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1、基于不变矩特征的沥青路面破损图像识别第33卷第1期2003年1月吉林大学学报(工学版)JournalofJiiinUniversity(EngineeringandTechnologyEdition)VDJ.33NO」Jan.2003文章编号:1671—5497(2003)01—0001—07基于不变矩特征的沥青路面破损图像识别初秀民，王荣本,储江伟，王超(吉林大学交通学院，吉林长春130025)摘要:提出了一种减少沥青路面破损图像识别计算量的图像分割方法.将路面图像等分为64x64像素的子块图像,并用灰度方差值描述子块图像特征.设
2、计了基于BP神经网络的子块图像模武分类器，利用子块图像模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图像分割结果.并将路面破损图像子块模式矩阵的不变矩作为路面破损图像的整体特征，在此基础上设计了基于全局优化算法的路面破损前馈神经网络分类器.最后进行了路面破损图像识别试验，识别率达到83.3%.关键词:路面破损;模武识别;不变矩;神经网络中图分类号:U416文献标识码:AAsphaltPavementSurfaceDistressImageRecognitionBasedonMomentlnvariantFeatureCHUXiu—rain,W
3、ANGRong—ben,CHUJiang-wei,WANGChao(CoHegeofTransportation,JilinUniversity,Changchun130025,China)Abstract:Amethodofimagefeaturerepresentationisputforward.whichmayreducecalculationofpave.mentsurfacedistressimageclassification.Pavementsurfaceimageisdividedinto64x64pixelssu
4、bimages,andgreynessvariancesareusedtorepresentsubimagesfeature.Meanwhile,asubimagepatternclassifierisdesignedbasedonBPartificialneuralnetwork,allclassifyingresultsofsubimagespatternarearrayedinamatrix,whichrepresentspavementsurfacedistressimagesegmentation.Momentinvari
5、antofmatrixisusedtorepresentpavementdistressimagefeature^andfurthermore.apavementdistressforwardfeedneuralnet——workclassifierisdesignedbasedonglobaloptimizationalgorithm.Finally,pavementdistressimagerecogni—tionexperimentisdone.andaccuratelyclassifyingrateis83.3%.Keywo
6、rds:pavementsurfacedistress;modelrecognition;momentinvariant;neuralnetwork路面破损数据是路面养护管理系统中的重要数据之一，目前主要采用人工检测获取,效率比较低，且耗费大量时间，野外操作也不安全•因此，研究快速，准确地自动检测路面破损技术具有重要意义快速自动识别路面破损已成为该领域的研究热点［3〜41.本文利用2套摄像机，图像采集卡，计算机，距离传感器，承载车等建立了沥青路面破损自动检测系收稿日期:2002.05.13基金项目;国家教育部博士学科点基金资助项目（
7、2000018507）作者简介:初秀民（1969—）,男，吉林长春人，吉林大学在职博士研究生.2吉林大学学报（工学版）第33卷统.检测路面的宽度可以覆盖一个车道，距离传感器可以控制沥青路而图像的采集间隔.每个摄像机的分辨率为768x512像素,所摄取的路面图像经图像采集卡数字化处理后，每个像素的灰度为256级.鉴于常规的路面破损调查不需耍过高的分辨率,本文提出了基于路面破损子块图像特征的沥青路而图像分割方法，并在此基础上提取路面破损图像的整体特征进行路面破损图像识别，从而大大减少了路血破损图像识别的计算量.路面破损图像分割I.I路面
8、破损图像分割策略在图像识别的研究和应用屮，人们仅对各幅图像的某些目标区域感兴趣.为了辨识和分析这些目标,需要经过图像分割将这些冇关区域分离提取出來.图像分割常采用图像的灰度级,彩色灰度直方图以及边缘检测等手段.处理大尺寸，复杂的图像时
