基于各向异性测度的路面三维图像裂缝识别

为准确而完整地识别路面裂缝,提出了基于1 mm/像素的路面三维图像裂缝自动识别算法．该算法主要包括各向异性测度计算与自适应优化阈值分割、深度验证和多分辨率去噪处理3个部分．首先,针对路面图像像素特征,基于0°、45°、90°和135°四个方向的线性邻域的均值和标准差计算每个像素的各向异性测度（表征方向性的强弱）,并应用最大类间方差法确定最优阈值,将路面图像分为强方向性和弱方向性像素两类;其次,根据半径为d的正方形邻域深度均值设定阈值,用方向性强且深度低于或等于该阈值的像素形成初步的裂缝图像;最后,将裂缝图像划分为多个子块,设计去噪模板对裂缝图像进行滑动窗口去噪处理,获得最终裂缝图像．基于166幅含有各类裂缝的三维路面图像（2048×2048像素）进行测试分析,结果显示,本文算法获得了较高的准确率（均值91．57％）和召回率（均值81．29％）,最终以84．26％的F1均值优于种子识别算法（F1均值69．19％）、Canny边缘检测（F1均值8．15％）和OTSU分割（F1均值5．11％）．