[发明专利]一种应用于公路路面视频图像的裂缝检测及识别方法

摘要

本发明公开了一种应用于公路路面视频图像的裂缝检测及识别方法，该方法包括：通过对灰度图像进行低通滤波以及边缘提取得到边缘图像。采用一种自适应阈值获取的方法做图像阈值化处理。根据图像本身的特征计算适合当前图像的区块参数，并使用这些区块描述裂缝。进而对图像依次进行区块去噪和分布去噪运算。通过选取连通域中灰度累加值最小区块的方法确定裂缝精确定位结果。最后使用区块的分布特征完成对裂缝的描述。本发明适用于公路路面视频中的裂缝自动检测及识别，具有实时性好，应用场景广泛，抗干扰能力强等优点。

主权项

1.一种应用于公路路面视频图像的裂缝检测及识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1，对于输入图像，进行RGB到灰度的颜色空间转换，得到灰度图像，进而对灰度图像进行低通滤波，对低通滤波后的图像进行梯度算子边缘提取，得到边缘图像；步骤2，对于得到的边缘图像，采用自适应阈值获取的方法阈值化图像，获得裂缝前景图像，进一步使用相同的阈值对步骤1中的灰度图像进行反向阈值化处理，将两次结果做按位与运算，获取裂缝阈值图像；步骤3，通过设置分辨率参数，计算正方形区块边长，利用这些区块以及裂缝阈值图像中的非零像素位置，对图像进行区块去噪，剩余区块中的非零像素作为疑似裂缝图像，并保存去噪后的区块；步骤4，计算步骤3中每个标定区块的中心坐标，再分别计算这些坐标在X方向和Y方向的分布直方图，对疑似裂缝图像进行分布去噪，得到裂缝图像，并保存分布去噪后的区块；步骤5，对于裂缝图像，记录分布去噪后每个区块位置信息，在步骤1中的灰度图像上找出区块在X和Y方向上相互连通的区域，计算连通域中各区块内灰度值之和，取灰度值之和最小的区块作为精确定位后的裂缝位置；步骤6，对于精确定位裂缝位置，使用区块的分布特征计算得出裂缝分类：横向、纵向和网状，进一步根据不同的裂缝分类，计算得出裂缝的最大累计宽度和最大累计长度，完成对裂缝的描述。