基于多特征检验的三维沥青路面裂缝检测

针对由裂缝对比度低、路面纹理复杂多变等因素引起的沥青路面三维图像的裂缝检测精度低的问题，对原始三维裂缝图像进行尺寸降维、灰度校正、高斯滤波等预处理；然后以图像截面为研究对象，分别对4个方向的截面依次进行特别设计的倾斜度、高斯分布、边缘梯度3种特征检验，从而获得裂缝截面；接着对各个方向的裂缝截面进行融合和去噪，获得完整的裂缝二值图像；最后，根据路面粗糙度的高低，变化高斯分布特征检验中的相关参数，实现裂缝的高精度检测. 研究结果表明:提出的算法能达到89.19%的准确率、93.69%的召回率及91.06%的 F 值，优于基于三维光影、种子识别的典型三维图像裂缝检测方法.      

水泥路面图像刻槽去除方法研究

水泥路面刻槽往往会对水泥路面裂缝的识别产生噪声干扰。针对水泥路面刻槽图像的特点,结合傅里叶变换原理,利用MATLAB图像处理技术研究得到一种消除水泥路面图像刻槽的可行方法。首先应用形态学原理对水泥路面刻槽图像进行预处理,然后根据频谱图像进行分析,检测水泥路面刻槽位置并对频谱图像进行处理,最后通过反傅里叶变换得到去除刻槽后的水泥路面图像,并在此基础上识别水泥路面裂缝。结果表明,采用该方法可以较好地实现去除水泥路面图像刻槽的目的。     

多尺度特征增强的路面裂缝检测方法

针对路面裂缝检测不完整和分割出现断裂的问题，提出了一种多尺度特征增强的路面裂缝检测网络MFENet,实现端到端的路面裂缝图像检测、分类和分割处理；设计了多尺度注意力特征增强模块，建立了网络模型的上层多尺度特征通道与底层特征通道权重系数之间的映射关系，以提升有效通道的特征输出；基于路面裂缝的坐标信息和像素语义信息在物理位置上的相关性，设计了多语义特征关联模块，实现不同语义信息之间的特征融合增强，并通过特征维度转换实现对路面裂缝图像的前景特征过滤；提出了一种针对深度特征强度进行量化评估的方法，用于提升模型提取特征能力的可解释性。在自采集数据集上的研究结果表明：MFENet对路面裂缝图像检测的平均精准率和平均召回率相比Mask R-CNN分别提升了4.3%和5.4%,相比基线模型RDSNet分别提升了14.6%和14.3%;MFENet对路面裂缝图像分割的平均精准率和平均召回率相比Mask R-CNN分别提升了6.6%和8.8%,相比RDSNet分别提升了8.1%和9.7%;与Mask R-CNN等主流方法相比，MFENet对不同类型路面裂缝图像的检测、分割精度最高。在公开数据集(CFD、C...     

一种新颖的路面裂纹修补识别方法研究

针对目前公路路面裂缝的图像处理中难以区分未修补裂缝与已修补裂缝的难点问题，提出一种新颖的路面裂纹修补识别方法，通过Hessian矩阵特征向量与特征值中提取的各向异性对裂缝检测的敏感性，能较好地提取路面裂缝或修补裂纹细节信息，确定裂缝是否修补。通过实际拍摄的未修补裂缝、已修补裂纹的数据进行解析处理，结合边缘检测的能量强度与检测结果中的非平滑特征可以区分出裂缝是否被修补。     

基于像素-亚像素级形态分析的路面三维图像裂缝自动识别算法

为了准确有效地检测路面裂缝,为路面性能评估、路面养护管理、路面结构和材料设计提供数据支撑,针对1 mm/像素路面三维图像提出了基于像素-亚像素级形态分析的裂缝自动识别算法。首先,应用Canny算法和区域生长算法检测候选裂缝目标并进行融合处理,得到融合分割图像;然后,提取并重构像素级与亚像素级图像骨架;最后,融合像素-亚像素级骨架图像,综合利用形态学算子和轮廓长度、圆度、扁平率等连通域形态特征提取裂缝目标。基于150张路面三维图像(992像素×992像素)对笔者算法和另外5种既有算法进行测试,结果显示,笔者算法获得了较高的准确率(均值90.45%)和召回率(均值96.49%),F均值由高至低分别为:笔者算法(90.72%)、种子并行生长算法(39.65%)、GAVILáN算法(33.46%)、各向异性测度算法(30.32%)、Canny检测(25.85%)和OTSU分割法(5.85%)。算法适用性分析表明,笔者算法较适用于细小裂缝图像识别,种子并行生长算法、GAVILáN算法和各向异性测度算法有利于宽而明显的裂缝识别,而Canny和OTSU通常可作为裂缝识别算法中的一个图像处理环节。     

