探析路面裂缝图像自动识别系统研究

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1、分类号：U4910710—06241233谖孝犬海硕士学位论文路面裂缝图像自动识别系统研究赵轲导师姓名职称申请学位级别论文提交日期学位授予单位孙朝云教授答辩委员会主席学位论文评阅人赵祥模教授朱京平教授胡力群副教授摘要随着公路交通行业的快速发展，路面裂缝病害防治工作越来越受到公路养护部门的重视。传统的基于人工视觉检测的方法已经越来越不能适应公路发展的要求，基于图像处理的路面裂缝自动检测技术开始为人们所重点研究。由于路面裂缝图像特征的复杂性，数字图像处理的算法仍是研究的一个难点。本文主要工作是路面裂缝自动检测系统的软

2、件部分研究。论文首先介绍了国内外路面裂缝自动检测系统的发展状况，并给出了路面裂缝的分类，着重研究了路面裂缝自动识别的相关图像处理算法，主要包括裂缝图像增强、图像分割、裂缝特征提取以及裂缝类型判断和参数计算等。数字图像处理技术是系统的核心，是系统研究开发的重点。本文通过回顾路面裂缝识别中现有的数字图像处理技术，分析比较各种算法的特点，选择了合适的图像处理算法，得到了比较理想的图像处理效果，为裂缝类型的判断和参数的计算提供了可靠的保证。本文采用中值滤波对图像进行平滑，有效的去除了裂缝图像的噪声。采用大津法阈值分割，自

3、动获取裂缝图像的阈值，很好的将裂缝图像转化为二值图像。裂缝参数提取是系统设计的主要目的。主要包括裂缝类型的判断以及长度、面积的计算。系统采用阈值判别法，根据连通区域的个数与阈值比较，首先归类出网状裂缝和线性裂缝；然后根据投影法将线性裂缝进一步分类为横向裂缝和纵向裂缝。这样很好地解决了投影法判别网状裂缝误差大的缺点。试验结果表明，该裂缝参数提取方法能够很好的达到路面养护施工的要求。关键词：数字图像处理路面裂缝路面检测图像增强特征提取AbstractWiththerapiddevelopmentofpavementt

4、rafficindustry,thepavementcracksdiseasepreventionandtreatmentissetedgreatattentionbythemaintenancedepartment．Traditionalmethodbasedonthevisualinspectionhasbecomeincreasinglycannotmeettherequirementsofhighwaydevelopment，andautomaticallypavementcracksdetectionb

5、asedonimageprocessingtechnologystartedtobefocusbypeople．Althoughthetechniquesofdetectingpavementcrackshavemadegreatprogress，digitalimageprocessingalgorithmsarestilladifficultpointinthestudy．Thisarticleismainresearchaboutthesoftwareofautomaticallypavementcrack

6、sdetectionsystem．Thearticlefirstintroducesthedevelopmentoftheautomaticpavementcracksdetectionsystemathomeandabroad，andgivestheclassificationofpavementcracks，then，focusesontheroad—relatedimageprocessingalgorithmsoftheautomaticpavementcracksdetection，includingc

7、racksinimageenhancement，imagesegmentation，cracksfeatureextraction，aswellascracktypeclassificationandcrackparametersestimation．Digitalimageprocessingtechniquesarethecenterofthesystemandarealsothekeycontentoftheresearch．Thisarticlereviewtheexistingdigitalimagep

8、rocessingtechnologyoftheautomaticpavementcracksdetectionfirst，andchoosetheappropriateimageprocessingalgorithmsbycomparingthecharacteristicsofavarietyofalgorithms，mainabetterimageprocessin