基于视觉图像处理的路面裂缝量测算法研究

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1、第35卷,第2期公路工程Vo1.35,No.22010年4月HighwayEngineeringApr.,2010基于视觉图像处理的路面裂缝量测算法研究李勇,刘军,肖宇(1.湖南省高速公路管理局,湖南长沙410016;2.湖南省交通科学研究院,湖南长沙410015)[摘要]利用机器视觉图像处理方法,针对传统的人工测量高速公路路面裂缝方法的多种弊端,提出~种对高速公路路面裂缝的图像信息进行自动分析处理的新算法,采用几何学原理,将现实世界的三维坐标,投影为二维信息,通过一系列的转换,可以精确地得到裂缝的长度与面积。实验结果表明,

2、可以较精确地测量出裂缝的长度、宽度及面积,为高速公路路面裂缝的分析和管理提供了技术基础。[关键词]高速公路路面;图像处理;机器视觉;裂缝;[中图分类号】U418.66【文献标识码]B[文章编号]1674—0610(2010)02—0104—04AMeasurementResearchofHighwayPavementCracksBasedonVisualImageProcessingLIYong,LIUJun,XIAOYu(1.HunanProvincialExpresswayBureau,Changsha,Hunan410

3、016,China;2.HunanCommunicationsScienceResearchInstitute,Changsha,Hunan410015,China)[Keywords]highwaypavement;imageprocessing;machinevision;crack路面状况调查是养护工作中一项常规内容,也是路面评价维修中数据采集的重要组成部份,以往在路面调查中使用的方式基本是人工测量为主,准确度和可操作性都很低,而且比较麻烦,同时因车流量大,测量时存在很大的危险性。怎样才可以快速方便准确的测定路面裂缝长

4、度、坑槽面积等破损状况成为现阶段需要探讨的新方向。通过大量的研究,本文研究出一种基于机器视觉的可视化智能测量方法,能够方便快速地测出病害的长度和面积,大大地提高了养护部门的效率。1原理目前高速公路路面裂缝自动检测算法有很多种,大多基于图像识别算法,基本处理流程为:先将采集到的沥青路面裂缝图像进行平滑滤波、边缘检测、图像分割,得到二值的裂缝图像;在通过神经网㈩络的方法将处理后的二值裂缝图分成规则裂缝图像和不规则裂缝图像;然后采用形态学等方法测量出裂缝的长度、宽度、面积等。以上方法存在一定的不足,如采集对环境的要求较高,无法较精

5、确地得出测[收稿日期】2010-02—20f基金项目]湖南省交通科技项目f943Y20080051][作者简介]李勇(1979一),男,湖南邵东人,硕士,工程师,从事高速公路建设管理工作。第2期李勇,等:基于视觉图像处理的路面裂缝量测算法研究105然而,这只是个理想模型,其中,我们忽视了几相机坐标系和世界坐标系。个重要的情况:设(,)表示以像素为单位的图像坐标系的坐①平行光线通过透镜后会发生一定程度的扭标,(,),)表示以毫米为单位的图像坐标系的坐标。曲。在,Y坐标系中,原点0.定义在照相机光轴与图像②透视投影后的光轴可能会

6、与光心发生偏离。平面的交点,该点一般位于图像中心,当由于照相机③在我们实际作业中,我们无法准确地将光心制作的原因,也会有些偏离。若0在u,坐标系中垂直于地平线。的坐标为(u。,),每一个像素在轴与Y轴方向上这些问题的出现使计算的难度加大,但实际应的物理尺寸为,dy,则图像中任意一个像素在两用之中上述问题又不可避免的出现了。如何解决几个坐标系下的坐标有如下关系,如图1所示。个问题,即是本文的重点。“面02解决方法假设相机的光心足够垂直于地平线,即由于角D】度偏离所造成的误差可以接受。并设空间点(,y,(tt0VO)z)在图像平

7、面上的投影为(U,V)。三维视觉的变换其实质是将世界坐标系利用射影几何学原理变换为投影坐标系,前面已经阐述了y它的理想模型及其原理。这里将考虑到以下几个因图1图像坐标系素(也称作内参):照相机成像关系可用下图表示。其中,0点称,:在投影向量u方向的焦距系数。为照相机光心,X轴和轴与图像的轴与Y轴平F:在投影向量方向的焦距系数。行,z轴为照相机的光轴,它与图像平面垂直。光轴C:在投影向量u方向的中心距系数。与图像平面的交点,即为图像坐标系的原点,由点0c:在投影向量方向的中心距系数。与,l,rz轴组成的直角坐标系称为照相机坐标

8、K:中心距半径的平方系数。系。00为照相机焦距。由于照相机可安放在环境::中心距半径的四次方系数。中的任何位置,我们在环境中还选择一个基准坐标P。:u向量对向量的相关系数。系来描述照相机的位置,并用它描述环境中任何物P:向量对u向量的相关系数。体的位置,该坐标系称为世界坐标系,它由,根据以

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