【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像数据处理，具体涉及基于cctv技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速，管道设施的数量不断增加，而管道的缺陷和故障也日益突出，给人们的生产和生活带来诸多不便。传统的管道检测方法往往需要开挖路面，不仅成本高昂，还会对交通和环境造成影响。因此，非开挖修复技术逐渐成为管道检测和修复领域的热点。cctv技术作为一种先进的管道内部检测技术，具有实时、直观、准确等优点，能够提供管道内部的详细图像信息，为缺陷检测提供了重要的基础数据。
2、管道缺陷分为结构性缺陷和功能性缺陷两大类，结构性缺陷表示管道结构本体遭受损伤，影响管道强度、刚度、结构稳定性和使用寿命的缺陷，其中包括破裂、变形、腐蚀、错口、起伏等；功能性缺陷是指导致管道过水断面发生变化，影响畅通性能的缺陷，但通常对管道寿命的影响不大，其中包括沉积、结垢、障碍物、残墙等。
3、cctv技术虽然能够提供管道内部的实时图像，但由于管道内部环境的复杂性和动态变化性，以及缺陷种类的多样性，使得对目标缺陷的自动识别存在一定的难度。比如，结构性缺陷中的变形缺陷，通过cctv技术难以对变形进行准确地识别。因此，在复杂多变的管道内部，如何通过cctv技术影像准确、高效地检测出管道中的变形缺陷，是一个亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供基于cctv技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，以解决对管道内变形缺陷识别不准确的问题，所采用的技术方案具体如下：
2、本申请一
3、获取原始管道图像；
4、根据原始管道图像获取原始管道边缘图像中每个边缘区域；根据原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线获取原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线的直线特征系数；根据原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线的直线特征系数获取原始管道边缘图像内每条目标边缘曲线；根据原始管道边缘图像内所有目标边缘曲线获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域及每个感兴趣区域的混乱度，根据原始管道边缘图像内每个感兴趣区域获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内圆心个数；
5、根据原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线的同心曲率孤立度；根据所述同心曲率孤立度、混乱度和圆心个数获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域的变形指数；
6、利用大津阈值分割算法基于所述变形指数获取变形缺陷检测结果。
7、优选的，所述根据原始管道图像获取原始管道边缘图像中每个边缘区域的方法为：
8、将原始管道图像作为canny边缘检测算法的输入，利用canny边缘检测算法得到原始管道边缘图像；
9、通过十字分割的方式将原始管道边缘图像均分为4个区域，将每个所述区域作为原始管道边缘图像中每个边缘区域。
10、优选的，所述根据原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线获取原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线的直线特征系数的方法为：
11、将原始管道边缘图像中左上方、右上方、右下方、左下方的边缘区域的序号分别记为1、2、3、4；
12、对于原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线，将边缘曲线的两个端点之间连线形成的直线线段记为目标直线线段，计算目标直线线段的斜率；
13、计算以-1为底数，以边缘区域的序号为指数的映射结果；统计目标直线线段与边缘曲线交点个数；将所述映射结果、目标直线线段的斜率、所述交点个数减1之差的乘积作为分子；
14、将目标直线线段的斜率的绝对值与1的和作为分母；
15、将分子与分母的比值作为边缘曲线的直线特征系数。
16、优选的，所述根据原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线的直线特征系数获取原始管道边缘图像内每条目标边缘曲线的方法为：
17、将原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线的目标直线线段的斜率作为分子，将原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线的目标直线线段的斜率绝对值与1的和作为分母；将分子与分母之比的相反数作为判断值；
18、将直线特征系数大于0的每条边缘曲线作为原始管道边缘图像内每条目标边缘曲线；
19、将直线特征系数小于判断值的每条边缘曲线作为原始管道边缘图像内每条目标边缘曲线；
20、对于直线特征系数等于判断值的每条边缘曲线，在边缘曲线的目标直线线段上做竖直直线，将所述竖直直线与目标直线线段的交点作为第一交点，将所述竖直直线与边缘曲线的交点作为第二交点，当第一交点处在第二交点的正上方时，将边缘曲线作为原始管道边缘图像内目标边缘曲线。
21、优选的，所述根据原始管道边缘图像内所有目标边缘曲线获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域及每个感兴趣区域的混乱度，根据原始管道边缘图像内每个感兴趣区域获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内圆心个数的方法为：
22、对于原始管道边缘图像内每条目标边缘曲线，将以目标边缘曲线的目标直线线段的中心点为圆心，以所述目标直线线段长度的一半为半径确定的圆形区域作为目标边缘曲线的圆形区域；
23、当原始管道边缘图像内不同的目标边缘曲线的圆形区域相交时，利用区域合并算法将所述圆形区域进行合并得到原始管道边缘图像内的一个感兴趣区域；
24、对于原始管道边缘图像内每个感兴趣区域，将感兴趣区域内所述圆形区域的个数作为感兴趣区域的混乱度；
25、将原始管道边缘图像内每个感兴趣区域作为霍夫圆检测算法的输入，将霍夫圆检测算法的输出作为原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内圆心个数。