基于自动阈值检测和边缘连接的路面裂缝边缘提取方法

随着不同等级公路的快速发展,对道路裂纹或裂缝的检测技术也提出了更高的要求。道路裂纹或裂缝检测技术主要依赖于图像处理、模式识别等数字图像处理技术,针对道路裂纹或裂缝检测的关键技术,提出了一种基于改进的边缘提取算法的路面裂缝检测方法。该方法有效降低了传统图像边缘提取算法对噪声、异常的敏感度,提高了对不同图像阈值的自适应性,数值算例表明该算法可有效、准确地对路面裂纹或裂缝进行检测。     

基于Beamlet变换的路面裂缝图像匀光算法

为解决路面病害检测过程中在不同光照条件下裂缝识别可靠性的问题,Beamlet变换提供了一种多尺度分析算法．该算法采用递归二进法将图像分块,利用在所有像素尺度下的Beamlet线段逼近裂缝,将裂缝从图像背景中分离,并采用插值函数均匀光照背景．在图像裂缝提取过程中,对图像中裂缝的线性提取可以有效地滤除噪声,提高裂缝提取的准确性．较传统的图像处理算法,该算法在准确地检测路面裂缝,均匀光照背景的同时有效地抑制了噪声干扰,检测效果良好,且运算速度快．均匀的路面背景为路面裂缝图像的定性、定量分析奠定基础．     

基于深度图像的机场道面裂缝自动检测算法

为了实现强噪声、弱光照、低对比度条件下的机场道面细小裂缝检测, 设计了基于深度图像的机场道面裂缝检测算法; 将采集到的深度图像划分成多个网格, 并对每个网格进行扩充, 获得了局部道面区域; 针对每个网格区域, 基于随机抽样一致算法进行局部三次曲面构建和优化估计; 在此基础上, 在全局尺度下融合全部网格区域的曲面模型, 生成整个图像采集区域道面的全局曲面模型; 利用全局曲面模型与原始深度图像之间的差值图像, 采用自适应阈值方法分割出候选裂缝像素, 并利用裂缝的像素总数、长度以及长宽比等多种形态学约束筛选候选裂缝像素, 去除错误的候选裂缝像素, 从而获得了最终的裂缝检测结果; 在机场道面深度图像数据集上进行了试验, 以人工标注结果作为真实值, 以准确率、召回率以及F值作为量化评估指标, 将提出的算法分别与4种有代表性的传统算法进行了对比。试验结果表明: 传统算法能够取得的最高准确率、召回率以及F值分别为77.05%、41.02%和50.02%, 提出的算法在准确率、召回率和F值3个指标上均有明显优势, 其均值分别为91.20%、97.99%和94.12%;提出的算法能够在分辨率为1 984像素×2 000像素的深度图像上检测出最小宽度为3 mm、最小长度为10 cm的裂缝, 实现了在复杂机场道面场景中识别细小裂缝的目标。      

路面破损图像自动处理技术研究进展

总结了路面破损图像自动处理技术的重要研究成果, 分析了该领域关键技术的研究进展, 包括路面破损检测系统、图像处理算法和识别算法评估; 比较了不同路面破损检测系统与目标自动识别算法的检测精度和适用性, 给出了路面破损图像自动处理技术未来可能的主要研究方向。研究结果表明: 在路面破损检测系统方面, 从早期基于摄影技术的图像采集到目前的3D激光扫描技术, 路面图像采集技术更加便捷和高效, 但破损图像自动分析和目标自动识别算法仍然存在挑战; 在路面破损图像处理算法方面, 传统的路面裂缝目标分割算法已由过去的基于单一特征(灰度、边缘形状等) 的检测方法演化到多特征融合检测方法和图优化检测方法, 还出现了一些精细化的裂缝目标连接与恢复算法, 大幅提高了裂缝检测精度, 但需要的计算资源和人工先验知识库也随之不断增大; 在路面裂缝处理算法评估和比较方面, 主要利用人工分割来评价自动识别结果, 目前迫切需要建立一个面向全球开放的大型路面破损图像数据库, 以客观、有效地评估现有各种路面破损图像处理算法; 基于2D图像特征分析的路面破损图像自动识别算法很难在识别精确性、算法通用性和实时性方面同时取得最佳效果; 近年来, 大量学者开始尝试借助深度学习神经网络自动识别路面破损, 但该技术仍处于活跃的演进过程中; 在提高路面破损自动识别精度和效率方面, 3D激光扫描技术和基于人工智能的深度学习技术的发展将对未来路面破损图像自动识别技术的最终突破产生重大推进作用。      

