基于圖像處理的瀝青路面裂縫檢測.pdf

1、針對目前國內(nèi)對路面裂縫檢測中常見到的各種問題，傳統(tǒng)的人工檢測已不能完全滿足裂縫檢測系統(tǒng)的需要，基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的路面裂縫圖像檢測技術(shù)將是未來道路檢測發(fā)展的新趨勢，這種技術(shù)可以快速準(zhǔn)確的評價路面病害狀況。而我國路面狀況的復(fù)雜性、以及圖像采集軟硬件技術(shù)的不發(fā)達性，使得采集到的路面裂縫圖像帶有高噪聲，這將會對后期的處理帶來很大的困難，使得目前系統(tǒng)對路面裂縫的檢測率偏低。由于現(xiàn)在路面裂縫圖像檢測中存在著很多問題，所以對裂縫圖像進行檢測研究是

2、非常必要的。本文重點講述了基于圖像處理技術(shù)的路面裂縫檢測的研究工作。
　　本文在圖像預(yù)處理模塊利用中值濾波，不僅可以有效地消除疊加在原始數(shù)據(jù)中的各種各樣形狀的噪聲，還使得處理后的目標(biāo)裂縫圖像更加清晰可見并且滿足后續(xù)圖像檢測的要求。在圖像檢測模塊，采用改進的最大類間方差法分割出目標(biāo)裂縫，此方法可以較好地提取出目標(biāo)裂縫的輪廓信息，并與傳統(tǒng)的經(jīng)典分割算法進行了對比。緊接著對分割后的圖像進行修復(fù)，去除分割后圖像的一些孤立噪聲、邊緣毛刺、裂

3、縫內(nèi)部空洞，鑒于裂縫內(nèi)部的空洞通常很小，采用圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法來去除目標(biāo)裂縫的毛刺及噪聲，連接裂紋間的間隙。在路面裂縫參數(shù)計算模塊，對裂縫圖像采用細(xì)化算法提取其骨骼，這時提取的骨骼會出現(xiàn)斷裂現(xiàn)象，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中膨脹和腐蝕的方法對斷裂的支縫進行修復(fù)，并計算出骨骼的長度。對裂縫面積使用像素法計算其參數(shù)，并根據(jù)相應(yīng)參數(shù)判別裂縫的級別來確定養(yǎng)護對策。
　　經(jīng)過對大量瀝青路面裂縫圖像的實驗仿真處理，表明本文所選擇的算法能夠很好的檢測出目標(biāo)