發(fā)布時間：2017-06-26 04:12

  本文關(guān)鍵詞：面向線陣列CCD道路影像的裂縫識別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的道路裂縫的等級評定是公路養(yǎng)護的基本任務(wù)之一,目前國內(nèi)相關(guān)部門主要通過線陣列相機采集道路影像,由于道路影像裂縫的識別會受到多種因素干擾(樹木及車輛的投影、光照變化、油漬、樹枝與稻草等條狀物、各類垃圾),降低了基于道路影像自動識別裂縫算法的準(zhǔn)確率,導(dǎo)致對于路面等級評價依舊采用人工的方式進行,為此提出一種道路影像裂縫魯棒識別方法。方法由于采集的圖像尺寸較大,同時為了避免光照不均勻帶來的問題,首先對圖像進行分塊,采用改進的CV模型對分塊影像進行預(yù)處理,獲得初步的分割結(jié)果。其次,通過以下4個特點識別線陣列CCD道路影像的裂縫:1)裂縫在分塊區(qū)域中占據(jù)較小的面積比;2)裂縫在影像中呈現(xiàn)的連續(xù)性較差;3)裂縫的寬度與長度比值較小;4)同一段裂縫的走向基本一致。為了利用裂縫的后兩項特點,采用橢圓擬合的方法計算初步分割區(qū)域的方向,并以此為基礎(chǔ)將這些區(qū)域分為4類。在每個分類中,分別計算各區(qū)域內(nèi)的質(zhì)心位置,建立質(zhì)心間的矢量表,設(shè)計遞歸算法計算其共線性,獲得裂縫檢測結(jié)果,并以此為基礎(chǔ)構(gòu)造活動模型的初始距離矩陣,通過在原圖中迭代求解更為精確的裂縫區(qū)域。結(jié)果從2 000幅道路影像中挑選包含道路裂縫的影像100幅,并按序號等間隔分別取出5組未含有裂縫的影像100幅,每組200幅組成數(shù)據(jù)集進行測試,采用分類指標(biāo)統(tǒng)計的方法評測本文算法性能,在正確率、靈敏度、特效度、精度上均達到95%以上,道路裂縫的檢測與提取時間約為1min。結(jié)論該方法不僅可以有效地識別裂縫,同時可以克服了環(huán)境中多種因素的干擾,誤識別率較低,具有較高的實際應(yīng)用價值。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)測繪與地理科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 道路裂縫識別 橢圓擬合 質(zhì)心 干擾物 水平集
【基金】：遼寧省博士啟動基金項目(20141142) 遼寧省“百千萬人才工程”基金項目(2011921063)~~
【分類號】：U418.66;TP391.41
【正文快照】： 論文引用格式:Jia D,Song W D,Dai J G,Zhu H.Pavement crack detection algorithm for linear array CCD images[J].Journal of Image and Graphics,2016,21(12):1623-1633.[賈迪,宋偉東,戴激光,朱紅.面向線陣列CCD道路影像的裂縫識別[J].中國圖象圖形學(xué)報,2016, 21(12):162

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