基于SIFT的路面裂缝配准及拼接算法.pdf

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1、第29卷第2期公路交通科技V01．29No．22012年2月JoumalofHighwayandTmn8ponationResearchandDevelopmentFbb．2012doi：10．3969／j．is叭．1002一0268．2012．02．005基于SIFT的路面裂缝配准及拼接算法吕岩，曲仕茹(西北工业大学自动化学院，陕西西安7lOl29)摘要：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sI盯算法时在不同时刻对同一路面采集到的同一裂缝信，息进行特

2、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值分割理论，使裂缝信息从背景中分离，并且标记裂缝像素点，从而将图像中背景的特征点过滤。再将目标图像和参考图像中的特征点进行配准，并采用加权平均融合法将目标图像和参考图像拼接成一幅完整的裂缝图像。改良后的算法可以提高裂缝特征匹配的精度、速度、可靠性和准确性，以此保证对路面损毁状况的正确估计。关键词：道路工程；sI兀’算法；图像配准及拼接；道路裂缝检测；特征点中图分类号：U418．6+6文献标识码：A文章编号：1002—0268(2012)02—0023一06AnAIgOrith

3、mOfPavementCrackImageRegistratiOnandMOsaicBased0nSIFTAlaorithmLUYan，QUShinl(SchoolofAutomation，NonllwestemPol”echnicalUnive舟ity，xi’帅Sh弛似i710129，China)Abstract：neinfo咖ationabouttllelongerpavementcracksthmugh附o-laneoftencannotbecollectedcompletely，whichmayleadtotheermreValuationofthepavement

4、damagedegree．Ino—ertosolvetIleproblemabouttheincompleteinfo瑚ationofpaVementcracksindetectionprocess，tlleSIFTalgodthmw鹊usedforthefeaturepointextractingofthesamecmckontIle8ameroaddetectedatdifrerenttimes．Forthegray-scaleoffeaturepointsattheedgecrackhaVethecharacteristicsofastepchangeovergray

5、—scaleofbackgroundpixels，thethresholdsegmentationtheoryw鹪introducedintheprocessoffeaturepointsselectioninthecrackimages．ThismethodcanseparatethecIIackpixelsf}omthebackgroundandmarkthepixel8，and6lterthefeaturePointsofthebackgroundintheimage．Thenregisterthefeaturepointsinthetargetimage跚dther

6、eferenceimage，andjointhetargetimageandthereferenceimagetogetherintoacompletepictureofcrackimagebyusingtheweightedaveragef．usionmethod．Themodi6edaJgo^thmcanimpIDvethepreci8ion，rapidity，reliabilityandaccuracyoftheimagematching，andensureaccumte鹊sessmentoftheroaddamagedsituation．Keywords：roade

7、ngineering；SIFl'algorithm；imagere西8trationandmosaic；pavementcrackdetection；featurepoint0引言随着道路图像检测要求的提高，国内外都一直致力于更快、更精确的裂缝检测系统的开发，并且取得了较大进展。目前，世界各国自主研发的公路图像采集车相继问世⋯，但是伴随着公路图像采集收到日期：2011—07一18基金项目：教育部博士点基金项目(20096102110027)；陕西省工业攻关项目(2008K所一14)作者简介：吕岩(1986一)，男，