基于图像分析的路面裂缝检测和分类
基于图像处理和深度学习的沥青路面裂缝检测技术研究
基于图像处理和深度学习的沥青路面裂缝检测技术研究摘要：随着我国经济的高速发展，公路总里程呈现增长逐年放缓的态势，从高速增长阶段进入到建设养护并行阶段。
本文分析了路面检测技术的3个阶段；概述了深度学习的概念原理；论述了基于深度学习的沥青路面裂缝检测技术的发展历程与不足。
研究表明为了减少外界因素对现有检测技术和检测设备的干扰，提高检测信号的信噪比，应该开发适合各种情况下的路面检测和数据处理方法，实现路面检测高效化。
关键词：养护；深度学习；裂缝检测；高效化一、引言截至2021年末，我国公路总里程预计达到520万公里，相比于新中国成立之初全国能通车的公路仅有8.08万公里，如今我国的路网保有量已位居全球第一。
其中高速公路里程、全国四级及以上等级公路里程、二级及以上等级公路里程分别达到13.65万公里、433.86万公里、62.22万公里，各乡镇、各建制村完成硬化路面建设的占到整体总数的98%以上。
我国的高速公路路面以沥青路面为主，由于交通量的日益增加，原有设计与施工质量不能满足现有的交通量及车辆荷载，导致公路路基路面出现了各种病害。
如果不及时发现这些病害，路面性能将大大降低，甚至会发生安全事故。
因此，及时地对路面状况进行检测对道路养护尤为重要，通过道路路面检测判断道路的使用情况以及损坏程度，为道路养护管理提供重要依据。
早期，国内外主要采用传统的人工检测。
这种方法浪费了大量人力资源，且检测时间长，准确度不够。
从1990年代以来，随着计算机技术和数字图像采集处理技术的发展，国内外在基于图像处理技术的路面病害检测已成为主要的研究方向。
二、深度学习概述深度学习是一种特殊的机器学习方法，它是机器学习的一大分支。
深度学习的基本结构就是深层神经网络，它的构思来源于生物神经系统实验，模仿动物神经网络行为特征。
1981 年Roger等经过多年的实验发现了人的视觉系统从低层到高层抽象、从稀疏表达到抽象化原理，越到最后越能表达清楚意图。
基于图像识别的道路路面破损自动检测系统
基于图像识别的道路路面破损自动检测系统熊文劼【摘要】With the sustained and healthy development of the economy, the road mileage in China is over four million kilometers, the highway mileage is the first in the world. So, it also puts forward higher requirements on highway maintenance and management, road detection gets more and more attention from the relevant departments. This paper introduces a kind of automatic detection system for pavement damage, discusses the principle of automatic pavement damage detection system, the concept of digital images, the design of the existing system, the characteristics and performance of the hardware, the prospect of system research and development and the concepts of other aspects.%随着经济的持续健康发展，我国的公路通车里程达到了四百多万公里，其中高速公路通车里程居世界第一。
但这也对公路养护和管理提出了更高的要求，路面检测越来越受到相关部门的重视。
本文介绍了一种路面破损自动检测系统，论述了路面破损自动化检测系统的原理、数字化图像的概念、现有系统的设计、硬件性能和特点、系统研究和开发的前景等方面的内容。
基于数字图像处理技术的混凝土裂缝识别方法研究
