道路缺陷檢測識別算法研究.pdf

1、隨著我國綜合國力的增強，高速公路的蓬勃發(fā)展成為必然，路面養(yǎng)護也越來越得到重視。然而，人工作業(yè)效率低，精度也難以得到保障，車載式路面缺陷檢測系統(tǒng)應(yīng)運而生。
　　在現(xiàn)場施工作業(yè)中，道路缺陷的檢測尤為困難，如：坑槽、油污、陰影、路標(biāo)等不可控因素，給檢測帶來很大的困難，現(xiàn)有算法難以保證檢測的效率以及精度，通常導(dǎo)致需要深度修補的地段被忽略，路面缺陷檢測算法的通用性成了技術(shù)瓶頸。針對上述難題，本文對路面缺陷圖像的預(yù)處理、路面缺陷信息提取做了深

2、入的研究。
　　本文主要完成了以下工作：
　　1、對采集的路面缺陷圖像預(yù)處理。由車載式道路缺陷檢測系統(tǒng)采集的路面缺陷圖像，由于成像系統(tǒng)自身的缺陷，采集的圖像灰度不均勻，針對該問題，本文對缺陷圖像進行灰度校正，改善眩光造成的圖像亮度、對比度不均勻問題。灰度校正之后，本文采用了一種改進的自適應(yīng)濾波算法，有效的抑制了路面裂縫圖像出現(xiàn)的噪聲，而完整保留了路面裂縫的細(xì)節(jié)。
　　2、路面裂縫信息的提取。完成圖像的預(yù)處理工作之后，對

3、其進行圖像邊緣提取以及圖像分割處理，提出了基于非負(fù)特征的路面裂縫提取方法，在不改變原圖像特征的基礎(chǔ)上，采用基于背景標(biāo)記的連通域去噪算法，快速遍歷路面缺陷圖像，減少了路面缺陷圖像處理過程的復(fù)雜度，以便達到車載的要求。然后利用形態(tài)學(xué)變換提取膨脹結(jié)果的骨架，使圖像更簡易直觀。再對其鏈碼跟蹤提取技術(shù)，計算裂縫的參數(shù)以便于形態(tài)描述，再利用面積和長度的閾值方法，刪除短鏈，更好的表達裂縫信息,最后采用基于Zero梯度的輪廓提取算法，檢測提取路面修補圖