基于自适应均值的地铁隧道裂缝图像滤波算法

地铁隧道表面光照不均匀、对比度低、噪声干扰严重,采集到的裂缝图片较灰暗且含有大量混合噪声,因而单一的滤波方法不能达到很好的去噪效果。针对该问题,提出一种基于快速中值的自适应均值滤波算法来实现隧道裂缝图像滤波。该算法先对图像进行反转以增强裂缝与背景的对比度,通过快速中值法计算滤波窗口的中值,自适应地选取合适的阈值来对滤波系数加以优化,并将窗口各像素点的灰度值进行加权运算,其结果作为窗口中心点灰度值,并输出。通过与传统中值、均值滤波算法比较,提出的新算法不仅降低了图像噪声,而且有效地保护了裂缝边缘,降低后续对裂缝特征量提取及分割识别的难度。     

图像分块下的隧道裂缝识别方法

针对隧道衬砌表面不均匀光照、渗水和噪声等强视觉干扰,设计了基于图像分块的隧道衬砌裂缝检测算法;根据中国西部地区的地理特征和隧道衬砌的外观病害,研制开发出一种快速、自动化的非接触式智能隧道结构物外观检测系统; 以非均匀光照下隧道图像数据集为研究对象,在图像分块的基础上提出一种适用于隧道裂缝特征提取的图像识别算法;研究了电子元件产生的噪声,并分析和总结了隧道衬砌的灾害特征;根据裂缝特征和分辨率将图像矩阵划分为适当数量的区域块,根据区域块的灰度特征将原始图像划分为目标背景区、目标病害区、病害背景区和其他区域,通过最大类间方差法和局部阈值法分割得到了隧道裂缝的粗图像,在此基础上进行了粗图像裂缝特征提取;对原始图像的每个区域块进行了对比度受限的自适应直方图均衡操作和局部阈值分割,得到了细节图像;将细节图像和粗图像的重叠区域设为理想裂缝二值化图像;结合隧道结构物外观检测系统对不同方向的裂缝图像进行了二值化试验,并通过隧道裂缝定位和投影法得到了隧道衬砌图像中裂缝的位置信息和方向。研究结果表明:提出的算法对隧道裂缝识别的准确值、召回率和F值可分别达90.34%、98.78%和94.37%,既可以保证隧道裂缝的完整性,也可以在非均匀光照下最大程度地保留目标裂缝的细节,可用于处理一般灰度图像的二值化问题。      

基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法

针对传统2维Otsu法由于计算量大而无法实时对路面裂缝图像进行分割的问题,将粒子群算法和遗传算法相结合,提出了一种基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法。实验结果表明:与标准粒子群优化的2维Otsu阈值分割法相比,文中方法可以完整分割出图像中的裂缝目标;与传统2维Otsu法相比,文中方法减少了算法运行的时间,提高了路面裂缝图像的分割效率。     

基于GPR正演技术的路面反射裂缝图像解译研究

为了解决探地雷达图像的病害识别问题,基于有限元法求解三维电磁波波动方程,并编写MATLAB代码进行数值模拟,依托汉十高速路面芯样检测数据建立三维道路真实模型,并建立多种不同损伤程度、形状的反射裂缝,分析电磁波在反射裂缝不同发展阶段的传播规律。结果表明：随着反射裂缝深度的变化,探地雷达图像存在显著的差异,反射电压与裂缝深度存在一定的线性关系,通过实际电压图像可以计算路面反射裂缝的深度。研究结果为分析高速公路路面裂缝病害图像提供理论基础。     

基于三维光影模型的公路路面裂缝自动识别算法

针对公路路面裂缝的自动化三维图像识别技术的研究热点问题,为有效提高裂缝识别算法的准确率与可靠性,基于三维图像提出利用三维光影模型(3D Shadow Modeling)来实现公路路面表面裂缝的自动识别新方法.该方法利用裂缝区高度低于周边高度的特性,通过三维光影模型将裂缝投影为阴影区,继而通过对阴影的形态分析来识别裂缝,并采用连通域分析与线性形态分析方法,消除图像噪声.研究结果表明,采用本文提出的裂缝自动识别算法可以达到92.93%的路面裂缝自动识别准确率.     

