基于HOG特征的桥梁混凝土表面裂缝检测方法技术

本发明专利技术提出了一种基于HOG特征的桥梁混凝土表面裂缝检测方法，用于解决现有基于形态学桥梁裂缝检测方法中存在的检测精度低的技术问题，实现步骤为：输入彩色图像H，转化为灰度图并进行去噪滤波；对滤波图像进行二值化处理；统计梯度方向直方图，并根据统计结果对去噪灰度二值图像块进行初步处理与合并，得到图像H的完整二值图像；计算图像H的HOG特征；训练SVM分类器；计算彩色图像N的HOG特征，输入SVM分类器；对图像N的各像素点进行分类，并标记分类结果。本发明专利技术的检测精度高，可用于检测桥梁的混凝土表面裂缝。

Surface crack detection method of bridge concrete based on HOG characteristics

The present invention provides a method for detecting surface cracks of bridge concrete based on HOG features, for the low precision of the technology to solve the existing problems of existing bridge crack detection method based on morphology, implementation steps: input H color image into gray image, and the noise of image filtering; filtering binarization processing; statistical gradient direction histogram, gray value image denoising two block preliminary processing and combined according to the statistical results and image H complete two value image; HOG image H feature calculation; training SVM classifier; calculate the HOG characteristics of color image N, input SVM classifier; to classify each pixel of image N the classification results and mark. The present invention has high detection accuracy and can be used for detecting concrete surface cracks of bridges.

【技术实现步骤摘要】
基于HOG特征的桥梁混凝土表面裂缝检测方法
本专利技术属于图像处理
，涉及一种桥梁裂缝检测方法，具体涉及一种基于HOG特征的桥梁混凝土表面裂缝检测方法，可用于检测桥梁的混凝土表面裂缝。
技术介绍
方向梯度直方图HOG特征是一种图像处理中用来进行物体检测的描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。它的主要思想是在一幅图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好的描述。方向梯度直方图HOG特征的实现方法是，首先将图像分成小的连通区域，我们把它叫做单元。然后采集单元中各像素点的梯度或边缘的方向直方图。最后将这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。HOG特征实际上描述的是图像梯度或边缘的方向密度分布，并且它对图像几何和光学的形变都能保持很好的适应性。而桥梁混凝土表面裂缝则有十分明显的平行双边缘特性，并且桥梁混凝土表面裂缝的图片在获取时容易因为光照变化、桥面水渍以及摄影者站姿的问题发生几何和光学形变，由此看来HOG特征非常适用于桥梁混凝土表面裂缝的检测。但是经过调研和查阅资料，本人发现之前并没有人将HOG特征应用于桥梁裂缝检测这一方面。桥梁混凝土表本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于HOG特征的桥梁混凝土表面裂缝检测方法，其特征在于包括如下步骤：(1)采用单通道转换法，将待检测桥梁的彩色图像H转换为灰度图像，并对其进行滤波，得到去噪灰度图像H`；(2)对去噪灰度图像H`进行二值化处理，得到多个去噪灰度二值图像块，实现步骤为：(2a)对去噪灰度图像H`进行不重叠小块分割，得到多个去噪灰度图像块；(2b)对每个去噪灰度图像块的灰度直方图进行统计，得到多个去噪灰度直方图；(2c)将每个去噪灰度直方图的全局波谷作为去噪灰度直方图阈值：对每个去噪灰度直方图的各局部极小值点从左到右进行筛查，并将右边梯度是左边3倍的局部极小值点，即所述去噪灰度直方图的全局波谷，作为去噪灰度直方图阈...

【技术特征摘要】
1.基于HOG特征的桥梁混凝土表面裂缝检测方法，其特征在于包括如下步骤：(1)采用单通道转换法，将待检测桥梁的彩色图像H转换为灰度图像，并对其进行滤波，得到去噪灰度图像H`；(2)对去噪灰度图像H`进行二值化处理，得到多个去噪灰度二值图像块，实现步骤为：(2a)对去噪灰度图像H`进行不重叠小块分割，得到多个去噪灰度图像块；(2b)对每个去噪灰度图像块的灰度直方图进行统计，得到多个去噪灰度直方图；(2c)将每个去噪灰度直方图的全局波谷作为去噪灰度直方图阈值：对每个去噪灰度直方图的各局部极小值点从左到右进行筛查，并将右边梯度是左边3倍的局部极小值点，即所述去噪灰度直方图的全局波谷，作为去噪灰度直方图阈值；(2d)使用去噪灰度直方图阈值，对该去噪灰度直方图对应的图像块进行二值化处理，得到多个去噪灰度二值图像块；(3)对每个去噪灰度二值图像块的梯度方向直方图进行统计，并根据统计结果对去噪灰度二值图像块进行初步处理与合并，得到图像H的完整二值图像，实现步骤为：(3a)计算每个去噪灰度二值图像块中各像素点的梯度方向θ(x,y)，并对所有梯度方向直方图进行统计，得到多个梯度方向直方图；(3b)利用多个梯度方向直方图，对二值图像块是否含有裂缝进行初步判断和处理，若梯度方向直方图含有两个波峰，则保持该可能含有裂缝的二值图像块不变，否则将该二值图像块置为全白；(3c)将初步处理的所有二值图像块进行合并，得到图像H的完整二值图像；(4)计算图像H的完整二值图像的HOG特征xH(i,j)：以图像H的完整二值图像的每个像素点为中心，取数量为图像H的完整二值图像大小、尺寸为mxm的多个图像块，并求取每个图像块的HOG特征xH(i,j)r，得到图像H的完整二值图像对应的HOG特征xH(i,j)，其中，m表示图像块的边长，(i,j)表示像素点位置，r表示图...

【专利技术属性】
技术研发人员：李云松，寇潇，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61