[发明专利]基于颜色通道合并的透水沥青混合料连通空隙识别方法

说明书

本发明公开了一种基于颜色通道合并的透水沥青混合料连通空隙识别方法，包括步骤：S1.采集透水沥青混合料的CT图像，并对所述透水沥青混合料的CT图像进行处理，得到透水沥青混合料的原始二值化图像集合；S2.按照设定顺序依次对所述原始二值化图像集合中相邻的两幅图像进行连通空隙识别处理，得到识别后的二值化图像集合；S3.按照与设定顺序相反的顺序依次对所述识别后的二值化图像集合中相邻的两幅图像进行连通空隙识别处理，得到最终的连通空隙图像集合。本发明能够避免使用常规的邻域检测算法进行连通域分析，无需对图像文件的每个像素点逐一扫描，仅需对重叠图像和当前帧图像的轮廓进行遍历，提高了连通空隙识别效率。

技术领域

本发明涉及连通空隙识别领域，具体涉及一种基于颜色通道合并的透水沥青混合料连通空隙识别方法。

背景技术

目前，常规的连通空隙识别算法是通过邻域检测进行连通域分析的，如FORTRAN算法。利用FORTRAN算法进行连通空隙的识别，需要先将空隙的二值图像转换为二进制文件，然后利用该算法对每个二进制文件进行识别，当数值为0时，核对其8邻域内的数值，如果在8邻域内有数值为0，那么把该区域内所有数值为0的归为一类，并确认为同一个空隙对象。接着，从顶面第1幅图开始，对于任意空隙对象，检测紧接的下一幅图像中同一位置及该位置8邻域内的数值，只要在这些区域中有一个数值为0，那么就认为该空隙在这2幅图像中是连通的，并把这2个空隙标记为同一个空隙，重复相同的步骤直到核查完最后1幅图像。从顶面到底面检测完毕后，再从底面到顶面进行检测。此外，也有学者通过Matlab软件等提出了连通空隙的识别算法，但这些算法也大都是通过邻域检测的方法来识别连通空隙。

而沥青混合料标准的马歇尔试件的高度为63.5mm，工业CT机扫描的间距可达0.14mm甚至更小，一幅沥青混合料CT图像的像素为1000*1000＝100万，通过邻域检测进行连通空隙识别的算法需要对一幅图像中的所有像素进行领域检测，导致识别一个沥青混合料试件的连通空隙费时太长。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供基于颜色通道合并的透水沥青混合料连通空隙识别方法，能够避免使用常规的邻域检测算法进行连通域分析，无需对图像文件的每个像素点逐一扫描，仅需对重叠图像和当前帧图像的轮廓进行遍历，提高了连通空隙识别效率。同时，因考虑了连通空隙的弯曲情况以及边缘连通的情况，从而使得识别结果更加准确。

本发明的基于颜色通道合并的透水沥青混合料连通空隙识别方法，包括如下步骤：

S1.采集透水沥青混合料的CT图像，并对所述透水沥青混合料的CT图像进行处理，得到透水沥青混合料的原始二值化图像集合；

S2.按照设定顺序依次对所述原始二值化图像集合中相邻的两幅图像进行连通空隙识别处理，得到识别后的二值化图像集合；

S3.按照与设定顺序相反的顺序依次对所述识别后的二值化图像集合中相邻的两幅图像进行连通空隙识别处理，得到最终的连通空隙图像集合。

进一步，所述步骤S2，具体包括：

S21.获取原始二值化图像集合中的第i幅图像以及第i+1幅图像；其中，i的初始值为1；

S22.判断第i幅图像与第i+1幅图像中的空隙部分是否存在重叠区域，若是，则进入步骤S23；若否，则删除无重叠区域的空隙路径；

S23.检测第i+1幅图像中包含重叠区域的空隙轮廓，并输出包含重叠区域的新的二值化图像集合M1；

S24.判断第i+1幅图像是否为所述原始二值化图像集合中的最后一幅图像，若是，则结束，并将包含重叠区域的新的二值化图像集合M1作为识别后的二值化图像集合；若否，则将原始二值化图像集合更新为新的二值化图像集合M1，并更新i＝i+1，返回执行步骤S21。

进一步，所述删除无重叠区域的空隙路径：删除未从第1幅图像至最后一幅图像完全连通的空隙。