详情

原文传递一种基于图像处理的路面裂缝检测方法

专利名称：	一种基于图像处理的路面裂缝检测方法
摘要：	本发明涉及图像增强技术领域，具体涉及一种基于图像处理的路面裂缝检测方法。该方法将路面灰度图像划分为光照背景区域与路面混合区域，基于路面混合区域中边缘像素点与其周围像素点的灰度差异，将路面混合区域区分为光照裂缝区域与阴影区域，进一步将阴影区域分为阴影裂缝区域与阴影背景区域；根据光照裂缝区域内灰度值对阴影裂缝区域内灰度值进行优化，光照背景区域内灰度值对阴影背景区域内灰度值进行优化，得到优化路面图像，基于优化路面图像检测路面裂缝。本发明基于光照裂缝区域与光照背景区域对阴影裂缝区域与阴影背景区域进行图像增强，提高路面裂缝检测的准确性。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	山东;37
申请人：	青岛奥维特智能科技有限公司
发明人：	张生魁;曹志国;袁智义;马东民;谭春利;贺昌波;王璐璐;武学刚;高文娟;赵金平;张晓杰;张建录;史华儒
专利状态：	有效
申请日期：	2023-10-07T00:00:00+0800
发布日期：	2023-11-10T00:00:00+0800
申请号：	CN202311278265.3
公开号：	CN117036341A
代理机构：	深圳海豚知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	董会明
分类号：	G06T7/00;G06T5/00;G06T7/11;G06T7/13;G;G06;G06T;G06T7;G06T5;G06T7/00;G06T5/00;G06T7/11;G06T7/13
申请人地址：	266000 山东省青岛市李沧区京口路90号203-2室
主权项：	1.一种基于图像处理的路面裂缝检测方法，其特征在于，该方法包括：获取路面灰度图像；根据路面灰度图像中像素点的灰度分布，将路面灰度图像划分为光照背景区域与路面混合区域；基于路面灰度图像中每个路面混合区域的边缘像素点与其周围像素点的灰度差异，从路面混合区域中筛选出光照裂缝区域；将路面灰度图像中除光照裂缝区域外的路面混合区域作为路面灰度图像的阴影区域；获取每个路面混合区域内每个像素点的灰度相关像素点；根据路面灰度图像中每个阴影区域内每个像素点与光照裂缝区域内像素点的灰度相关像素点的数量之间差异，以及对应阴影区域内每个像素点与其灰度相关像素点的灰度差异，将路面灰度图像的阴影区域分为阴影裂缝区域与阴影背景区域；根据路面灰度图像中光照裂缝区域内像素点的灰度值对阴影裂缝区域内像素点的灰度值进行优化，光照背景区域内像素点的灰度值对阴影背景区域内像素点的灰度值进行优化，获取优化路面图像；基于优化路面图像检测路面裂缝。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的路面裂缝检测方法，其特征在于，所述路面灰度图像划分为光照背景区域与路面混合区域的方法，包括：利用大津二值化法获取路面灰度图像的初始路面二值图像；根据初始路面灰度图像中像素点的灰度分布，将初始路面二值图像划分为至少两个初始区域；根据初始区域内像素点的数量筛选出初始区域中的噪声区域；在初始路面二值图像中将噪声区域剔除，得到去噪路面二值图像；将去噪路面二值图像中灰度值为255的像素点构成的连通域在路面灰度图像中相同位置对应的区域作为路面灰度图像的光照背景区域，灰度值为0的像素点构成的连通域在路面灰度图像中相同位置对应的区域作为路面灰度图像的路面混合区域。 3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的路面裂缝检测方法，其特征在于，所述初始区域的获取方法，包括：在初始路面二值图像中任选一个像素点作为待分析像素点，获取到分析像素点的连通域作为初始区域。 4.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的路面裂缝检测方法，其特征在于，所述噪声区域的获取方法，包括：统计初始路面二值图像中每个初始区域内像素点的数量作为每个初始区域的面积；对每个初始区域的面积进行归一化，得到初始路面二值图像中每个初始区域的噪声特征值；将噪声特征值小于预设噪声阈值的初始区域作为噪声区域。 5.