基于图像数据的公路路面裂缝快速检测方法技术

本申请涉及图像处理领域，提供基于图像数据的公路路面裂缝快速检测方法，包括：计算待检测图像中裂纹特征显著区域；将所述裂纹特征显著区域内的像素点作为初始像素点，利用CURE聚类算法基于初始像素点对所述待检测图像中像素点进行聚类，从而得到聚类簇；基于所述聚类簇确定待检测图像中的公路路面裂缝区域。该方法将裂纹特征显著区域内的像素点作为初始像素点，利用CURE聚类算法进行聚类，能够减少聚类算法的迭代次数，减少计算量，并且确定聚类时的初始像素点能够提高聚类准确性，进而提高检测精度。高检测精度。高检测精度。

【技术实现步骤摘要】
基于图像数据的公路路面裂缝快速检测方法


[0001]本申请涉及图像处理领域，特别是涉及基于图像数据的公路路面裂缝快速检测方法。

技术介绍

[0002]随着科技的进步，公路建设在发展迅速的同时，公路检测也暴露出许多问题，由于自然界环境的侵蚀以及大型汽车承载过重的碾压，公路上裂缝是最常见的公路缺陷之一。因此针对公路路面损坏进行检测是对公路进行养护和管理的关键步骤，因此快速并准确的检测出公路路面的缺陷信息非常重要。传统的针对公路裂纹进行图像处理的方法在准确性以及自适应性上效果较差，对公路裂纹的检测效果较差，影响后续对公路表面裂纹的维修和管理，并且现有技术计算量大。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供基于图像数据的公路路面裂缝快速检测方法，该方法将裂纹特征显著区域内的像素点作为初始像素点，利用CURE聚类算法进行聚类，能够减少聚类算法的迭代次数，减少计算量，并且确定聚类时的初始像素点能够提高聚类准确性，进而提高检测精度。
[0004]第一方面，本申请提供基于图像数据的公路路面裂缝快速检测方法，包括：计算待检测图像中裂纹特征显著区域；将所述裂纹特征显著区域内的像素点作为初始像素点，利用CURE聚类算法基于初始像素点对所述待检测图像中像素点进行聚类，从而得到聚类簇；基于所述聚类簇确定待检测图像中的公路路面裂缝区域。
[0005]可选地，计算待检测图像中裂纹特征显著区域，包括：计算所述待检测图像中每一像素点的灰度值；将灰度值小于第一阈值的像素点组成的区域作为疑似裂纹区域；基于所述疑似裂纹区域确定裂纹特征显著区域。
[0006]可选地，基于所述疑似裂纹区域确定裂纹特征显著区域，包括：提取疑似裂纹区域的骨架，并基于所述骨架得到所述疑似裂纹区域的第一边缘线和第二边缘线；计算所述第一边缘线的第一裂纹方向性显著度，以及计算所述第二边缘线的第二裂纹方向性显著度；如果所述第一裂纹方向性显著度大于第二阈值，且所述第二裂纹方向性显著度大于所述第二阈值，则将所述第一边缘线和所述第二边缘线确定为裂纹边缘线，所述第一边缘线和所述第二边缘线对应的疑似裂纹区域确定为裂纹特征显著区域。
[0007]可选地，计算所述第一边缘线的第一裂纹方向性显著度，以及计算所述第二边缘线的第二裂纹方向性显著度，包括：
基于所述第一边缘线两侧区域的灰度均值和二维熵值确定所述第一边缘线是否为疑似裂纹边缘线；以及基于所述第二边缘线两侧区域的灰度均值和二维熵值确定所述第二边缘线是否为疑似裂纹边缘线；如果所述第一边缘线和所述第二边缘线为疑似裂纹边缘线，则计算所述第一边缘线和所述第二边缘线的方向一致性系数；基于所述方向一致性系数计算所述第一边缘线的第一裂纹方向性显著度和所述第二边缘线的第二裂纹方向性显著度。
