基于改進(jìn)灰度分割算法的路面裂縫識(shí)別研究.pdf

1、公路路面上的裂縫是很常見的路面病害之一,也是公路管理部門和養(yǎng)護(hù)部門越來越關(guān)注的問題。對(duì)于公路路面裂縫的數(shù)據(jù)和信息的獲取,隨著公路建設(shè)的發(fā)展,基于人工檢測(cè)的方法越來越不能滿足實(shí)際應(yīng)用的需求,因?yàn)樗馁M(fèi)人力物力,檢測(cè)不精確而且會(huì)影響人們的出行,檢測(cè)危險(xiǎn)等缺點(diǎn)。即使基于圖像處理的公路路面裂縫的識(shí)別技術(shù)在一些發(fā)達(dá)國家己經(jīng)有一定的發(fā)展,但是因?yàn)樗杉降膱D像信息很復(fù)雜,為了更好的對(duì)裂縫進(jìn)行識(shí)別,針對(duì)它的數(shù)字圖像處理算法成為各國學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。

2、r>　　本文的研究重點(diǎn)是適用于特定裂縫圖像的圖像處理算法。針對(duì)圖像的特點(diǎn),使用一種快速的針對(duì)灰度不均勻圖像校正方法,對(duì)質(zhì)量不好的圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理和去噪聲處理,通過對(duì)幾種濾波算法的研究和各種算法特點(diǎn)的比較,本文嘗試了使用中值濾波與均值濾波相結(jié)合的方法對(duì)圖像進(jìn)行濾波,根據(jù)圖像的整體平均灰度值來調(diào)整圖像,使之易于對(duì)圖像進(jìn)行閾值分割,初步提取出圖像中的裂縫,然后對(duì)提取出來的裂縫圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)去噪聲操作,進(jìn)而更清晰地識(shí)別出目標(biāo)。采用了投影法對(duì)裂縫

3、進(jìn)行分類,裂縫特征值的大小代表著路面質(zhì)量的好壞,裂縫分類完成后,再對(duì)不同的圖片進(jìn)行像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)來計(jì)算出裂縫特征信息,這里所說的特征信息也就是裂縫目標(biāo)的特征值包括長(zhǎng)度、寬度、面積等數(shù)據(jù)。經(jīng)過一系列的處理,再將結(jié)果與人工現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)的結(jié)果作對(duì)比,可以得出本文的算法所處理的結(jié)果是準(zhǔn)確可行的。
　　本系統(tǒng)還可以對(duì)多幅圖像進(jìn)行批處理,這樣就可以提高路面裂縫的檢測(cè)效率,對(duì)其進(jìn)行自動(dòng)的檢測(cè)。進(jìn)而能夠簡(jiǎn)化養(yǎng)護(hù)部門和公路管理部門的工作,使他們?cè)诘缆窓z測(cè)方