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的路面裂缝检测方法，其特征在于，所述光照裂缝区域的获取方法，包括：将去噪路面二值图像中灰度值为0的像素点构成的连通域作为去噪路面二值图像的去噪混合区域，所述去噪混合区域与所述路面混合区域一一对应；将所述去噪路面二值图像进行边缘检测得到所述去噪混合区域的边缘在路面灰度图像中对应路面混合区域的相同位置的边缘作为该路面混合区域的分析边缘；获取路面灰度图像中每个路面混合区域的分析边缘上每个边缘像素点的梯度方向；对于路面灰度图像中每个路面混合区域的分析边缘上每个边缘像素点，将边缘像素点与其梯度方向上前一个像素点的灰度值之间的差值绝对值进行归一化，得到路面灰度图像中每个路面混合区域的分析边缘上每个边缘像素点的归一灰度差异度；将分析边缘上每个边缘像素点的归一灰度差异度均大于预设差异阈值的路面混合区域作为光照裂缝区域。 6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的路面裂缝检测方法，其特征在于，所述获取每个路面混合区域内每个像素点的灰度相关像素点的方法，包括：选取路面灰度图像中任意一个路面混合区域内任意一个像素点作为分析像素点，分析像素点的预设窗口内任意一个像素点作为目标像素点，将分析像素点与目标像素点的灰度值的差值绝对值进行归一化，作为目标像素点的灰度差特征值；将分析像素点的预设窗口内灰度差特征值小于追踪阈值的像素点，作为分析像素点的追踪像素点；对于分析像素点的每个追踪像素点，获取追踪像素点的预设窗口内每个像素点的灰度差特征值；将追踪像素点的预设窗口内灰度差特征值小于追踪阈值的像素点，作为分析像素点的灰度相关像素点。 7.根据权利要求6所述的一种基于图像处理的路面裂缝检测方法，其特征在于，所述将路面灰度图像的阴影区域分为阴影裂缝区域与阴影背景区域的方法，包括：将路面灰度图像中每个路面混合区域内每个像素点的灰度相关像素点的数量与追踪像素点的乘积，作为路面灰度图像中每个路面混合区域内每个像素点的连续度；将路面灰度图像中所有光照裂缝区域内像素点的所述连续度的均值作为光照裂缝连续值；将路面灰度图像中所有光照裂缝区域内像素点的灰度值的均值作为理想裂缝灰度值；将路面灰度图像中每个阴影区域内每个像素点的灰度值与理想裂缝灰度值的差值绝对值进行负相关并归一化，得到路面灰度图像中每个阴影区域内每个像素点的理想差异度；根据路面灰度图像中每个阴影区域内每个像素点与其灰度相关像素点的灰度值之间的差异，以及该像素点的理想差异度，获取路面灰度图像中每个阴影区域内每个像素点的裂缝特征值；将路面灰度图像中每个阴影区域内所述裂缝特征值大于裂缝阈值的像素点构成连通域作为阴影裂缝区域；将路面灰度图像中每个阴影区域内所述裂缝特征值小于或者等于裂缝阈值的像素点构成连通域作为阴影背景区域。 8.根据权利要求7所述的一种基于图像处理的路面裂缝检测方法，其特征在于，所述根据路面灰度图像中每个阴影区域内每个像素点与其灰度相关像素点的灰度值之间的差异，以及该像素点的理想差异度，获取路面灰度图像中每个阴影区域内每个像素点的裂缝特征值的方法，包括：路面灰度图像中每个阴影区域内每个像素点的裂缝特征值的计算公式如下：式中，为路面灰度图像中每个阴影区域内第i个像素点的裂缝特征值；/>为路面灰度图像中每个阴影区域内第i个像素点的理想差异度；/>为路面灰度图像中每个阴影区域内第i个像素点的连续度；/>为光照裂缝连续值；/>为路面灰度图像中每个阴影区域内第i个像素点的灰度值；/>为路面灰度图像中每个阴影区域内第i个像素点的第n个灰度相关像素点的灰度值；N为路面灰度图像中每个阴影区域内第i个像素点的灰度相关像素点的总数量；/>为极小正数；Norm为归一化函数；/>为绝对值函数。 9.根据权利要求7所述的一种基于图像处理的路面裂缝检测方法，其特征在于，所述优化路面图像的获取方法，包括：将路面灰度图像中所有光照背景区域内像素点的灰度值的均值作为理想背景灰度值；将路面灰度图像中所有阴影裂缝区域内像素点的灰度值的均值作为阴影裂缝灰度值，所有阴影背景区域内像素点的灰度值的均值作为阴影背景灰度值；将理想背景灰度值与阴影背景灰度值的比值作为阴影背景调节系数；将阴影背景区域内每个像素点的灰度值与所述阴影背景调节系数的乘积，作为阴影背景区域内每个像素点的优化灰度值；将理想裂缝灰度值与阴影裂缝灰度值的比值作为阴影裂缝调节系数；将阴影裂缝区域内每个像素点的灰度值与所述阴影裂缝调节系数的乘积，作为阴影裂缝区域内每个像素点的优化灰度值；由路面灰度图像中阴影背景区域内每个像素点的优化灰度值、阴影裂缝区域内每个像素点的优化灰度值、光照背景区域内每个像素点的灰度值以及光照裂缝区域内每个像素点的灰度值构成优化路面图像。 10.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的路面裂缝检测方法，其特征在于，所述基于优化路面图像检测路面裂缝的方法，包括：对优化路面图像中像素点的灰度值使用最大类间方差法获取分割阈值，将优化路面图像中灰度值小于分割阈值的像素点构成的连通域作为路面裂缝区。
所属类别：	发明专利