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1、第卷第期中国图象图形学报Vol.,No.200年月JournalofImageandGraphics.,200中图法分类号：TP391文献标识码：A文章编号：面向线阵列CCD道路影像的裂缝识别贾迪1，宋伟东2，戴激光2，朱红21.辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,葫芦岛市25105；2.辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,阜新市123000摘要：目的道路裂缝的等级评定是公路养护的基本任务之一，目前国内相关部门主要通过线阵列相机采集道路影像,由于道路影像裂缝的识别会受到多种因素干扰（树木及车辆的投影、光照变化、油渍、树
2、枝与稻草等条状物、各类垃圾)，降低了基于道路影像自动识别裂缝算法的准确率，导致对于路面等级评价依旧采用人工的方式进行，为此提出一种道路影像裂缝鲁棒识别方法。方法由于采集的图像尺寸较大，同时为了避免光照不均匀带来的问题，首先对图像进行分块，采用改进的CV模型对分块影像进行预处理，获得初步的分割结果。其次，通过以下4个特点识别线阵列CCD道路影像的裂缝：1)裂缝在分块区域中占据较小的面积比；2)裂缝在影像中呈现的连续性较差；3)裂缝的宽度与长度比值较小；4)同一段裂缝的走向基本一致。为了利用裂缝的后两项特点，采用椭圆拟合的
3、方法计算初步分割区域的方向，并以此为基础将这些区域分为4类。在每个分类中，分别计算各区域内的质心位置，建立质心间的矢量表，设计递归算法计算其共线性，获得裂缝检测结果，并以此为基础构造活动模型的初始距离矩阵，通过在原图中迭代求解更为精确的裂缝区域。结果从2000幅道路影像中挑选包含道路裂缝的影像100幅，并按序号等间隔分别取出5组未含有裂缝的影像100幅，每组200幅组成数据集进行测试，采用分类指标统计的方法评测本文算法性能，在正确率、灵敏度、特效度、精度上均达到95%以上，道路裂缝的检测与提取时间约为1min。结论该方
4、法不仅可以有效地识别裂缝，同时可以克服了环境中多种因素的干扰，误识别率较低，具有较高的实际应用价值。关键词：道路裂缝识别；椭圆拟合；质心；干扰物；水平集RobustpPavementcrackdetectionalgorithmforlineararrayCCDimagesJiaDi1,SongWeidong2,DaiJiguang2,ZhuHong21.SchoolofElectronicandInformationEngineeringLiaoingTechnicalUniversity,Huludao125105
5、,China;2.SchoolofGeomatics,LiaoingTechnicalUniversity,FuXin123100,ChinaAbstract:ObjectiveGradeevaluationofroadcracksisoneofthebasictasksinhighwaymaintenance.Atpresent,linearraycameraismainlyusedforroadimageacquisitionbyrelevantdepartments.Giventhattherecognition
6、ofroadcrackimageisaffectedbymanyfactors(suchasprojectionoftreesandvehicles,illuminationchanges,grease,branchesandstraw,andvarioustypesofgarbage),theaccuracyoftheautomaticidentificationofcrackisreduced.Thus,anartificialmethodisalwaysusedtoevaluatetheroadgrade.Int
7、hispaper,anewmethodofidentifyingtheroadcrackimageisproposed.MethodGiventhelargesizeofthecollectedimageandproblemposedbyunevenillumination,theimageis第卷第期中国图象图形学报Vol.,No.200年月JournalofImageandGraphics.,200initiallydividedintomanyblocks,andpretreatmentwithCVUsethef
8、ullformatsinglementionintheabstract.Thiscommentappliestoothertermsthatarementionedonlyonceintheabstract.m由于CV模型的命名是以两个人名的首字母命名，因此全称没有意义，所有文献也都是直接这样用的odelisusedtoproce