基于数字图像处理技术的混凝土裂缝识别方法研究一、引言混凝土裂缝是混凝土结构中最常见的缺陷之一，它对结构的耐久性和安全性具有很大的影响。
因此，对混凝土裂缝的识别和评估具有重要的意义。
近年来，数字图像处理技术在混凝土裂缝识别方面得到了广泛的应用。
本文旨在探讨基于数字图像处理技术的混凝土裂缝识别方法，以提高混凝土结构的可靠性和安全性。
二、数字图像处理技术数字图像处理技术是将数字计算机处理技术应用于图像处理的一种技术。
它主要包括图像获取、图像处理和图像分析三个步骤。
其中，图像获取是指将物理世界中的图像转化为数字信号，图像处理是指对数字图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作，图像分析是指对处理后的图像进行识别、分类、测量等分析。
三、混凝土裂缝识别方法混凝土裂缝识别方法主要包括传统方法和数字图像处理方法。
传统方法主要是手工检查，但这种方法存在主观性、效率低等缺点。
数字图像处理方法通过数字化混凝土表面图像，采用图像处理技术实现自动识别，具有自动化、高效率、准确性高等优点。
（一）图像获取图像获取是数字图像处理的第一步。
对于混凝土表面图像，可以通过数码相机、扫描仪等设备获取。
同时，为了保证图像的质量，需要在拍摄或扫描时注意光源、角度、清晰度等因素。
（二）图像预处理图像预处理是数字图像处理的第二步。
它主要包括图像增强、滤波、灰度化等操作。
对于混凝土表面图像，由于图像中有很多干扰因素，如灰尘、反光等，需要对图像进行预处理以提高后续处理的准确性。
（三）图像分割图像分割是数字图像处理的关键步骤。
它主要是将图像分成若干个区域，以便进行后续的处理。
对于混凝土表面图像，可以采用阈值分割法、边缘检测法等方法进行裂缝的分割。
（四）裂缝特征提取裂缝特征提取是数字图像处理的重要步骤。
它主要是将裂缝从图像中提取出来，并提取其形状、长度、宽度等特征。
对于混凝土表面图像，可以采用形态学操作、边缘检测等方法进行裂缝特征提取。
（五）裂缝识别裂缝识别是数字图像处理的最终目的。
基于图像处理技术的混凝土路面裂缝检测方法
在 的噪声 ，大多是以孤立点存在的，采用中值滤波算法对其降噪滤波 ， 裂缝，其通常是很多方 向上不规则的线段构成的。因此 ，ｘ轴和 Ｙ骤的
不仅可以除去图像 中的高频噪声点 ，还能使裂缝边缘信息得到很好的 投影会出现若干个比较明显的波峰。
保护。经过中值滤波后图像变得光滑，对图像路面污渍斑点去除效果极 若裂缝图像像素的大小是 ＭｘＮ，第 ｉ行第 ｉ列的像素值是 Ｉ（ｉ，ｉ），在
图像进行裂缝骨架的抽取 ，将其按照要求进行细化之后就得到了裂缝
阈值选取是阈值分割技术的关键 ，本文采用最大类间方￣（ＯＴＳＵ） 的长度 ，此外还可以算出相邻像素之间对应的长度 ，之后要将所有相邻
法 自动计算阈值。将裂缝图像的灰度级分为 Ｌ，其中，灰度值为 ｉ的像素 像素之间的距离做加和处理 ，从而得出裂缝长度。４．１．２计算裂缝平均宽
· ２２２·
Hale Waihona Puke 工程科 技 基于图像处理技术的混凝土路 面裂缝检测方法
李晓彤 曲 良
（奥路 通科技有 限公 司，辽宁 沈阳 １１０００６）
摘 要 ：为 了能够有效的提升 高速公路混凝土路 面病 害检测 的效 率，我们在 实际的工作 中采取 了图像 处理技 术 ，这样 一来就可 以对
路 面的裂缝进行 自动的识别 ，同时对路 面灾害的参数也能做到 自动提取 。首先借助 阈值分割的方法对路 面的裂缝进行检测 ，之后按照线
为 Ｃ０和 Ｃ１两大类 ，即 Ｃ０＝｛０，ｌ，２，…，ｔ｝￥１１Ｃｌ＝｛ｔ＋ｌ，ｔ＋２，…，Ｌ一１ｌ。 缝面积的晴况下 ，可求得裂缝的平均宽度 Ｗ＝ＭＬ。
裂 缝 图像整 体均 值为
４．２网状裂缝处理．网状裂缝的损坏区域面积通过求裂缝 图像最小
产生非常大的负面影响。为了更好 的保证计算机识别和处理图像的效 垂直投影图上面的波形能够显示的非常的均匀 ，此外其还会出现一定
基于图像处理的路面裂缝智能识别的发展研究
