基于图像处理技术的混凝土路面裂缝检测方法.pdf

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1、2013年第32卷第4期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)61基于图像处理技术的混凝土路面裂缝检测方法郭全民，张海先(西安工业大学电子信息工程学院，陕西西安710032)摘要：为了提高公路混凝土路面病害的检测效率，采用图像处理技术实现了路面裂缝的自动识别和病害参数的自动提取。首先通过阈值分割法检测出路面裂缝，根据线性和网状裂缝图像背景连通域数量的差异，采用区域标记法计算背景连通域的数量实现了裂缝分类；其次根据线性裂缝几何形态的差异性，通过投影法实现了横、纵和斜向裂缝的细分；最后对线性裂缝提取裂缝骨架并细化求出其长

2、度、平均宽度等病害参数；对于网状裂缝通过求其最小外接矩形计算其破损面积。关键词：混凝土路面；裂缝检测；图像处理中图分类号：TP391；U41文献标识码：A文章编号：1000-9787(2013)04-0061-04Crackdetectionmethodforconcretepavement1DaSec10ni●mageProcessl●ngtJechlni■queGUOQuan—min，ZHANGHai—xian(SchoolofElectronicsInformationEngineering，Xi’anTechnologicalUniversity，Xi’an7

3、10032，China)Abstract：Inordertoimprovethedetectingefficiencyoftheconcretehighwaypavementdisease，imageprocessingtechnologyisappliedtoautomaticallyrecognizecracks，andextractthediseaseparameters．Thecrackcanbedetectedbythresholdsegmentationmethods．Accordingtoquantitydifferenceofthebackground

4、connectedregionsinthelinearandreticularcrackimage，regionlabelingmethodisadoptedtocalculatequantityofbackgroundconnectedregionstoclassifycracks．Accordingtothegeometricshapedifferencesofthreekindsoflinearcrack，thetransverse，longitudinalanddiagonalcrackcanbesubdividedbyprojectionmethod．And

5、diseaseparameterssuchaslengthandmeanwidthoflinearcrackaremeasuredaftcritsskeletonisextractedbythinning．Thedamagedareainthereticularcrackimageiscalculatedbyfindingitsminimumenclosingrectangle．Keywords：concretepavement；crackdetection；imageprocessing0引言显，影响目标的识别。为了使计算机更容易识别和处理图为了满足公路养护部门快速

6、准确地获取破损路面信像，首先对获得的裂缝图像进行预处理。息，统计信息并制定合理统一的维护工作，路面病害信息自为了保证计算处理速度和降低算法难度，首先对采集动检测已成为一个重要研究课题，国内外的相关研究已取到的裂缝图像如图l(a)所示，进行灰度化。由于人眼对绿得了不少成果，但也存在着一些不足。文献[1]采用“Sobel色的敏感最高，红色次之，对蓝色敏感最低，于是将彩色图算法”以裂缝边缘检测的方法来识别裂缝，但当裂缝图像像R，G，B三分量以不同的权值按式(1)加权平均得到合理中有白色条纹的斑马线和车道分隔线时，该算法就会对此的灰度图像，如图1(b)所示造成误判。文献[2]

7、用“神经网络”方法对裂缝分类，但在，(i√)=O．30R(i√)+O．59G(i，)+O．11(i√)，(1)实际处理目标特征值时，计算复杂，且分类准确率难以达到式中，(i，)为灰度图像中第i行第列的灰度，R(i，)，要求。文献[3]采用的“投影法”因网状裂缝和线性斜向裂G(i，)，B(i，)分别为彩色图像分量对应点的值。缝的投影效果几乎相同，而无法正确区分。本文给出了一采用“线性灰度变换”空域增强法来增大图像背景和种简单可靠的混凝土路面裂缝的图像检测方法，能正确地裂缝之间的像素差值，使裂缝从背景中更突出。用，(i，)，区分出不同类型裂缝，并自动提取