基于图像处理技术的混凝土路面裂缝检测方法
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·２２２· 工程科技 基于图像处理技术的混凝土路面裂缝检测方法 李晓彤曲良 （奥路通科技有限公司，辽宁沈阳１１０００６） 摘要：为了能够有效的提升高速公路混凝土路面病害检测的效率，我们在实际的工作中采取了图像处理技术，这样一来就可以对 路面的裂缝进行自动的识别，同时对路面灾害的参数也能做到自动提取。首先借助阈值分割的方法对路面的裂缝进行检测，之后按照线 性和网状裂缝的图像背景连通域在数量方面的差异，采取区域标记的方法来对背景连通域的数量进行计算，这样就完成了裂缝分类工 作。之后是按照线性裂缝在几何形态方面的差异，采用投影的方式实现了横和纵和斜向裂缝的细分目的。最后是采取有效的措施对线性 裂缝进行骨架的提取并计算出其具体的长度，病害的参数就是裂缝的宽度，而针对网状裂缝，我们主要是要首先计算出其最小的外接矩 形，从而对破损的面积进行精确的计算。 关键词：混凝土路面；裂缝检测；图像处理 为了更好的保证公路养护部门在实际的工作中可以十分决速和准 确的获得破损路面信息。对所有的信息内容加以统计，同时在对信息进 行整合和分析之后科学的开展路面的维护工作，而在社会发展的过程 中，路面病害信息自动检测也成为了人们越来越重视的一个问题。，此 外，针对这一问题的研究越来越多，在研究中也取得了不少成果。本文 阐述了一种比较简便可靠的混凝土路面裂缝图像检测的方法，其可以 很好的区分不同类型的裂缝，同时还能以自动的形式去区分不同类型 的裂缝，此外还能完成对应病害参数的提取工作。 １裂缝图像预处理 在所采集的路面图像中存在着较多的噪音，这样也就使得；裂缝特 征展现的并不是十分的明显，在这样白勺Ｊｆ青况下对路面病害的识别也会 产生非常大的负面影响。为了更好的保证计算机识别和处理图像的效 果，我们需要对所获图像开展预处理工作。 图像灰度经过线『生拉伸以后，对比度得到增强，对于裂缝图像中存 在的噪声，大多是以孤立点存在的，采用中值滤波算法对其降噪滤波， 不仅可以除去图像中的高频噪声点，还能使裂缝边缘信息得到很好的 保护。经过中值滤波后图像变得光滑，对图像路面污渍斑点去除效果极 佳，但也会使图像整体画面变得 朔。 ２裂缝图像分割 裂缝图像分割主要是可以将比较重要的裂缝类型从图像当中提取 出来，对其进行更加详细的分析和细致的处理，其主要的途径有边缘检 测和阈值分析两种方法，前者主要是采用求导的方式对图像亮度出现 了非常明显的变化的部分予以全面的处理。在裂缝图像当中裂缝的灰 度和路面相比，其背景深度要更大，我们在实际的工作中也可以采用边 缘检测的方式，但是这种算法可能会对非裂缝图像进行提取，影响分析 的准确性。阈值分割法主要是在图像背景灰度和裂缝的灰度中间设定 一个阈值，比阈值大的部分就是裂缝，比阈值小的部分是背景，可以将 裂缝非常明显的分割出来，同时也减少了判断失误的状态。 阈值选取是阈值分割技术的关键，本文采用最大类间方￣（ＯＴＳＵ） 法自动计算阈值。将裂缝图像的灰度级分为Ｌ，其中，灰度值为ｉ的像素 有ｎ个，那么，总像素个数Ｎ＝ｎ０＋ｎｌ＋…＋ｎＬ，每个像素值所占概率为 Ｐｉ＝ｎｉ／Ｎ。现假定图像的分割阈值为ｔ，以ｔ为界可以将图像的像素级分 为Ｃ０和Ｃ１两大类，即Ｃ０＝｛０，ｌ，２，…，ｔ｝￥１１Ｃｌ＝｛ｔ＋ｌ，ｔ＋２，…，Ｌ一１ｌ。 裂缝图像整体均值为 ＣＯ出现的概率为 。 