[0008]可选地，基于所述第一边缘线两侧区域的灰度均值和二维熵值确定所述第一边缘线是否为疑似裂纹边缘线，包括：以所述第一边缘线上像素点为中心像素点设置预设大小的窗口，所述第一边缘线将所述窗口划分为第一区域和第二区域；分别计算所述第一区域和所述第二区域的灰度均值和所述第一区域的二维熵值；如果所述第一区域的灰度均值与所述第二区域的灰度均值的比值小于1，且所述第一区域的二维熵值与所述第二区域的二维熵值的比值小于1，则将所述中心像素点作为参考像素点；如果所述第一边缘线上参考像素点的数量占第一边缘线上所有像素点的数量的比值大于第三预设值，则确定所述第一边缘线为疑似裂纹边缘线；基于所述第二边缘线两侧区域的灰度均值和二维熵值确定所述第二边缘线是否为疑似裂纹边缘线，包括：以所述第二边缘线上像素点为中心像素点设置预设大小的窗口，所述第二边缘线将所述窗口划分为第三区域和第四区域；分别计算所述第三区域和所述第四区域的灰度均值和所述第一区域的二维熵值；如果所述第三区域的灰度均值与所述第四区域的灰度均值的比值小于1，且所述第三区域的二维熵值与所述第四区域的二维熵值的比值小于1，则将所述中心像素点作为参考像素点；如果所述第二边缘线上参考像素点的数量占第二边缘线上所有像素点的数量的比值大于第四预设值，则确定所述第二边缘线为疑似裂纹边缘线。
[0009]可选地，计算所述第一边缘线和所述第二边缘线的方向一致性系数，包括：基于所述第一边缘线上的像素点进行直线拟合，得到第一直线，所述第一直线的斜率为第一斜率；基于所述第二边缘线上的像素点进行直线拟合，得到第二直线，所述第二直线的斜率为第二斜率；基于所述第一斜率和所述第二斜率的比值确定所述第一边缘线和所述第二边缘线的方向一致性系数。
[0010]可选地，基于所述方向一致性系数计算所述第一边缘线的第一裂纹方向性显著度，包括：利用角点检测算法检测所述第一边缘线上的角点，确定相邻两个角点的边缘线的最小外接矩形的长边方向与水平方向的夹角信息，得到所述第一边缘线的第一方向序列，所述第一方向序列包括多个夹角信息；
基于所述第一方向序列确定所述第一方向序列中每一夹角信息的角度变化向量，进而得到所述第一方向序列对应的第一角度变化向量序列；基于所述第一角度变化向量序列和所述方向一致性系数计算所述第一边缘线的第一裂纹方向性显著度；基于所述方向一致性系数计算所述第二边缘线的第二裂纹方向性显著度，包括：利用角点检测算法检测所述第二边缘线上的角点，确定相邻两个角点的边缘线的最小外接矩形的长边方向与水平方向的夹角，得到所述第二边缘线的第二方向序列，所述第二方向序列包括多个夹角信息；基于所述第二方向序列确定所述第二方向序列中每一夹角信息的角度变化向量，进而得到所述第二方向序列对应的第二角度变化向量序列；基于所述第二角度变化向量序列和所述方向一致性系数计算所述第二边缘线的第二裂纹方向性显著度。
[0011]可选地，基于所述第一方向序列确定所述第一方向序列中每一夹角信息的角度变化向量，进而得到所述第一方向序列对应的第一角度变化向量序列，包括：基于角度变化向量的长度将第一方向序列分为多个第一序列段，计算第一序列段中首个夹角信息对应的角点与第一序列段中其余每一夹角信息对应的角点的边缘线的最小外接矩形的长边方向与水平方向的夹角，将所得的夹角作为第一序列段的角度变化向量，将所有第一序列段的角度变化向量作为所述第一角度变化向量序列；基于所述第二方向序列确定所述第二方向序列中每一夹角信息的角度变化向量，进而得到所述第二方向序列对应的第二角度变化向量序列，包括：基于角度变化向量的长度将第二方向序列分为多个第二序列段，计算第二序列段中首个夹角信息对应的角点与第二序列段中其余每一夹角信息对应的角点的边缘线的最小外接矩形的长边方向与水平方向的夹角，将所得的夹角作为第二序列段的角度变化向量，将所有第二序列段的角度变化向量作为所述第二角度变化向量序列。
