一种路面图像中裂缝比例检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种路面图像中裂缝比例检测方法及系统，包括：采集路面裂缝图像，对二值化路面裂缝图像进行闭运算；基于三点布光原理在模拟器中设置三点光源，对路面裂缝图像进行打光；利用闭运算结果以及打光模拟得到的图像进行引导滤波；基于暗通道先验与图像融合，对滤波后图像进行处理，得到路面裂缝灰度图像；依次进行二值化、图像细化以及连通域分析、顶帽运算，去裂缝根节点，以各连通域的端点为中心构建ROI，连接断裂的裂缝，得到完整裂缝图像，进行膨胀操作，计算裂缝像素所占图像的比例。本发明专利技术能够提高裂缝提取精度和裂缝比例计算精度。算精度。算精度。

【技术实现步骤摘要】
一种路面图像中裂缝比例检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及计算机视觉、裂缝提取
，具体涉及一种路面图像中裂缝比例检测方法及系统。

技术介绍

[0002]路面的情况复杂多样，一般的人力检测不仅消耗严重而且时效性和可靠性都比较差，因此采用计算机自动检测公路路面裂缝的技术成为该
的研究热点之一。
[0003]现有裂缝检测容易受到路面光照、阴影等因素的影响，且裂缝的提取通常为断续的多条曲线，这对于路面裂缝比例的检测存在很大的影响。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于针对上述现有技术存在的缺陷，提出一种路面图像中裂缝比例检测方法及系统。
[0005]一种路面图像中裂缝比例检测方法，该方法包括：
[0006]步骤1，采集路面裂缝图像，提取路面裂缝图像中的裂缝，得到二值化路面裂缝图像；
[0007]步骤2，对二值化路面裂缝图像进行闭运算，得到精细二值化路面裂缝图像；
[0008]步骤3，基于三点布光原理在模拟器中设置三点光源，对路面裂缝图像进行打光，得到三幅突显纹理的路面裂缝图像I1、I2、I3；
[0009]步骤4，精细二值化路面裂缝图像作为引导图，分别对I1、I2、I3进行引导滤波，得到滤波后路面裂缝图像J1、J2、J3；
[0010]步骤5，基于暗通道先验与图像融合，对J1、J2、J3进行处理，得到路面裂缝灰度图像M；
[0011]步骤6，对路面裂缝灰度图像M依次进行二值化、图像细化以及连通域分析，得到图像N；/>[0012]步骤7，对图像N进行顶帽运算，得到去裂缝根节点图像P；
[0013]步骤8，以去裂缝根节点图像P中各连通域的端点为中心构建ROI，连接图像P中断裂的裂缝，得到完整裂缝图像Q；
[0014]步骤9，对完整裂缝图像Q进行膨胀操作，计算裂缝像素所占图像的比例。
[0015]进一步地，所述步骤5包括：
[0016]步骤5a，基于暗通道先验分别对J1、J2、J3进行处理，得到三张单通道图像L1、L2、L3；
[0017]步骤5b，对L1、L2、L3进行逐像素融合得到路面裂缝灰度图像M：
[0018]M(i,j)＝Average(L1(i,j),L2(i,j),L3(i,j))
[0019]其中，Average表示均值运算，(i,j)表示像素位置。
[0020]进一步地，所述以去裂缝根节点图像P中各连通域的端点为中心构建ROI，连接图像P中断裂的裂缝包括：
[0021]将各连通域按照面积大小进行排序，从排序序列中依次取连通域作为待处理连通域，以待处理连通域的端点为中心，构建半径为R的ROI；
[0022]搜索ROI内是否存在其他连通域的端点，如果存在，则将距离中心端点最近的端点与中心端点连接。
[0023]进一步地，将距离中心端点最近的端点与中心端点连接包括：
[0024]步骤8a，分别对待处理连通域、距离中心端点最近的端点所在连通域内点进行采样，得到第一采样点坐标序列、第二采样点坐标序列；
[0025]步骤8b，将第一采样点坐标序列与第二采样点坐标序列接合，输入全连接神经网络进行分析，输出预测点坐标序列；
[0026]步骤8c，将中心端点、预测点坐标序列中的预测点、距离中心端点最近的端点连接。
[0027]进一步地，第一采样点坐标序列与第二采样点坐标序列中采样点的个数相同。
[0028]进一步地，所述第一采样点坐标序列、第二采样点坐标序列中采样点个数按照以下方式计算：
[0029]步骤a1，分别计算待处理连通域、距离中心端点最近的端点所在连通域的最小外接矩形的长宽比；
[0030]步骤a2，计算两个长宽比的比值ratio，第一采样点坐标序列与第二采样点坐标序列中采样点的个数比值与两个长宽比的比值相同；
[0031]步骤a3，将全连接神经网络的输入层数据的尺寸乘以ratio，作为第一采样点坐标序列中采样点个数，将输入层数据的尺寸减去第一采样点坐标序列中采样点个数，作为第二采样点坐标序列中采样点个数。
[0032]进一步地，所述计算裂缝像素所占图像的比例具体为：
[0033][0034]其中，图像为膨胀后的完整裂缝图像Q。
[0035]一种路面图像中裂缝比例检测系统，该系统包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
[0036]步骤1，采集路面裂缝图像，提取路面裂缝图像中的裂缝，得到二值化路面裂缝图像；
[0037]步骤2，对二值化路面裂缝图像进行闭运算，得到精细二值化路面裂缝图像；