基于头脑风暴优化的PCNN路面裂缝分割算法

为提升裂缝检测的分割精度和鲁棒性,基于头脑风暴优化（brainstorming optimization,BSO）和脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network,PCNN）,提出了一种路面裂缝图像分割算法（BSO-PCNN）. 该算法采用最大熵准则作为BSO算法的适应度函数,并依据适应度值决定参与次轮迭代的个体;BSO具有强收敛性,可快速确定最优个体解;结合图像特征,获得PCNN模型的最优参数,将其代入PCNN模型实现对裂缝图像的分割. 试验结果表明:算法可在20次迭代内取得不同类型路面裂缝图像的最大适应值,从而确定最佳分割参数;与Sobel边缘检测算法、PCNN图像分割算法、基于最大熵的遗传算法（genetic algorithm based on the maximun entropy of the histogram,GA-KSW）、基于遗传算法参数优化的PCNN分割算法（genetic algorithm based on the pulse coupled neural network,GA-PCNN）相比,BSO-PCNN算法取得了0.9924的区域一致性与0.0900的区域对比度.      

基于图像处理的混凝土表面裂缝检测研究

为了满足道路、桥梁、房屋等混凝土结构的表面裂缝快速检测的要求,利用图像处理技术对裂缝进行自动检测。对获取的裂缝图像进行灰度化处理、Gamma校正,基于加权中值滤波提出了一种改进的中值滤波方法并对裂缝图像进行去噪,采用阈值分割方法以及形态学处理提取出完整裂缝并判断其类型,最后提出了一种线型裂缝宽度的计算方法。实验结果表明裂缝目标能准确提取出来,所检测出的裂缝宽度值与实测值的相对误差在2%以内,方法具有有效性。     

一种面向非均匀光照的路面不平整检测新方法

针对基于图像处理的路面不平整检测易受非均匀光照影响的问题，提出一种非均匀光照产生阴影的路面不平整检测方法。该方法通过多尺度海森（Hessian）变换对路面图像进行滤波，分别获得高低频尺度下的路面整体轮廓信息与路面坑槽不平整细节信息，并利用海森矩阵特征值与特征矩阵获取路面不平整的坑槽检测，最终通过实际路面检测结果验证了提出方法的有效性。     

自然背景下交通标志牌的检测方法研究

根据交通标志牌的颜色特性,文章提出一种基于二维高斯HSV颜色模型的交通标志牌检测方法。采取限制对比度自适应直方图均衡化对采集到的图像进行预处理,增强图像的对比度;建立二维高斯HSV颜色模型对预处理后的图像进行分割,并进行形态学操作和边缘检测,从而实现交通标志牌的准确定位。     

基于相位特征增强的低对比度磨损车道标线提取方法

为解决磨损车道标线在光照不均、对比度低情况下检测与识别不完整问题,通过一种基于相位特征增强的低对比度磨损车道标线识别方法,研究了低对比度下磨损车道标线在部分直线不清晰下的相位特征提取弱能量信息,以利于Hough变换提取标线的直线信息。结果表明：提出方法对光照不均匀、低对比度且磨损情况下的车道标线边缘提取效果较好。可见对磨损或有缺失的车道线标线解析其相位特征并结合Hough变换的鲁棒性能解决车道线检测与识别的不完整问题。     

基于小波的路面裂缝识别研究

应用基于小波变换的图像分解和重构方案可以进行公路路面裂缝的检测与识别。首先对路面图像进行多分辨二维离散小波分解,根据在每个尺度2j上小波系数模最大值和相位(梯度方向)这两个分量的大小确定边缘的位置,进一步变换小波分解系数,达到去除噪音,加强裂缝边缘的效果。并通过实验分析和讨论了不同的小波基、不同分辨率水平、重构中使用的分解子图像对路面图像裂缝分割的影响,最后用简单的阈值技术生成二值图像,把裂缝从背景图像中分离出来。