一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法技术

本发明专利技术公开了一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法，包括以下步骤：S1：利用阈值分割法进行裂缝粗提取；S2：通过K

【技术实现步骤摘要】
一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法


[0001]本专利技术涉及路面识别技术，具体涉及一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法。

技术介绍

[0002]目前，路面裂缝作为路面常见的早期病害，如果不及时处理，可能会发展成路面凹陷等严重病害。因此，路面裂缝识别技术对于公路的养护工作具有重要意义。
[0003]目前，数字图像处理技术被广泛用于路面裂缝检测、提取与分类。对于路面整洁、背景单一情况下的裂缝，采用阈值分割法、边缘检测算法等可以得到较为完整清晰的二值化裂缝图像。但实际上，由于路面材料纹理的干扰，路面背景中有着大量的噪声，且在阳光照射下，路面上会存在部分阴影，这些干扰都给裂缝的准确提取带来了较大的挑战。
[0004]消除阴影干扰的前提是正确识别出阴影区域范围，由于被投影物体距离路面的距离较远，其在路面上的阴影颜色可能较浅，形成半阴影，常规的阈值分割法可能会将半阴影识别为路面背景。常用的阴影消除方法有基于数学算子法提取阴影轮廓，但是往往轮廓提取不够准确，阴影消除后图像过渡不自然；基于亮度补偿方法，对于阴影的补偿效果较好，但是也会对部分裂缝区域进行亮度补偿，削弱了裂缝的特征，不利于裂缝的提取。
[0005]综上，由于路面阴影的存在，常规的裂缝提取方法很难准确完整地提取出路面裂缝，需要提出一种能消除阴影干扰同时最大限度保护裂缝特征的方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术的主要目的在于提供一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法，减少路面阴影对于路面裂缝提取与识别的干扰，提高裂缝的识别精度。
[0007]本专利技术采用的技术方案是：一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法，包括：
[0008]S1：裂缝粗提取步骤：将图像转化为8位无符号整数单通道的灰度图像，对灰度图像进行亮度均衡化操作，得到均衡化图像；计算均衡化图像所有像素点亮度的均值μ1与标准差σ1；提取出亮度小于μ1‑
σ1(如果μ1‑
σ1≤0，则取为20)的像素点，作为裂缝粗提取的结果；
[0009]S2：通过亮度补偿算法消除阴影：
[0010]S21：对均衡化处理后的灰度图像，采用K
‑
means聚类算法，得到路面背景与阴影区域的二值化分割图像；
[0011]S22：进行分组亮度补偿；
[0012]S3：对亮度补偿后的图像，进行S1中的亮度均衡化操作，计算图像所有像素点亮度的均值μ2与标准差σ2；提取出亮度小于
[0013]μ2‑
3σ2(如果μ2‑
3σ2≤0，则取为10)的像素点，作为裂缝进一步提取的结果；与S1得到的粗提取裂缝取交集，得到裂缝种子图，其中的像素点为裂缝种子点；
[0014]S4：采用张量投票算法增强裂缝种子图中的裂缝，抑制伪裂缝；
[0015]S5：采用RANSAC算法拟合裂缝曲线，根据不同类型路面裂缝的线性特征，实现裂缝的分类识别。
[0016]进一步地，所述步骤S1中亮度均衡化操作包括：
[0017]设原始图像的像素亮度值范围为[p1，p2]，进行亮度均衡化操作后任意一个像素点亮度p
i
变为
[0018]更进一步地，所述步骤S21中的K
‑
means聚类算法包括：
[0019]将路面图像转化为32位浮点整数单通道的图像；计算路面影像整体像素灰度值的平均值μ与标准差σ，将路面图像分为路面背景、半阴影与阴影三个聚类区域，将三个聚类区域的迭代中心点的初始值分别设置为μ+2σ(路面背景区域，其值如果大于255，则置为255)、μ
‑
σ(半阴影区域，其值如果小于0，则置为100)与μ
‑
3σ(阴影区域，其值如果小于0，则置为0)，进行迭代算法：
[0020]根据当前聚类中心，分别计算每个像素点的亮度值与三个聚类中心亮度值的距离(亮度值之差的绝对值)，将像素点分配到距离最近的聚类中；
[0021]计算当前每个聚类中所有像素点的亮度值均值，作为下一次迭代的聚类中心；
[0022]计算两次聚类中心的距离，当距离小于给定的迭代精度时，迭代结束，否则重复执行上面步骤；
[0023]迭代完成后，将路面背景区域灰度值设置为255，将半阴影与阴影区域(以下统称为阴影区域)灰度值设置为0，得到二值化的路面阴影界定图像。
[0024]更进一步地，所述步骤S22中的分组亮度补偿算法包括：
[0025]记录阴影界定图中所有阴影区域像素点的坐标值，遍历原始图像中的相应位置，根据亮度进行分组，一个亮度值分为一组，并记录组中像素点的坐标值；
[0026]计算路面背景区域所有像素亮度值的平均值μ
n
；
[0027]计算阴影区域所有像素亮度值的平均值μ
s
；
[0028]对于路面背景区域，其像素亮度值保持不变；对于前10组阴影区域，其像素亮度值也保持不变；对于其他组的阴影区域，其像素亮度值增加μ
n
‑
μ
s
。
[0029]更进一步地，所述步骤S4中的张量投票算法包括：
[0030]S41：构建不同方向的棒张量场：
[0031]将2π均分为180份，记为
[0032]根据σ确定张量场的尺寸，计算公式为：并向上取整为奇数；对于每个θ
