基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析方法

基于视频图像检测裂缝是当前路面病害检测的主要手段。为解决路面裂缝检测系统在不同光照条件下裂缝识别可靠性问题,研究了一种基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析方法。首先对基于面阵CCD相机图像裂缝检测存在的问题进行分析,提出采用图像自动匀光技术解决不同光照条件下图像一致性输入问题;其次,设计了一种基于自动电子印相机原理的路面图像快速匀光算法,提出了一种实用的路面裂缝图像处理策略并设计了路面裂缝图像处理流程;最后,对一组由面阵CCD相机获取的路面图像按照该方法进行路面裂缝检测试验,验证了基于图像自动匀光的路面裂缝图像分析技术的合理性和实用性。     

基于SIFT的路面裂缝配准及拼接算法

针对贯穿双车道的长裂缝,路面裂缝采集过程中往往不能得到完整的裂缝信息,可能造成对路面损毁程度的错误评估.为解决路面图像检测过程中采集裂缝信息不完整的问题,拟采用SIFT算法对在不同时刻对同一路面采集到的同一裂缝信息进行特征点提取.针对裂缝边缘处的特征点灰度较背景像素灰度有阶跃变化的特点,在裂缝图像特征点筛选过程中引入阈...     

路面裂缝自动识别的图像增强技术

该文介绍了基于图像处理的裂缝自动识别系统的工作流程和基本功能组成,分析研究路面裂缝图像的退化模型,阐明了影响路面图像的因素以及路面裂缝图像信号构成随机性大、背景与目标对象复杂的特点及实现自动识别的难点;说明了图像维纳滤波的原理和计算过程以及利用维纳滤波进行路面裂缝图像增强的方法,并针对具有代表性的图像进行了实例应用分析.     

数学形态学路面裂缝识别算法研究

裂缝的自动识别是公路管理和维护系统的一个重要组成部分。根据路面图像的特点,提出了一个新的基于多结构多尺度数学形态学路面裂缝自动识别算法。首先使用不断增大的结构元素对图像进行交替开闭滤波,平滑图像并去除噪音,然后使用多尺度形态学边缘检测器提取裂缝边缘,最后使用基于标记符的分水岭变换分割出裂缝对象。结果表明,和传统方法相比,文中提出的算法显示出更好的效果。     

基于深度学习方法的路面裂缝目标检测

公路和城市道路最主要的路面损坏类型是裂缝类病害。能否准确识别,尤其在众多路面信息图像中高效甄别各类表观病害,为路面技术状况评定、养护科学决策和路面病害处置提供基础数据,是当前领域研究的重难点。为此,对横向裂缝、纵向裂缝、斜裂缝长度类和龟裂、破损板面积类等典型裂缝类病害几何特征进行分析,确定了自动识别裂缝样本标注方法,构建了路面裂缝目标检测样本库,包含沥青裂缝长度类图像样本6 311个、龟裂面积类图像样本4 086个、水泥裂缝长度类图像样本37 945个、破碎板面积类图像样本7 310个。基于Faster-RCNN进行训练验证,开展路面裂缝目标检测并实现自动识别。利用北京市政道路2 000 km路面图像进行试验验证,并与路面裂缝Unet分割自动识别方法进行对比。试验结果表明,开展路面裂缝目标检测可通过提出的深度学习方法,有效提高召回率和准确率,其值高达85%以上,自动识别运行效率为12.3帧/s,与Unet分割自动识别方法对比更接近路面裂缝实际情况。     

路面裂缝图像处理算法研究

为了避免传统人工视觉裂缝检测方法的耗力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高等缺点,提出了一种新的基于图像处理技术的路面裂缝类病害自动识别算法。识别分为两个步骤:首先以一个5×5的窗口为基准,在这个窗口中确定9种不同的掩膜模板,对有噪音的路面图像进行平滑和增强;然后基于阈值分割理论,采用最大类间、类内距离准则对图像进行阈值分割,提取图像上的裂缝特征。最后对采集的200幅路面裂缝图像进行了平滑和分割试验研究,和Robison等常用的平滑模板相比,对图像进行增强的同时较好地保护了裂缝边缘。在对平滑后的图像进行分割当中,和Hough变换、数学形态学等分割算法进行了对比研究,结果表明了该算法在精度、速度和可靠性方面具有一定的优势。     

数字图像处理在混凝土路面裂缝中的应用

使用传统的混凝土路面裂缝检测方法得到的图像存在对比度不强、噪声大等问题,难以满足现代道路工程管理或者无损检测等工作的使用要求。为解决裂缝图像中存在的这些干扰,采用数字图像处理技术通过计算机手段来改善图像质量等问题。该文以数字图像处理为核心展开,介绍其在路面裂缝应用中的发展。围绕近年来数字图像处理在道路裂缝上的研究进展与成果,分析数字图像处理在去除裂缝图像噪声、增强、分割、特征提取方面的原理和特点。最后,综述目前存在的问题,并探讨未来的发展趋势和应用前景。数字图像处理技术可有效改善路面裂缝图像的质量、增强重要特征,在混凝土路面裂缝图像处理中具有较大的应用价值。     

双目视觉技术在城市道路路面裂缝检测中的应用

针对传统城市道路路面裂缝检测效率低下、成本过高等问题,提出了一套基于双目视觉与数字化图像处理的自动化检测方法。用一对CCD工业相机同时采集道路表面裂缝,再对图像进行数字二值化处理以提取裂缝特征点,根据双目视觉理论计算特征点的坐标,由此计算路面裂缝的最大宽度和最大长度,从而实现对城市道路路面裂缝的快速自动化测量。计算结果表明:被测路面裂缝的最大宽度与最大长度测量误差分别控制在10%和1%以内,符合相关技术标准要求,且检测耗时大为缩短。     

基于数学形态学的路面裂缝图像处理技术

为精确提取路面裂缝信息,将数学形态学方法应用于路面裂缝图像的分析与处理中。首先将目标图像二值化并通过全局阈值法对其进行预处理,然后通过数学形态学的开、闭运算去除图像噪声;为修补裂缝断裂,对目标图像进行膨胀、细化循环操作;为捕获目标图像边缘的有效信息,通过形态学边缘检测算子对图像边缘进行叠加与捕获。最后,采用轮廓链码方法对检测结果进行计算。结果表明,单一纵向裂缝循环14次最佳,路面龟裂循环37次最佳。经数学形态学方法进行处理的裂缝计算结果与实际检测结果相比误差小于5%。     

基于高度差乘积的三维沥青路面裂缝识别

为了提高三维沥青路面中裂缝的提取精度与可靠性,提出了一种基于高度差乘积原理的沥青路面三维图像裂缝检测算法。首先,使用同时考虑空域和频域信息的双边滤波器对图像进行预处理,以达到平滑路面纹理并保持裂缝轮廓特征的目的;然后,利用裂缝轮廓的高-低-高程度大于纹理区域且具有较强对称性的特点,设计了一个高度差乘积算子,该算子能有效放大裂缝与非裂缝区域的差异程度,通过该算子的处理可得到相应的裂缝映射图像;最后,对映射图像进行动态阈值分割和去噪,获得最终的裂缝二值图像。研究测试表明:提出的算法能达到96.51%的准确率、83.35%的召回率及87.97%的F值,相对于其他典型三维裂缝检测方法有所改善。