路面裂缝自动检测图像识别系统研究

论文摘要

路面裂缝作为一种常见的路面病害,越来越受到公路管理和养护部门的重视。对于这种病害的数据信息获取,传统的基于人工视觉检测裂缝的方法愈来愈不能适应公路发展的要求,其耗人力、耗时、不精确、影响交通、检测危险、花费高等缺点,要求路面状况调查能够自动完成。虽然基于数字图像处理的路面裂缝识别技术在国外已经有所发展,但是由于路面图像的复杂性,数字图像处理算法仍在研究。本文的研究是沥青路面自动检测软件系统的一部分,着重探讨基于数字图像处理公路路面中裂缝病害的智能识别方法及其主要特征的提取,研究现代计算机图像处理技术在路面自动检测中的应用。同时给出了一种基于图像处理的路面裂缝自动检测方法,使用一种快速的针对灰度不均图像校正方法,对降质的路面图像进行增强去噪,然后进行阈值分割,提取出图像上的线性特征,最后再根据线性特征从原来灰度图像上识别出裂缝目标,得到比较满意的实验结果。数字图像处理是本文的研究重点也是裂缝检测系统中的核心技术,主要包括图像增强,图像分割,图像特征提取等几部分。针对问题的提出,通过对这几部分算法的研究,各种算法特点的比较,本文尝试了使用中值滤波和大津法阈值分割分别对实验对象处理,基本能够为特征参数的获取提供有效的裂缝信息。裂缝特征参数的计算是裂缝评价的依据,在特征提取部分,文中使用细化等方法对裂缝图像做进一步处理分析,通过像素点的统计,计算出裂缝的面积,长度,宽度等特征信息。将计算机图像处理结果与实际公路现场检测结果对比表明该方法的可行性、准确性和有效性,能够得到比较满意的效果。可以初步实现对公路路面裂缝图像的预处理、图像分割和相关的特征计算。本系统可望应用于公路路面裂缝进行自动检测,并且能够为公路管理和养护部门的决策提供路面检测的科学依据,同时对于类似的图像处理任务有借鉴意义。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究目的及意义
• 1.2 国内外高等级公路路面检测研究现状
• 1.3 本文的主要内容和主要研究工作
• 第二章 沥青路面裂缝分析与评价
• 2.1 沥青路面裂缝分类
• 2.1.1 荷载型裂缝
• 2.1.2 非荷载型裂缝
• 2.2 我国沥青路面裂缝评价标准
• 2.3 路面裂缝检测硬件系统简介
• 2.4 本章小结
• 第三章 路面裂缝图像的预处理
• 3.1 数字图像处理技术概述
• 3.1.1 图像处理分类
• 3.1.2 数字图像处理目的
• 3.1.3 数字图像处理主要研究内容
• 3.2 裂缝病害图像预处理
• 3.2.1 多种裂缝图像格式的识别
• 3.2.2 裂缝病害图像增强处理
• 3.2.3 裂缝病害图像平滑处理研究
• 3.2.4 裂缝病害图像锐化处理研究
• 3.3 裂缝病害边缘检测方法
• 3.3.1 边缘算子法
• 3.3.2 模板匹配法
• 3.3.3 曲面拟合法
• 3.3.4 Canny 算子法
• 3.3.5 算子检测边缘比较
• 3.4 本章小结
• 第四章 路面裂缝图像分割
• 4.1 裂缝病害图像分割
• 4.1.1 图像分割原理
• 4.1.2 图像分割处理步骤
• 4.2 裂缝图像分割算法研究
• 4.2.1 直方图法阈值分割
• 4.2.2 迭代法阈值分割
• 4.2.3 Otsu 阈值分割
• 4.2.4 实验处理结果
• 4.2.5 灰度拉伸
• 4.3 图像边缘连接研究
• 4.3.1 常用的方法
• 4.3.2 模糊判决理论
• 4.4 本章小节
• 第五章 路面裂缝特征提取
• 5.1 裂缝“病害”面积计算
• 5.2 裂缝“病害”面积计算
• 5.2.1 提取裂缝“病害”骨架
• 5.2.2 修剪裂缝“病害”骨架
• 5.2.3 计算裂缝长度
• 5.3 实验数据
• 5.4 本章小结
• 第六章 路面裂缝自动检测图像处理软件组成
• 6.1 系统开发环境简介
• 6.2 软件模块设置与工作流程
• 6.3 工作界面
• 6.4 本章小结
• 总结与展望
• 全文总结
• 展望
• 参考文献
• 攻读学位期间所取得的研究成果
• 致谢