[發明專利]基于Prewitt算子的路面裂縫識別方法及系統

有效

• 申請號: 201611047091.X
• 申請日: 2016-11-23
• 公開（公告）號: CN106651872B
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發明（設計）人: 王霞;王博
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/12;G06T7/136;G06T7/181;G06T7/187
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王慶龍

本發明提供基于Prewitt算子的路面裂縫識別方法及系統。所述方法包括S1，對輸入的路面圖像進行第一圖像處理以剔除路面以外的區域，獲得路面區域圖像；S2，對所述路面區域圖像進行第二圖像處理以剔除路面分界線；S3，對路面裂縫進行初步識別和精確識別，獲取路面裂縫數據。本發明基于Prewitt算子對路面圖像進行運算處理，過濾路面之外的無用圖像，逐步去除路面區域的圖像干擾和噪聲，提取路面裂縫并計算其長度，定量輸出，方便與實際標準對比；主要應用于高空運動背景和場景復雜的路面裂縫檢測，相較于常用的各種裂縫檢測算法具有更強的適用性，獲得更好的航拍圖像識別裂縫效果。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，更具體地，涉及基于Prewitt算子的路面裂縫識別方法及系統。

背景技術

目前，公路路面主要破損形式之一是路面裂縫，其中，我國高速公路裂縫類型主要是橫向和縱向裂縫。若能在裂縫出現的初期就發現，并跟蹤其發展情況，那么路面維護費將大大降低，同時保證高速公路的行車安全。因此，對公路的路面狀況進行定期的調查及養護極其重要。

路面裂縫檢測方式從最初的人工檢測方式開始發展；隨著圖像處理技術的應用，將車載采集裝置和圖像處理技術結合，應用于路面裂縫檢測，使得檢測效率得到很大改善。近年來，無人機技術得到快速發展，與之結合的應用得到極大豐富，結合于無人機采集方式的路面裂縫檢測裝置，相較于其他的方法，具有快速高效、視場大以及存儲數據量有所下降的優勢。但是相比于車載采集圖像，存在路旁景物、車輛、電線以及陰影等干擾，且噪聲也十分豐富。

常用的裂縫識別方法主要集中于邊緣檢測、閾值分割、紋理分析和連通域分割等的應用，除此之外，還有機器學習以及模糊集的運用。但是目前已有的這些方法基本都是針對車載采集裝置圖像的基礎進行檢測發展，不能適用于干擾和噪聲更加豐富的航拍圖像。因此，為了結合航拍采集方式的一系列優勢使裂縫檢測高效便捷，設計一種能應用于航拍圖像的路面裂縫檢測算法是亟待解決的問題。

發明內容

本發明提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的基于Prewitt算子的路面裂縫識別方法及系統，主要應用于航拍圖像的路面裂縫識別。

根據本發明的一個方面，提供一種基于Prewitt算子的路面裂縫識別方法，包括：

S1，對輸入的路面圖像進行第一圖像處理，以剔除路面以外的區域，獲得路面區域圖像；

S2，對所述路面區域圖像進行第二圖像處理，以剔除路面分界線；

S3，對路面裂縫進行初步識別和精確識別，獲取路面裂縫數據。

S1中所述第一圖像處理進一步包括：

S1.1，利用直方圖變換對所述路面圖像灰度值進行變換處理后，利用HSV空間閾值分割方法提取所述路面圖像的顏色突變邊界；

S1.2，根據預先設定的區域生長算法的生長準則對所述路面圖像中路面區域和非路面區域進行分割，得到路面區域圖像。

S2中所述第二圖像處理進一步包括：

S2.1，根據所述路面區域圖像灰度差異對路面與路面分界線進行初次分割，通過形態學灰度運算處理進行二次分割，以剔除路面分界線。

S3中所述對路面裂縫進行初步識別進一步包括：

S3.1，基于Prewitt算子對剔除路面分界線后的路面區域圖像進行鄰域卷積處理，以檢測路面裂縫邊緣，對檢測到的路面裂縫邊緣進行形態學濾波處理；

S3中對路面裂縫進行精確識別進一步包括：

S3.2，選擇路面裂縫區域；

S3.3，對選擇的路面裂縫區域擬合離散曲線，根據預設權重閾值進行約束處理；