[博士]基于圖像分析的路面裂縫檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)研究

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　　[博士]基于圖像分析的路面裂縫檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)研究　　學(xué)科專(zhuān)業(yè):道路與鐵道工程　　授予學(xué)位：博士 　　學(xué)位授予單位：南京理工大學(xué)　　學(xué)位年度：2012　　 路面裂縫是絕大部分病害的早期形式，及時(shí)發(fā)現(xiàn)裂縫并進(jìn)行修補(bǔ)可以最大限度的減小路面病害帶來(lái)的損失。此外，裂縫病害往往較為細(xì)微，裂縫檢測(cè)是病害自動(dòng)檢測(cè)中的難點(diǎn)問(wèn)題，因此本文的研究主要針對(duì)裂縫病害進(jìn)行。本文提出將分?jǐn)?shù)階微分分析、多尺度變換理論、中值濾波、形態(tài)學(xué)、形態(tài)成分分析等理論知識(shí)應(yīng)用到對(duì)路面裂縫圖像的增強(qiáng)、去噪、邊緣檢測(cè)和陰影分離中去，旨在進(jìn)一步提高路面裂縫的檢測(cè)和陰影分離的效果，對(duì)推動(dòng)路面裂縫檢測(cè)自動(dòng)化的進(jìn)步具有較大的理論意義和實(shí)踐價(jià)值?！　? 首先，本文提出了基于分?jǐn)?shù)階微分和圖像形態(tài)學(xué)的路面裂縫檢測(cè)算法，通過(guò)分析信號(hào)經(jīng)過(guò)微分后的幅頻特性，發(fā)現(xiàn)分?jǐn)?shù)階微分在增強(qiáng)信號(hào)中、高頻部分的同時(shí)能非線性保留信號(hào)的低頻部分，而基于1階和2階的整數(shù)階微分運(yùn)算雖然能有效實(shí)現(xiàn)信號(hào)中、高頻部分的增強(qiáng)，可是同時(shí)對(duì)于平滑區(qū)域的裂縫信息有削弱的作用。據(jù)此，根據(jù)經(jīng)典的分?jǐn)?shù)階微分G-L定義推導(dǎo)出分?jǐn)?shù)階微分的差值定義，構(gòu)建出分?jǐn)?shù)階微分掩模，通過(guò)分?jǐn)?shù)階微分掩模運(yùn)算使路面圖像中的裂縫信息尤其是處于平滑區(qū)域的細(xì)小裂縫病害信息有效加強(qiáng)。之后利用圖像形態(tài)學(xué)算子進(jìn)行演算提取裂縫，通過(guò)組合中值濾波去除孤立噪聲點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于分?jǐn)?shù)階微分的路面裂縫檢測(cè)方法切實(shí)可行。通過(guò)與其它整數(shù)階微分方法比較發(fā)現(xiàn)無(wú)論是主觀視覺(jué)的效果，還是客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)方面都能取得較好的結(jié)果。同時(shí)，分?jǐn)?shù)階微分算子彌補(bǔ)了傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)算子不能通過(guò)改變參數(shù)來(lái)得到連續(xù)變化的增強(qiáng)效果，以及對(duì)于較弱信號(hào)處理效果不理想的缺陷，算法更具靈活性和針對(duì)性。而且該方法運(yùn)行效率較高可以廣泛應(yīng)用于路面圖像病害檢測(cè)?！　? 多尺度幾何分析方法具有多尺度、時(shí)一頻局部和多方向的特性，輪廓波變換是對(duì)圖像的多尺度多方向表達(dá)，能準(zhǔn)確把握?qǐng)D像幾何結(jié)構(gòu)信息，有效捕捉到自然圖像中的輪廓，但存在頻譜混淆現(xiàn)象，從而削弱了方向選擇性。非下采樣的輪廓波變換取消了輪廓波變換中的下采樣部分，首先由非下采樣塔狀濾波器進(jìn)行多尺度分解，然后由非下采樣方向性濾波器組對(duì)得到的各帶通子帶圖像進(jìn)行方向分解，從而得到不同尺度、方向子帶圖像，在非下采樣輪廓波變換域，通過(guò)基于梯度向量模的自適應(yīng)雙閉值將路面圖信息分類(lèi)，通過(guò)非線性增益函數(shù)有針對(duì)性的增強(qiáng)信號(hào)的對(duì)比度，之后進(jìn)行非下采樣輪廓波反變換得到裂縫被增強(qiáng)的路面圖，然后應(yīng)用形態(tài)學(xué)和組合中值濾波后處理得到裂縫檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的算法與其它算法相比有效的增強(qiáng)了弱信號(hào)裂縫，在抑制噪聲的同時(shí)保留了豐富的裂縫細(xì)節(jié)信息，并且能很好地抑制偽Gibbs失真造成的裂縫邊緣模糊，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了算法的有效性?！　? 路面圖陰影是攝像光源光線被攝像頭等物體完全或者部分遮擋的區(qū)域，陰影區(qū)域的灰度值比周?chē)膮^(qū)域的灰度值要小。一般情況下路面裂縫的灰度也較低，陰影在路面圖像自動(dòng)檢測(cè)中會(huì)影響路面裂縫識(shí)別的準(zhǔn)確度，容易將陰影區(qū)域劃分為被識(shí)別物體，加大了檢測(cè)的錯(cuò)識(shí)率。針對(duì)路面圖像陰影問(wèn)題，本文提出了基于形態(tài)成分分析的路面圖像陰影分離算法。算法涉及到稀疏表示理論及形態(tài)成分分析方法。形態(tài)成分分析的主要假設(shè)是圖像的幾何結(jié)構(gòu)和紋理結(jié)構(gòu)分量在某個(gè)特定的基庫(kù)或超完備字典下是類(lèi)內(nèi)稀疏的，而各形態(tài)分量稀疏表示的基庫(kù)或超完備字典之間具有不相干性。因此，本文首先根據(jù)路面圖像和陰影的特點(diǎn)找到相應(yīng)的字典來(lái)稀疏表示各個(gè)部分;然后，根據(jù)字典對(duì)相應(yīng)圖像信號(hào)進(jìn)行變換，得到各部分信息的稀疏表示系數(shù)，對(duì)系數(shù)進(jìn)行軟閉值收縮得到新的系數(shù):最后，再對(duì)系數(shù)分別進(jìn)行逆變換將這個(gè)過(guò)程進(jìn)行多次迭代分離出要得到的路面圖信息和陰影信息。從而利用路面圖像中各種信息組成成分的形態(tài)差異性，通過(guò)形態(tài)成分分析的方法實(shí)現(xiàn)路面圖像陰影分離。通過(guò)對(duì)迭代次數(shù)、對(duì)多種路面狀況圖陰影分離和對(duì)不同形狀陰影分離的適應(yīng)性的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，都證實(shí)了本文提出的路面圖陰影分離方法的有效性。

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