[发明专利]基于HOG特征的桥梁混凝土表面裂缝检测方法

说明书

本发明提出了一种基于HOG特征的桥梁混凝土表面裂缝检测方法，用于解决现有基于形态学桥梁裂缝检测方法中存在的检测精度低的技术问题，实现步骤为：输入彩色图像H，转化为灰度图并进行去噪滤波；对滤波图像进行二值化处理；统计梯度方向直方图，并根据统计结果对去噪灰度二值图像块进行初步处理与合并，得到图像H的完整二值图像；计算图像H的HOG特征；训练SVM分类器；计算彩色图像N的HOG特征，输入SVM分类器；对图像N的各像素点进行分类，并标记分类结果。本发明的检测精度高，可用于检测桥梁的混凝土表面裂缝。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种桥梁裂缝检测方法，具体涉及一种基于HOG特征的桥梁混凝土表面裂缝检测方法，可用于检测桥梁的混凝土表面裂缝。

背景技术

方向梯度直方图HOG特征是一种图像处理中用来进行物体检测的描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。它的主要思想是在一幅图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好的描述。

方向梯度直方图HOG特征的实现方法是，首先将图像分成小的连通区域，我们把它叫做单元。然后采集单元中各像素点的梯度或边缘的方向直方图。最后将这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。

HOG特征实际上描述的是图像梯度或边缘的方向密度分布，并且它对图像几何和光学的形变都能保持很好的适应性。而桥梁混凝土表面裂缝则有十分明显的平行双边缘特性，并且桥梁混凝土表面裂缝的图片在获取时容易因为光照变化、桥面水渍以及摄影者站姿的问题发生几何和光学形变，由此看来HOG特征非常适用于桥梁混凝土表面裂缝的检测。但是经过调研和查阅资料，本人发现之前并没有人将HOG特征应用于桥梁裂缝检测这一方面。

桥梁混凝土表面的裂缝成因很多，一般都是由于温差过大、风吹日晒以及载荷过重、自身抗力不足形成的裂缝。桥梁裂缝需要及时发现、及时补救，如果任其发展，轻则其承载能力降低，重责时刻威胁人民群众的生命财产安全。

传统的裂缝检测方法主要是基于人眼观察和手工测量，同时还有很多公司推出道路裂缝检测车，以机动车为平台，采用超声波的方式对混凝土表面的裂缝进行探测。但是以上方法效率低，对人力物力都是极大的浪费。

现有的基于数字图像处理的桥梁裂缝检测的方法则大多基于形态学，利用裂缝内部像素灰度值和裂缝边缘像素灰度值差距大以及裂缝本身的线性结构特点来检测裂缝，但是该方法无法适应裂缝的多种变化，例如人字形的分叉，而且该方法对图像的噪声和形变十分敏感，所以导致检测精度低。例如，申请公开号为C N 103528515A、名称为“桥梁底面裂缝动态检测方法”的专利申请，公开了一种可对桥梁底面裂缝进行动态监测的桥梁底面裂缝动态检测方法，该方法包括以下步骤：步骤一，采集桥梁底面的视频图像，对彩色图像灰度化；步骤二，进行灰度图像的二值化；步骤三，对连通域通过面积以及外接最小矩形的长短轴之比进行筛选，满足以下条件的连通域被判定为裂缝；步骤四，将目标区域最小外接矩形在原图上进行绘图，即可直观观察到，从而实现裂缝的识别。但此方法的检测结果只能标记处裂缝的外接矩形，并不能标记裂缝本身，得到的结果不够精确。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术存在的不足，提出了一种基于HOG特征的桥梁混凝土表面裂缝检测方法，用于解决现有基于形态学桥梁裂缝检测方法中存在的检测精度低的技术问题。

本发明的技术思路是：利用像素的灰度信息和梯度信息对输入的桥梁图像进行预处理；使用一张图片提取HOG特征来训练SVM分类器，然后用训练好的SVM分类器对另一张图片提取的HOG特征进行分类，并对分类结果进行标记。

根据以上技术思路，实现本发明目的采取的技术方案，包括如下步骤：

(1)采用单通道转换法，将待检测桥梁的彩色图像H转换为灰度图像，并对其进行滤波，得到去噪灰度图像H`；