[發(fā)明專利]一種復雜路面背景下的裂縫提取方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811296420.3
• 申請日: 2018-11-01
• 公開（公告）號: CN109410205B
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發(fā)明（設計）人: 劉雪超
• 申請（專利權）人: 西安建筑科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06T7/12;G06T7/194
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 高博

1.一種復雜路面背景下的裂縫提取方法，其特征在于，采用基于形態(tài)學對路面圖像進行處理，去除過暗和高亮的污漬及交通標志白線區(qū)域；然后對路面裂縫進行增強，突出裂縫特征；最后采用基于塊特征的最小路徑法，基于裂縫的連續(xù)性，剔除圖像中殘留的噪聲點區(qū)域，實現(xiàn)裂縫的最終提取，對采集到的路面圖像進行高亮及過暗區(qū)域的去除，包括以下步驟：

S101、采用線性方程逐列實現(xiàn)亮度調(diào)節(jié)，計算每一列的亮度調(diào)節(jié)系數(shù)k_j，校正圖像亮度，得到校正后的圖像I′，每一列的亮度調(diào)節(jié)系數(shù)k_j如下：

k_j＝L_j/L_I

其中，L_I＝aver(I)為圖像整體灰度均值；L_j＝aver(I(j))為圖像第j列的灰度均值；

校正后的圖像I′如下：

I′(j)＝I(j)/k_j；

S102、結(jié)合形態(tài)學方法實現(xiàn)對圖像高亮及較暗區(qū)域的去除，對校正后的圖像I′進行高斯濾波，并二值化得I_bw，采用形態(tài)學的開、閉運算去除過小的噪聲點，分割出圖像中的高亮區(qū)域H和背景區(qū)域B，開、閉運算計算如下：

其中，S為模板，S＝[1 0 1 0 0 0 1 0 1]，具體步驟如下：

S1021、對校正后的圖像I′進行等高線劃分，建立高亮區(qū)域校準坐標GM，以去除原圖中的因交通標志白線、瀝青徑向顆粒反射造成的高亮區(qū)域，步驟S1021中，GM校準灰度坐標如下：

GM＝{g_i|i＝1,2,......,n}

hist(g_i)≤N_{g_l}

其中，g_i為第i個等級的灰度閾值，n為所分的總等級數(shù)；hist(g_i)為第i個灰度等級的像素統(tǒng)計；N_{g_l}為統(tǒng)計閾值；

S1022、以步驟S1021建立校準坐標GM對校正后圖像I′的高亮區(qū)域H劃分等級，每個等級校正，得到高亮區(qū)域去除后的結(jié)果I′_h，對圖像I′_h進行高斯濾波，采用不同的灰度等級統(tǒng)計閾值建立較暗區(qū)域灰度校準坐標GM′，以去除原圖中的污漬斑點；

S1023、對經(jīng)暗區(qū)校正得到的I′_d進行灰度拉伸，采用橫向亮度調(diào)節(jié)去除波紋的圖像，進行基于圖像均值的迭代校正，得到圖像I″′。

2.根據(jù)權利要求1所述的復雜路面背景下的裂縫提取方法，其特征在于，步驟S1022中，高亮區(qū)域去除后的結(jié)果I′_h計算如下：

I′_h(gi)＝I′_gi(H)+m_B-m_gi

其中，m_B為背景均值；m_gi為GM中各級的灰度均值；

建立暗區(qū)域灰度校準坐標GM′如下：

GM′＝{g′_i|i＝1,2,......,n′}

其中，g′_i為根據(jù)灰度直方圖統(tǒng)計得到的灰度等級；

用暗區(qū)域灰度校準坐標GM′對去除高亮后的圖像劃分等級為{1,2,...,K,K+1,...,n′}，取其中前K級為較暗區(qū)D，K+1到n′級為背景區(qū)B′，對較暗區(qū)域D校正，得暗區(qū)去除結(jié)果I′_d如下：

I′_d(i)＝α·I′_h(i)+λ

其中，i∈{1,2,......,K}，α為校準系數(shù)，是背景與第i級暗區(qū)方差的比值；補償系數(shù)和分別為背景與第i級暗區(qū)的均值。

3.根據(jù)權利要求1所述的復雜路面背景下的裂縫提取方法，其特征在于，步驟S1023中，灰度拉伸方法的迭代校正方法如下：

其中，為暗區(qū)校正后圖像I′_d的均值；

均值的迭代校正方法如下：

其中，m(I”)為圖像I”的均值。