i
，进行下述步骤：
[0033]构建单位向量v
i
＝[cos(θ
i
)，sin(θ
i
)]；
[0034]构建尺寸为的矩阵X，其第j列元素均为构建尺寸为的矩阵Y，其第i行元素均为将X和Y的元素一一对应得到网格，将其旋转θ
i
角度，得到新的X与Y的值；
[0035]计算X和Y对应元素的反正切函数值，记为α，构建二阶矩阵形式的标准棒张量：
[0036][0037]计算退化函数，公式如下：
[0038][0039]其中，s为两点之间圆弧的弧长，计算公式为：其中，l为两点之间的欧拉距离；k为圆弧的曲率，计算公式为：σ表示投票的尺度；c为控制退化速率的参数，由σ决定，计算公式为：
[0040]将标准棒张量与退化函数的对应项相乘，得到带有一定传播范围的棒张量场；
[0041]S42：构建球张量场：
[0042]将步骤S41中计算出的180个棒张量场进行场强叠加后再求取平均值，得到球张量场；
[0043]S43：裂缝种子图的张量初始化：
[0044]将裂缝种子点处的张量赋值为无方向信息的球张量，作为初始球张量；
[0045]S44：进行稀疏球张量投票：
[0046]遍历所有裂缝种子点，将步骤S42得到的球张量场叠加到其所有的初始球张量上；
[0047]将裂缝种子图中非种子点处张量的二阶矩阵形式置为[0，0；0，0]；
[0048]S45：进行张量分解：
[0049]对于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法，其特征在于，包括：S1：裂缝粗提取步骤：将图像转化为8位无符号整数单通道的灰度图像，对灰度图像进行亮度均衡化操作，得到均衡化图像；计算均衡化图像所有像素点亮度的均值μ1与标准差σ1；提取出亮度小于μ1‑
σ1的像素点，作为裂缝粗提取的结果；S2：通过亮度补偿算法消除阴影：S21：对均衡化处理后的灰度图像，采用K
‑
means聚类算法，得到路面背景与阴影区域的二值化分割图像；S22：进行分组亮度补偿；S3：对亮度补偿后的图像，进行S1中的亮度均衡化操作，计算图像所有像素点亮度的均值μ2与标准差σ2；提取出亮度小于μ2‑
3σ2的像素点，作为裂缝进一步提取的结果；与S1得到的粗提取裂缝取交集，得到裂缝种子图，其中的像素点为裂缝种子点；S4：采用张量投票算法增强裂缝种子图中的裂缝，抑制伪裂缝；S5：采用RANSAC算法拟合裂缝曲线，根据不同类型路面裂缝的线性特征，实现裂缝的分类识别。2.根据权利要求1所述的阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法，其特征在于，所述步骤S1中亮度均衡化操作包括：设原始图像的像素亮度值范围为[p1，p2]，进行亮度均衡化操作后任意一个像素点亮度p
i
变为3.根据权利要求1所述的阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法，其特征在于，所述步骤S21中的K
‑
means聚类算法包括：将路面图像转化为32位浮点整数单通道的图像；计算路面影像整体像素灰度值的平均值μ与标准差σ，将路面图像分为路面背景、半阴影与阴影三个聚类区域，将三个聚类区域的迭代中心点的初始值分别设置为μ+2σ、μ
‑
σ与μ
‑
3σ，进行迭代算法：根据当前聚类中心，分别计算每个像素点的亮度值与三个聚类中心亮度值的距离，将像素点分配到距离最近的聚类中；计算当前每个聚类中所有像素点的亮度值均值，作为下一次迭代的聚类中心；计算两次聚类中心的距离，当距离小于给定的迭代精度时，迭代结束，否则重复执行上面步骤；迭代完成后，将路面背景区域灰度值设置为255，将半阴影与阴影区域灰度值设置为0，得到二值化的路面阴影界定图像。4.根据权利要求1所述的阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法，其特征在于，所述步骤S22中的分组亮度补偿算法包括：记录阴影界定图中所有阴影区域像素点的坐标值，遍历原始图像中的相应位置，根据亮度进行分组，一个亮度值分为一组，并记录组中像素点的坐标值；计算路面背景区域所有像素亮度值的平均值μ
n
；计算阴影区域所有像素亮度值的平均值μ
s
；对于路面背景区域，其像素亮度值保持不变；对于前10组阴影区域，其像素亮度值也保持不变；对于其他组的阴影区域，其像素亮度值增加μ
n
‑
μ
s
。
5.根据权利要求1所述的阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法，其特征在于，所述步骤S4中的张量投票算法包括：S41：构建不同方向的棒张量场：将2π均分为180份，记为根据σ确定张量场的尺寸，计算公式为：并向上取整为奇数；对于每个θ
i
，进行下述步骤：构建单位向量v
i
＝[cos(θ
i
)，sin(θ
i
)]；构建尺寸为的矩阵X，其第j列元素均为构建尺寸为的矩阵Y，其第i行元素均为将X和Y的元素一一对应得到网格，将其旋转θ
i
角度，得到新的X与Y的值；计算X和Y对应元素的反正切函数值，记为α，构建二阶矩阵形式的标准棒张量：计算退化函数，公式如下：其中，s为两点之间圆弧的弧长，计算公式为：其中，l为两点之间的欧拉距离；k为圆弧的曲率，计算公式为：σ表示投票的尺度；c为控制退化速率的参数，由σ决定，计算公式为：将标准棒张量与退化函数的对应项相乘，得到带有一定传播范围的棒张量场；S42：构建球张...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海英，敖杨，陶建宇，李智，王晨光，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：