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。