[發明專利]基于HOG特征的橋梁混凝土表面裂縫檢測方法

有效

• 申請號: 201710225020.2
• 申請日: 2017-04-07
• 公開（公告）號: CN107169953B
• 公開（公告）日: 2020-02-21
• 發明（設計）人: 李云松;寇瀟
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62;G06K9/46;G06K9/40
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 韋全生;王品華

本發明提出了一種基于HOG特征的橋梁混凝土表面裂縫檢測方法，用于解決現有基于形態學橋梁裂縫檢測方法中存在的檢測精度低的技術問題，實現步驟為：輸入彩色圖像H，轉化為灰度圖并進行去噪濾波；對濾波圖像進行二值化處理；統計梯度方向直方圖，并根據統計結果對去噪灰度二值圖像塊進行初步處理與合并，得到圖像H的完整二值圖像；計算圖像H的HOG特征；訓練SVM分類器；計算彩色圖像N的HOG特征，輸入SVM分類器；對圖像N的各像素點進行分類，并標記分類結果。本發明的檢測精度高，可用于檢測橋梁的混凝土表面裂縫。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，涉及一種橋梁裂縫檢測方法，具體涉及一種基于HOG特征的橋梁混凝土表面裂縫檢測方法，可用于檢測橋梁的混凝土表面裂縫。

背景技術

方向梯度直方圖HOG特征是一種圖像處理中用來進行物體檢測的描述子。它通過計算和統計圖像局部區域的梯度方向直方圖來構成特征。它的主要思想是在一幅圖像中，局部目標的表象和形狀能夠被梯度或邊緣的方向密度分布很好的描述。

方向梯度直方圖HOG特征的實現方法是，首先將圖像分成小的連通區域，我們把它叫做單元。然后采集單元中各像素點的梯度或邊緣的方向直方圖。最后將這些直方圖組合起來就可以構成特征描述器。

HOG特征實際上描述的是圖像梯度或邊緣的方向密度分布，并且它對圖像幾何和光學的形變都能保持很好的適應性。而橋梁混凝土表面裂縫則有十分明顯的平行雙邊緣特性，并且橋梁混凝土表面裂縫的圖片在獲取時容易因為光照變化、橋面水漬以及攝影者站姿的問題發生幾何和光學形變，由此看來HOG特征非常適用于橋梁混凝土表面裂縫的檢測。但是經過調研和查閱資料，本人發現之前并沒有人將HOG特征應用于橋梁裂縫檢測這一方面。

橋梁混凝土表面的裂縫成因很多，一般都是由于溫差過大、風吹日曬以及載荷過重、自身抗力不足形成的裂縫。橋梁裂縫需要及時發現、及時補救，如果任其發展，輕則其承載能力降低，重責時刻威脅人民群眾的生命財產安全。

傳統的裂縫檢測方法主要是基于人眼觀察和手工測量，同時還有很多公司推出道路裂縫檢測車，以機動車為平臺，采用超聲波的方式對混凝土表面的裂縫進行探測。但是以上方法效率低，對人力物力都是極大的浪費。

現有的基于數字圖像處理的橋梁裂縫檢測的方法則大多基于形態學，利用裂縫內部像素灰度值和裂縫邊緣像素灰度值差距大以及裂縫本身的線性結構特點來檢測裂縫，但是該方法無法適應裂縫的多種變化，例如人字形的分叉，而且該方法對圖像的噪聲和形變十分敏感，所以導致檢測精度低。例如，申請公開號為C N 103528515A、名稱為“橋梁底面裂縫動態檢測方法”的專利申請，公開了一種可對橋梁底面裂縫進行動態監測的橋梁底面裂縫動態檢測方法，該方法包括以下步驟：步驟一，采集橋梁底面的視頻圖像，對彩色圖像灰度化；步驟二，進行灰度圖像的二值化；步驟三，對連通域通過面積以及外接最小矩形的長短軸之比進行篩選，滿足以下條件的連通域被判定為裂縫；步驟四，將目標區域最小外接矩形在原圖上進行繪圖，即可直觀觀察到，從而實現裂縫的識別。但此方法的檢測結果只能標記處裂縫的外接矩形，并不能標記裂縫本身，得到的結果不夠精確。

發明內容

本發明的目的在于克服上述現有技術存在的不足，提出了一種基于HOG特征的橋梁混凝土表面裂縫檢測方法，用于解決現有基于形態學橋梁裂縫檢測方法中存在的檢測精度低的技術問題。

本發明的技術思路是：利用像素的灰度信息和梯度信息對輸入的橋梁圖像進行預處理；使用一張圖片提取HOG特征來訓練SVM分類器，然后用訓練好的SVM分類器對另一張圖片提取的HOG特征進行分類，并對分類結果進行標記。

根據以上技術思路，實現本發明目的采取的技術方案，包括如下步驟：

(1)采用單通道轉換法，將待檢測橋梁的彩色圖像H轉換為灰度圖像，并對其進行濾波，得到去噪灰度圖像H`；