體包括如下 步驟： 步驟1 :將圖像采集設(shè)備采集到的路面三維圖像數(shù)據(jù)矩陣輸入計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)讀取三 維圖像數(shù)據(jù)，將其存入路面三維圖像數(shù)據(jù)矩陣Qmxn; 步驟2:對路面三維圖像數(shù)據(jù)矩陣Qmxn進(jìn)行去噪處理，得到去噪后的路面三維圖像數(shù)據(jù) 矩陣； 步驟3 :根據(jù)去噪后的路面三維數(shù)據(jù)矩陣Qmxn求得路面深度直方圖； 步驟4 :獲取路面深度直方圖的兩個(gè)峰值點(diǎn)％、M2，并記錄這兩個(gè)峰值點(diǎn)對應(yīng)的路面三 維深度值（即這兩個(gè)峰值點(diǎn)在路面深度直方圖上的橫坐標(biāo)）；在路面深度直方圖上的兩個(gè) 峰值點(diǎn)兩側(cè)的深度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到M 1對應(yīng)的濾波數(shù)據(jù)范圍[I n，I12]，以及M2對應(yīng) 的濾波數(shù)據(jù)范圍[121，I 22]; 步驟5 :求取步驟4中得到的數(shù)據(jù)值1與1 12的平均值，作為路面深度直方圖上的 [ln，I12]范圍內(nèi)濾波后的深度數(shù)據(jù)；求取步驟4中得到的深度數(shù)據(jù)值121與1 22的平均值，作 為路面深度直方圖上[121，I22]范圍內(nèi)濾波后的深度數(shù)據(jù)，得到濾波處理后的路面深度直方 圖。
2. 如權(quán)利要求1所述的基于雙峰的路面深度直方圖的錯(cuò)臺三維濾波算法，其特征在 于，所述步驟1中所述路面三維圖像數(shù)據(jù)矩陣Qmxn為：
(i = 1，2,3…M，j = 1，2,3…N) 其中，Zu表示行號為i，列號為j所對應(yīng)的路面深度。
3. 如權(quán)利要求1所述的基于雙峰的路面深度直方圖的錯(cuò)臺三維濾波算法，其特征在 于，所述步驟2對路面三維數(shù)據(jù)矩陣Qmxn進(jìn)行去噪處理具體包括如下步驟： 畫出路面深度直方圖，圖中橫坐標(biāo)為路面三維圖像數(shù)據(jù)矩陣中的深度數(shù)據(jù)，縱坐標(biāo)為 路面三維圖像數(shù)據(jù)矩陣中的對應(yīng)于每個(gè)深度數(shù)據(jù)段的元素個(gè)數(shù)；將路面高度直方圖中兩個(gè) 深度數(shù)據(jù)段所對應(yīng)的元素分別標(biāo)記；其他深度數(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，得到去噪后的路面三維數(shù)據(jù)矩陣Q' mXn。
4. 如權(quán)利要求1所述的基于雙峰的路面深度直方圖的錯(cuò)臺三維濾波算法，其特征在 于，所述步驟3根據(jù)去噪后的路面三維數(shù)據(jù)矩陣Q' mXn求得路面深度直方圖具體包括如下步 驟： 步驟31，將去噪后的三維數(shù)據(jù)矩陣M'mXn中所有數(shù)據(jù)取與其最接近的整數(shù)，得到深度數(shù) 據(jù)矩陣〇mXn; 步驟32,找出矩陣Omxn中的最大高度數(shù)據(jù)值max ; 步驟33,創(chuàng)建長度為（max+1)的一維矩陣f，將深度數(shù)據(jù)矩陣Omxn中每個(gè)深度值value 在深度數(shù)據(jù)矩陣Omxn中