一种基于主动轮廓模型的路面裂缝检测方法技术

本发明专利技术提供一种对路面图像增强的方法、以及一种基于主动轮廓模型的路面裂缝检测方法，包括以下步骤：对路面裂缝图像对比度增强；对经过对比度增强后的图像，进行路面裂缝区域精确检测；基于精确检测结果，对路面裂缝进行分类。本发明专利技术的技术方案可对自然场景中高速运行过程中获得的各种裂缝图像进行自动识别。利用该方法可对裂缝可疑区域实现高精确性定位，并采用多示例分类方法对定位错误的区域进行鲁棒性识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一项自动检测技术，尤其是一种对路面图像增强的方法、。
技术介绍
裂缝是公路路面最常见的病害，对公路的危害极大。特别在冬季和春季，因时有雨、雪渗入，在行车荷载的作用下，使本来就处于裂缝状态的路面病害更加严重。路面病害发现不及时，为道路养护工作带来很多麻烦，增加养护成本，一定程度上也使得道路养护的滞后。路面裂缝检测传统的方法是采用人工现场目测丈量与调查的方法。这种方法存在主观判读误差，效率低，大大影响了公路破损程度信息的及时性、科学性、准确性。因此，采用图像处理和模式识别技术，研究路面裂缝自动检测方法，开发和设计快速、高效、准确的路面裂缝自动检测方法具有重要的意义。现有的裂缝检测方法主要分两类一类是以数字图像处理技术为主的方法，该方法主要目的是提高图像成像质量，使操作者观察更清晰。另一类是“半自动检测方法”，该方法对部分图像可实现自动识别裂缝的类型，而对较难识别部分由人工判断，从而实现提醒操作者、避免失误、减少劳动强度的作用。以数字图像处理技术为主的方法，其步骤为(I)图像对比度增强，如直方图修正技术、频率域增强法。(2)图像去噪声，如中值滤波、小波去噪、偏微分方程方法。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种路面裂缝检测方法，包括以下步骤：步骤100：对路面裂缝图像进行对比度增强；步骤200：基于步骤100的经过对比度增强后的图像，进行路面裂缝区域精确检测；步骤300：基于步骤200的精确检测结果，对路面裂缝进行分类。

【技术特征摘要】
1.ー种路面裂缝检测方法，包括以下步骤 步骤100 :对路面裂缝图像进行对比度增强； 步骤200 :基于步骤100的经过对比度增强后的图像，进行路面裂缝区域精确检测； 步骤300 :基于步骤200的精确检测结果，对路面裂缝进行分类。2.ー种对路面图像的增强方法，包括以下步骤 步骤1000，计算背景灰度信息熵和裂缝灰度信息熵，来确定背景和目标的最佳阈值； 步骤2000，使用步骤1000中的最佳阈值来确定隶属度函数的參数； 步骤3000，用幂函数作为增强转换函数，利用幂函数的指数作为增强调节系数进行图像增强。3.如权利要求2所述的对路面图像增强的方法，其特征在于 所述调节系数由分别代表局部信息和全局信息的两部分參数构成；其中局部信息是根据像素点所处窗ロ的边缘均值计算而得。4.如权利要求2所述的对路面图像增强的方法，其特征在于 所述步骤1000进ー步包括 步骤1100 :输入原始图像gOTig，计算归ー化后图像X，并计算图像X的平均灰度值k ;步骤1200 :在区间上逐一取值赋给t，计算背景灰度信息熵Hb (t)和目标灰度信息熵和Ho (t)； 步骤1300 :由最大信息熵确定最佳阈值t*。5.如权利要求4所述的对路面图像增强的方法，其特征在于 所述步骤2000进ー步包括以下步骤 步骤2100 :计算隶属函数參数b=t*, a=2b-c, c为图像x灰度的最大值,将图像x转换到模糊域，计算Ux(Xnm),其中Xnm为图像中的像素点(m，n)的灰度值； 步骤2200 :计算当前位置为(m，n)的像素点局部边缘值 U，若5 ,,值为零，则求出增强后的该点灰度值X' 否则执行步骤2300 ; 步骤2300 :计算以当前位置为(m，n)的像素点为中心的窗ロ的边缘均值和近似度系数r丸',; 步骤2400 :计算模糊信息熵P ，计算參数值小值5 min ； 步骤2500 :计算增强系数0 ■和转换对比度然后计算增强后模糊隶属度值和空间域内灰度值； 步骤2600 :判断图像中的所有像素点是否全部处理完，如果是则结束，否则继续进...

【专利技术属性】
技术研发人员：承恒达，
申请(专利权)人：北京恒达锦程图像技术有限公司，
类型：发明
国别省市：