本文關(guān)鍵詞：車載路面裂紋檢測系統(tǒng)圖像標定與裂紋辨識方法研究

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【摘要】：隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展,公路交通在國民經(jīng)濟中扮演著越來越重要的角色。在我國公路建設(shè)高速發(fā)展之際,公路的養(yǎng)護與管理技術(shù)也應(yīng)該得到相應(yīng)發(fā)展。路面裂紋是影響公路路面質(zhì)量好壞的重要因素之一,是公路路面大部分病害的初期表現(xiàn)形式,直接影響著行車安全和公路的使用壽命。因此,及早的檢測出公路路面裂紋并及時的對路面裂紋進行維護可以有效的避免裂紋的進一步發(fā)展并保持汽車在公路路面行駛的平順性。研究車載公路路面裂紋的檢測系統(tǒng)對保障公路路面承載能力、提高車輛的行駛安全、減少道路交通事故等具有重要的意義。針對目前公路路面裂紋檢測的研究現(xiàn)狀,本文對車載路面裂紋檢測系統(tǒng)圖像標定與裂紋辨識方法進行了研究。為了準確、清晰地獲取路面的裂紋信息,研究了車載路面裂紋圖像的采集系統(tǒng)。由于車載路面裂紋采集系統(tǒng)獲得的裂紋圖像是以像素為單位,并不能直接得到路面裂紋的真實尺寸,因此對路面裂紋圖像的標定及裂紋真實尺寸的精確重建進行了研究。首先,將二維靶標板放在水平路面上,通過車載路面裂紋采集系統(tǒng)獲取靶標板圖像;然后,提出了一種二維靶標的特征點排序方法,提高了標定過程中靶標特征點的識別效率;再次,通過靶標板特征點圖像坐標與世界真實坐標的對應(yīng)關(guān)系求取轉(zhuǎn)換矩陣;最后,根據(jù)路面裂紋圖像中裂紋區(qū)域的圖像坐標及求得的轉(zhuǎn)換矩陣獲得路面裂紋的世界坐標,實現(xiàn)圖像裂紋真實尺寸的重建。在車載路面裂紋采集系統(tǒng)拍攝裂紋圖像時,由于受到光照、機械振動等噪聲的干擾,因此需要對路面裂紋圖像進行預(yù)處理。首先,采用了線性濾波和中值濾波對圖像進行濾波處理,并對兩種濾波方法的效果進行了比較;然后,運用直方圖均衡化和灰度變換對裂紋圖像進行灰度增強處理,得到了圖像背景與裂紋區(qū)域?qū)Ρ榷容^高的路面裂紋圖像。為了對圖像中的裂紋區(qū)域做進一步的辨識及信息統(tǒng)計,首先,運用最大類間方差法對路面裂紋圖像進行二值化分割;然后,將二值化圖像進行腐蝕膨脹處理,并對二值圖像內(nèi)各連通區(qū)域面積大小及各連通區(qū)域外接矩形寬高比與設(shè)定閾值相比較的方法對裂紋區(qū)域進行判定,辨識了二值圖像中的裂紋區(qū)域;最后,采用Hilditch細化算法和快速并行細化算法對圖像中的裂紋區(qū)域進行細化處理,獲取了圖像中的裂紋骨架,并根據(jù)標定結(jié)果和裂紋骨架在圖像坐標系的投影特征,重建了在世界坐標系中真實尺度的裂紋,提出了評價網(wǎng)狀裂紋密度的計算公式,實現(xiàn)了路面裂紋的分類及統(tǒng)計信息的計算。
【關(guān)鍵詞】：車載檢測系統(tǒng) 路面裂紋 裂紋圖像標定 路面裂紋辨識
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U418.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 論文研究的背景和意義9-10
• 1.2 車載公路路面裂紋檢測技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 車載公路路面裂紋檢測技術(shù)的國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 車載公路路面裂紋檢測技術(shù)的國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容13-15
• 第2章 車載路面裂紋檢測系統(tǒng)設(shè)計及裂紋圖像標定方法的研究15-31
• 2.1 車載路面裂紋檢測系統(tǒng)的總體設(shè)計方案15-17
• 2.1.1 車載路面裂紋檢測系統(tǒng)的硬件設(shè)計15-16
• 2.1.2 車載路面裂紋檢測系統(tǒng)的軟件設(shè)計16-17
• 2.2 路面裂紋圖像標定方法的研究17-30
• 2.2.1 路面裂紋圖像轉(zhuǎn)換矩陣的標定17-22
• 2.2.2 標定靶標特征點的識別方法22-25
• 2.2.3 標定靶標板圖像特征點的排序方法25-28
• 2.2.4 基于圖像的路面裂紋坐標重建方法28-29
• 2.2.5 基于圖像的路面裂紋坐標重建誤差評價29-30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 第3章 路面裂紋圖像預(yù)處理方法的研究31-43
• 3.1 路面裂紋圖像濾波方法的研究31-34
• 3.1.1 路面裂紋圖像的線性濾波31-32
• 3.1.2 路面裂紋圖像的中值濾波32-34
• 3.2 路面裂紋圖像灰度增強方法的研究34-42
• 3.2.1 路面裂紋圖像的直方圖均衡化35-36
• 3.2.2 路面裂紋圖像的灰度變換36-42
• 3.3 本章小結(jié)42-43
• 第4章 路面裂紋辨識與信息統(tǒng)計方法的研究43-67
• 4.1 路面裂紋圖像的最大類間方差分割43-46
• 4.2 路面裂紋圖像的裂紋區(qū)域辨識46-56
• 4.2.1 路面裂紋圖像的膨脹46-48
• 4.2.2 路面裂紋圖像的腐蝕48-51
• 4.2.3 路面裂紋圖像裂紋區(qū)域的判定51-56
• 4.3 路面裂紋圖像的細化處理56-61
• 4.3.1 路面二值圖像裂紋區(qū)域的Hilditch細化算法57-59
• 4.3.2 路面二值圖像裂紋區(qū)域的快速并行細化算法59-61
• 4.4 路面裂紋的分類及尺度計算方法61-66
• 4.4.1 路面裂紋的分類方法61-63
• 4.4.2 路面裂紋圖像的裂紋骨架真實坐標的重建63-64
• 4.4.3 橫向和縱向裂紋的長度計算64-65
• 4.4.4 網(wǎng)狀裂紋的面積及裂紋密度計算65-66
• 4.5 本章小結(jié)66-67
• 第5章 總結(jié)與展望67-69
• 5.1 論文總結(jié)67
• 5.2 論文展望67-69
• 參考文獻69-73
• 作者簡介及科研成果73-75
• 致謝75

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本文編號：526576