26、优选的，所述根据原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线的同心曲率孤立度的方法为：
27、根据原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线分别获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线中每个边缘像素点的邻近边缘曲率集合、每个边缘像素点的梯度方向序列；
28、根据原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线中每个边缘像素点的邻近边缘曲率集合、每个边缘像素点的梯度方向序列分别获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线的邻近边缘曲线集合、每条目标边缘曲线中每个边缘像素点的局部凸显系数；
29、对于原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线，计算目标边缘曲线中每个边缘像素点的局部凸显系数与目标边缘曲线的邻近边缘曲线集合内每条目标边缘曲线中每个边缘像素点的局部凸显系数的差值，计算所述差值在所述邻近边缘曲线集合上的二次累加和；
30、计算目标边缘曲线中所有边缘像素点的局部凸显系数的方差；
31、将所述二次累加和与所述方差的乘积作本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于CCTV技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于CCTV技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始管道图像获取原始管道边缘图像中每个边缘区域的方法为：
3.根据权利要求1所述的基于CCTV技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线获取原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线的直线特征系数的方法为：
4.根据权利要求1所述的基于CCTV技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线的直线特征系数获取原始管道边缘图像内每条目标边缘曲线的方法为：
5.根据权利要求1所述的基于CCTV技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始管道边缘图像内所有目标边缘曲线获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域及每个感兴趣区域的混乱度，根据原始管道边缘图像内每个感兴趣区域获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内圆心个数的方法为：
6.根据权利要求1所述的基于CCTV技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线的同心曲率孤立度的方法为：
7.根据权利要求6所述的基于CCTV技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线分别获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线中每个边缘像素点的邻近边缘曲率集合、每个边缘像素点的梯度方向序列的方法为：
8.根据权利要求6所述的基于CCTV技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线中每个边缘像素点的邻近边缘曲率集合、每个边缘像素点的梯度方向序列分别获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内每条目标边缘曲线的邻近边缘曲线集合、每条目标边缘曲线中每个边缘像素点的局部凸显系数的方法为：
9.根据权利要求1所述的基于CCTV技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述同心曲率孤立度、混乱度和圆心个数获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域的变形指数的方法为：
10.根据权利要求1所述的基于CCTV技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述利用大津阈值分割算法基于所述变形指数获取变形缺陷检测结果的方法为：
...【技术特征摘要】
1.基于cctv技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于cctv技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始管道图像获取原始管道边缘图像中每个边缘区域的方法为：
3.根据权利要求1所述的基于cctv技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线获取原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线的直线特征系数的方法为：
4.根据权利要求1所述的基于cctv技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始管道边缘图像中每个边缘区域内每条边缘曲线的直线特征系数获取原始管道边缘图像内每条目标边缘曲线的方法为：
5.根据权利要求1所述的基于cctv技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始管道边缘图像内所有目标边缘曲线获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域及每个感兴趣区域的混乱度，根据原始管道边缘图像内每个感兴趣区域获取原始管道边缘图像内每个感兴趣区域内圆心个数的方法为：
6.根据权利要求1所述的基于cctv技术的管道非开挖修复过程中缺陷检测方法，其特征在于，所述根据原始管道边缘图像内每个感兴...
【专利技术属性】
技术研发人员：周佐舜，
申请(专利权)人：江西圣杰市政工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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