《 （１） Ｃ０均值为 （Ｉ） Ｐ（ｔ）· Ｃ 出现的概率为 （ｆ）。 （。］ （ｔ） Ｃ１出现的均值为”Ｉ（ｆ）＝萎Ｐ（ｆ）＝ｌ一 （ｔ） ‘ｆ’ ‘ ‘ｏ＝ 一ｒｅ（ｔ）ｌｉ ｂ－ ‘¨ （１） ｃｒ２＝ ＜ｄ （ｔ）一 ＋ 。（ｄ （１）一 在式（１）中，当盯２取得最大值时，对应的ｔ就是所求的最佳阈值。 ３裂缝的分类方法 公路混凝土路面裂缝通常可以分成两类，一类是是线性裂缝，一类 是网状裂缝，线性裂缝又可以分成横向、纵向和斜向的裂缝，由于网状 裂缝和现行裂缝在提取的过程中，其参数有着一定的差异，因此，我们 一定要采用分类算法首先对裂缝予以归类处理。 ３．１利用标记连通域的方法区分现行和网状裂缝。网状裂缝的图像 背景区域被裂缝划分为了至少三个区域，线性裂缝通常将背景划分为 两个连通域，从标记算法当中算出的背景连通域个数为Ｎ，将其和阈值 Ｔｎ做比较，如果Ｎ比Ｔｎ大，裂缝的类型就是网状裂缝，相反就是线性 裂缝。 ３．２采用投影法细分线性裂缝。分别在ｘ轴做出线『生裂缝的垂直投 影，在Ｙ轴做出其水平方向上的投影，就可以得知：３．２．１如果是一条标 准的纵向裂缝，其在水平投影图上会出现—个非常明显的脉冲波峰，而 垂直投影图上面的波形能够显示的非常的均匀，此外其还会出现一定 幅值的波峰。３．２．２如果是一条标准的横向裂缝，其垂直投影图上会出现 —个比较显著的波峰，水平投影图上的波形比较平稳。３．２．３如果是斜向 裂缝，其通常是很多方向上不规则的线段构成的。因此，ｘ轴和Ｙ骤的 投影会出现若干个比较明显的波峰。 若裂缝图像像素的大小是ＭｘＮ，第ｉ行第ｉ列的像素值是Ｉ（ｉ，ｉ），在 ｘ方向和Ｙ方向上的投影分别为ｘ（ｉ）和Ｙｍ，则有： 一∑，“ ． －１，２·３．… ． ｒ‘０ ｆ（１√）一ｍ ”， 一 为自动判别线性裂缝类别，分别对水平和垂直投影序列做差分运 算，并求出最大差分值。 ：一ＩｔＵ＋１）一ＪＹ，“）Ｉ， Ｑ ＝ｍａｘｌ （ ＋１）一 （ｉ）Ｉ ４裂缝参数提取与分析 ４．１线性裂缝的处理。４．１．１计算裂缝长度。对经过分割之后的裂缝 图像进行裂缝骨架的抽取，将其按照要求进行细化之后就得到了裂缝 的长度，此外还可以算出相邻像素之间对应的长度，之后要将所有相邻 像素之间的距离做加和处理，从而得出裂缝长度。４．１．２计算裂缝平均宽 度。若裂缝图像中—个像素点代表的实际面积大小为ｓ，统计出来的裂 缝所占像素为Ｎ个，那么，裂缝总面积为Ａ＝Ｓ×Ｎ。在知道裂缝长度和裂 缝面积的晴况下，可求得裂缝的平均宽度Ｗ＝ＭＬ。 ４．２网状裂缝处理．网状裂缝的损坏区域面积通过求裂缝图像最小 外接矩形的方法来求得，求得其最小外接矩形的长和宽后，就可以求得 真实面积对应的长Ｌ和宽ｗ，就可得到路面的破损面积Ｓ＝ＬＷ。 ５结论 在当今的社会发展中，公路建设的规模越来越大，质量要求也越来 越严格，在这样的情况下，路面的质量也受到了人们的高度重视，混凝 土路面裂缝是十分常见的一种路面病害，这种病害的检测和处理一直 都是人们非常关注的—个问题，本文给出了—个简便准确的方法，结果 充分的证明，这种力、法可以很好的对骼面图像中的裂缝和病害的参数 加以’识别，这样也在一定程度上提高了统计的质量和效率。 参考文献 【１］苑玮琦，暴吉宁，李立奇．基于图像处理技术的颗粒检测系统明．４Ｅ＿Ｔ－自 动化及钗表，２ｏ１５０２）． 『２］左文明．连通区域提取算法研究叨计算机应用与软件，２ｏｏ６（１） ［３悔园，孙怀江，夏德深．一种基于改进后模板的图像快速细化算法［Ｊ］冲 国图象图形学报，２ｏｏ６（９）．