[0038]步骤3，基于三点布光原理在模拟器中设置三点光源，对路面裂缝图像进行打光，得到三幅不同光照角度的路面裂缝图像I1、I2、I3；
[0039]步骤4，精细二值化路面裂缝图像作为引导图，分别对I1、I2、I3进行引导滤波，得到滤波后路面裂缝图像J1、J2、J3；
[0040]步骤5，基于暗通道先验与图像融合，对J1、J2、J3进行处理，得到路面裂缝灰度图像M；
[0041]步骤6，对路面裂缝灰度图像M依次进行二值化、图像细化以及连通域分析，得到图像N；
[0042]步骤7，对图像N进行顶帽运算，得到去裂缝根节点图像P；
[0043]步骤8，以去裂缝根节点图像P中各连通域的端点为中心构建ROI，连接图像P中断裂的裂缝，得到完整裂缝图像Q；
[0044]步骤9，对完整裂缝图像Q进行膨胀操作，计算裂缝像素所占图像的比例。
[0045]本专利技术与现有技术相比，具有以下有益效果：
[0046]1.本专利技术通过三点光源打光，使得路面裂缝图像光效果主次分明，互相补充，使得后续图像处理结果更具层次感，纹理更明显；进一步结合引导滤波技术，对三幅突显纹理的图像进行滤波，使图像本身突显的纹理部分更突出，并强化了其缺少以及不明显的纹理信息；更进一步结合暗通道先验技术、图像融合技术进行处理，融合三幅图像中的关键纹理信息，提高了路面裂缝的提取精度。
[0047]2.本专利技术对路面裂缝灰度图像进行二值化、图像细化、连通域分析去除图像中的噪声，进一步结合顶帽运算，去除裂缝根节点，无需判断区分断裂位置、非断裂位置，降低了裂缝连接过程的计算量。
[0048]3.本专利技术通过裂缝端点ROI启发式连接，对待处理连通域、距离中心端点最近的连通域进行采样点提取，结合神经网络技术输出预测点坐标，使得图像中的路面裂缝更加完整、更加顺滑、更加符合原始裂缝图像中裂缝的走向。根据待处理连通域、距离中心端点最近的连通域的长宽比设置采样点个数，能够进一步提高预测点的准确率，使裂缝连接更加符合原始裂缝走向。而且，本专利技术通过计算机视觉算法，使得路面裂缝的提取更加鲁棒。通过连通域面积筛选掉小的连通域，避免了噪声对提取结果的影响。
附图说明
[0049]图1为本专利技术的流程图；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种路面图像中裂缝比例检测方法，其特征在于，该方法包括：步骤1，采集路面裂缝图像，提取路面裂缝图像中的裂缝，得到二值化路面裂缝图像；步骤2，对二值化路面裂缝图像进行闭运算，得到精细二值化路面裂缝图像；步骤3，基于三点布光原理在模拟器中设置三点光源，对路面裂缝图像进行打光，得到三幅突显纹理的路面裂缝图像I1、I2、I3；步骤4，精细二值化路面裂缝图像作为引导图，分别对I1、I2、I3进行引导滤波，得到滤波后路面裂缝图像J1、J2、J3；步骤5，基于暗通道先验与图像融合，对J1、J2、J3进行处理，得到路面裂缝灰度图像M；步骤6，对路面裂缝灰度图像M依次进行二值化、图像细化以及连通域分析，得到图像N；步骤7，对图像N进行顶帽运算，得到去裂缝根节点图像P；步骤8，以去裂缝根节点图像P中各连通域的端点为中心构建ROI，连接图像P中断裂的裂缝，得到完整裂缝图像Q；步骤9，对完整裂缝图像Q进行膨胀操作，计算裂缝像素所占图像的比例。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤5包括：步骤5a，基于暗通道先验分别对J1、J2、J3进行处理，得到三张单通道图像L1、L2、L3；步骤5b，对L1、L2、L3进行逐像素融合得到路面裂缝灰度图像M：M(i,j)＝Average(L1(i,j),L2(i,j),L3(i,j))其中，Average表示均值运算，(i,j)表示像素位置。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以去裂缝根节点图像P中各连通域的端点为中心构建ROI，连接图像P中断裂的裂缝包括：将各连通域按照面积大小进行排序，从排序序列中依次取连通域作为待处理连通域，以待处理连通域的端点为中心，构建半径为R的ROI；搜索ROI内是否存在其他连通域的端点，如果存在，则将距离中心端点最近的端点与中心端点连接。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将距离中心端点最近的端点与中心端点连接包括：步骤8a，分别对待处理连通域、距离中心端点最近的端点所在连通域内的点进行采样，得到第一采样点坐标序列、第二采样点坐标序列；步骤8b，将第一采样点坐标序列与第二采样点坐标序列接合，输入全连接神经网络进行分析，输出预测点坐标序列；步骤8c，将中心端点、预测点坐标序列中的预测点、距离中心端点最近的端点连接。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，第一采样点坐标序列与第二采样点坐标序列中采样点的个数相同。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一采样点坐标序列、第二采样点坐标序列中采样点个数按照以下方式计算：步骤a1，分别计算待处...

【专利技术属性】
技术研发人员：古献军，牛小虎，任延照，李堃，曹超凡，刘晓东，李帅印，刘军亮，
申请(专利权)人：许昌华杰公路勘察设计有限责任公司，
类型：发明
国别省市：