[0012]可选地，基于所述第一角度变化向量序列和所述方向一致性系数计算所述第一边缘线的第一裂纹方向性显著度，包括：基于所述第一角度变化向量序列内角度变化向量的方差、所述第一角度变化向量序列内角度变化向量的数量、所述方向一致性系数、所述第一角度变化向量序列内相邻两个角度变化向量的余弦相似度计算所述第一边缘线的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于图像数据的公路路面裂缝快速检测方法，其特征在于，包括：计算待检测图像中裂纹特征显著区域；将所述裂纹特征显著区域内的像素点作为初始像素点，利用CURE聚类算法基于初始像素点对所述待检测图像中像素点进行聚类，从而得到聚类簇；基于所述聚类簇确定待检测图像中的公路路面裂缝区域。2.根据权利要求1所述的基于图像数据的公路路面裂缝快速检测方法，其特征在于，计算待检测图像中裂纹特征显著区域，包括：计算所述待检测图像中每一像素点的灰度值；将灰度值小于第一阈值的像素点组成的区域作为疑似裂纹区域；基于所述疑似裂纹区域确定裂纹特征显著区域。3.根据权利要求2所述的基于图像数据的公路路面裂缝快速检测方法，其特征在于，基于所述疑似裂纹区域确定裂纹特征显著区域，包括：提取疑似裂纹区域的骨架，并基于所述骨架得到所述疑似裂纹区域的第一边缘线和第二边缘线；计算所述第一边缘线的第一裂纹方向性显著度，以及计算所述第二边缘线的第二裂纹方向性显著度；如果所述第一裂纹方向性显著度大于第二阈值，且所述第二裂纹方向性显著度大于所述第二阈值，则将所述第一边缘线和所述第二边缘线确定为裂纹边缘线，所述第一边缘线和所述第二边缘线对应的疑似裂纹区域确定为裂纹特征显著区域。4.根据权利要求3所述的基于图像数据的公路路面裂缝快速检测方法，其特征在于，计算所述第一边缘线的第一裂纹方向性显著度，以及计算所述第二边缘线的第二裂纹方向性显著度，包括：基于所述第一边缘线两侧区域的灰度均值和二维熵值确定所述第一边缘线是否为疑似裂纹边缘线；以及基于所述第二边缘线两侧区域的灰度均值和二维熵值确定所述第二边缘线是否为疑似裂纹边缘线；如果所述第一边缘线和所述第二边缘线为疑似裂纹边缘线，则计算所述第一边缘线和所述第二边缘线的方向一致性系数；基于所述方向一致性系数计算所述第一边缘线的第一裂纹方向性显著度和所述第二边缘线的第二裂纹方向性显著度。5.根据权利要求4所述的基于图像数据的公路路面裂缝快速检测方法，其特征在于，基于所述第一边缘线两侧区域的灰度均值和二维熵值确定所述第一边缘线是否为疑似裂纹边缘线，包括：以所述第一边缘线上像素点为中心像素点设置预设大小的窗口，所述第一边缘线将所述窗口划分为第一区域和第二区域；分别计算所述第一区域和所述第二区域的灰度均值和所述第一区域的二维熵值；如果所述第一区域的灰度均值与所述第二区域的灰度均值的比值小于1，且所述第一区域的二维熵值与所述第二区域的二维熵值的比值小于1，则将所述中心像素点作为参考像素点；如果所述第一边缘线上参考像素点的数量占第一边缘线上所有像素点的数量的比值
大于第三预设值，则确定所述第一边缘线为疑似裂纹边缘线；基于所述第二边缘线两侧区域的灰度均值和二维熵值确定所述第二边缘线是否为疑似裂纹边缘线，包括：以所述第二边缘线上像素点为中心像素点设置预设大小的窗口，所述第二边缘线将所述窗口划分为第三区域和第四区域；分别计算所述第三区域和所述第四区域的灰度均值和所述第一区域的二维熵值；如果所述第三区域的灰度均值与所述第四区域的灰度均值的比值小于1，且所述第三区域的二维熵值与所述第四区域的二维熵值的比值小于1，则将所述中心像素点作为参考像素点；如果所述第二边缘线上参考像素点的数量占第二边缘线上所有像素点的数量的比值大于第四预设值，则确定所述第二边缘线为疑似裂纹边缘线。6.根据权利要求4所述的基于图像数据的公路路面裂缝快速检测方法，其特征在于，计算所述第一边缘线和所述第二边缘线的方向一致性系数，包括：基于所述第一边缘线上的像素点进行直线拟合，得到第一直线，所述第一直线的斜率为第一斜率；基于所述第二边缘线上的...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁茂，温玉娟，潘旭，赵中兴，王亚丽，张嘎，
申请(专利权)人：聊城市瀚格智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：