基于图像处理的路面裂缝智能识别的发展研究发布时间：2022-09-23T05:32:56.086Z 来源：《科学与技术》2022年第5月第10期作者：周黎[导读] 由于裂缝检测对道路养护和交通安全的实际重要性，道路路面裂缝检测一直是研究的热点周黎重庆交通大学土木工程学院，重庆 400041摘要：由于裂缝检测对道路养护和交通安全的实际重要性，道路路面裂缝检测一直是研究的热点。
人们提出了许多方法来解决这个问题。
本文综述了道路裂缝检测传统图像处理的三种主要方法，主要包括阈值分割、边缘检测和区域生长方法，对传统的基于图像处理的道路裂纹检测方法进行了详细的回顾。
关键词：阈值分割、边缘检测、区域生长方法一、引言随着道路交通的快速发展，路面裂缝不仅影响运输效率，而且对车辆安全构成潜在威胁，路面养护的重要性越来越受到人们的重视。
为探测路面表面的裂缝，已进行了许多研究。
在早期的路面裂缝检测系统中，人们通过线扫描或区域扫描相机采集的道路图像来分析路面状况。
随着硬件技术的发展，如CCD数字摄影技术的出现，大大提高了路面裂缝检测的效果。
研究人员对道路裂缝检测进行了深入的研究，提出了许多方法来解决问题，从图像处理到机器学习方法，其中包括目前被广泛应用的深度学习方法。
图像处理主要包括阈值分割、边缘检测和区域增长三大类方法。
阈值分割方法是通过设置合适的阈值灰度像素，将目标和背景物区分开来；边缘检测主要是参考目标图像边缘灰度值变化大、不连续性等特点通过Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子、Roberts 算子等边缘检测算子对道路裂缝进行边缘检测；区域增长方法是将相似特征的像素集合成一个区域来确定目标图像。
二、基于图像处理的路面裂缝识别图像在采集过程中会受到各种的影响，如天气状况、设备噪声、路面杂物等等，这样就会导致采集到的图片图像模糊，重点内容不够突出，计算机无法进行识别，因此，需要对原始图像进行预处理。
图像预处理包括降噪和增强两方面。
公路路面裂缝图像识别技术研究
公路路面裂缝图像识别技术研究摘要：阐述公路路面常见裂缝的形式及产生原因，对基于图像处理的路面裂缝识别技术进行分析，采用对比度增强和高斯滤波对图像像素进行增强处理，基于中值滤波算法对采取的图像进行初期降噪处理，采用Prewitt算子分割法和Otsu阈值分割算法对图像进行分割处理，得到路面裂缝图像背景和目标明显区分效果图，便于采用计算机进行后期识别和分类分析，供同类工程参考。
关键词：公路路面裂缝；图像识别；技术研究1公路路面常见裂缝种类的分析高速公路路面裂缝在施工因素、气候条件、交通通行量及车辆类型等综合因素作用下产生，其主要形式包括：横向裂缝、纵向裂缝、网状裂缝和块状裂缝。
横向裂缝是由于修筑初期路基压实不足产生的，主要出现在高速公路路面的侧边，受到路面车辆长时间的碾压，裂缝越来越大。
其主要特征为裂缝的分布相对规则，裂缝纵向间距较大，方向为垂直道路中线方向。
纵向裂缝的产生主要是由于路面加宽压实不足、路面修筑时纵向连接处处理不当及重载车辆过度行驶等原因造成，裂缝特征为长度和深度较大，深度一般为5～40mm；长度较长，可达几十米，裂缝的宽度在1～5mm不等，中部一般较大，两边部分较细浅；方向与公路中线平行。
网状裂缝产生的原因是路面基础层软化、稳定性不强和整个路面强度不足等因素引起，其特征为：裂缝的缝间距40cm以下，宽度一般大于0.1cm，其短边的长度一般低于0.4mm，裂缝区域的面积往往大于10m2，其形状多为不规则结构。
块状裂缝的产生主要是由于基础层铺设不均匀、沥青老化及外界温度的变化造成。
块状裂缝是由纵向裂缝和横向裂缝交错形成，其形状不规则，裂缝的间距均匀，其裂缝的长度长短不一，一般长边不大于3m，短边不小于0.4m。
2图像识别处理技术概述公路路面裂缝图像采集因受光照、路况及采集设备等因素的影响，造成采集的路面裂缝病害的照片图像模糊，病害特征不够突出，致使计算机不能有效地进行识别，因此对路面裂缝采集的图像进行预处理是重要的技术手段和实施保障。
基于图像处理技术的混凝土路面裂缝检测方法
ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｖ ｅ ｒ ｓ ｅ ， ｌ ｏ ｎ ｇ ｉ ｔ ｕ ｄ ｉ ｎ ａ ｌ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ａ ｇ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｒ ａ ｃ ｋ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｓ ｕ ｂ ｄ ｉ ｖ ｉ ｄ ｅ ｄ ｂ ｙ ｐ ｒ ｏ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ． Ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｓ ｅ ａ ｓ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｍ ｅ ｔ ｅ ｒ ｓ
Ａ ｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ： Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎｇ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｈｉ ｇ ｈ ｗａ ｙ ｐ ａ ｖ ｅ ｍｅｎ ｔ ｄ ｉ ｓ ｅ ａ ｓ ｅ， ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎｇ
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １ ；Ｕ ４ １ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ０ － ９ ７ ８ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ － ０ ０ ６ １ － ０ ４
Ｃｒ ａ ｃ ｋ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ｃ ｏ ｎ ｃ ｒ ｅ ｔ ｅ ｐ ａ ｖ ｅ ｍｅ ｎｔ
郭全 民 ，张 海先
（ 西 安 工 业 大 学 电子 信 息工 程 学 院 ， 陕 西 西安 ７ １ ０ ０ ３ ２ ）
基于图像处理技术的隧道裂缝检测综述
隧道裂缝检测技术发展趋势
智能化：利用人工智能和机器学习技术提高检测准确性和效率。 自动化：实现自动识别、定位和记录，减少人工干预和误差。 实时化：提高检测速度和实时反馈能力，满足快速检测和安全监控的需求。 精细化：提高检测精度和分辨率，实现更细微裂缝的检测和评估。
基于图像处理技 术的隧道裂缝检 测方法
基于灰度图像的隧道裂缝检测方法
灰度图像处理：通过灰度化处理，将彩色图 像转换为黑白图像，便于后续处理和分析。
图像增强：采用直方图均衡化、对比度拉伸 等算法，提高图像的对比度和清晰度，以便 更好地识别裂缝。
边缘检测：利用边缘检测算法，如Sobel、 Canny等，检测出图像中的边缘信息，以便 进一步提取裂缝特征。
形态学处理技术：通过膨胀、腐蚀等形态学操作，对图像进行降噪和细化，提高裂缝检测的准确性和可靠性。
隧道裂缝检测技 术发展历程
传统隧道裂缝检测方法
传统隧道裂缝检测方法主要是通过人工巡检和望远镜观察进行检测。
这些方法不仅效率低下，而且检测精度和可靠性也难以保证。
随着技术的发展，传统隧道裂缝检测方法逐渐被基于图像处理技术的检测方法所取代。
基于深度学习的隧道裂缝检测方法
深度学习模型：卷积神经网络 （CNN）
数据预处理：图像增强、去噪 等
训练过程：使用大量带标签的 裂缝图像进行训练
检测效果：准确率高，对复杂 背景和裂缝形态具有良好的适 应性
隧道裂缝检测技 术应用案例分析
实际应用案例介绍
案例名称：某高速公路隧道裂缝检测
案例简介：该案例采用了基于图像处理技术的隧道裂缝检测系统，实现了快速、 准确地对隧道裂缝进行检测和分析。
恶劣环境下的工作能力：隧道内部的环境通常比较恶劣，如潮湿、黑暗、灰尘等，对检测设备的稳定性 和可靠性提出了更高的要求。
基于图像分析技术的混凝土桥梁结构表面裂缝宽度检测
Ｊ ｎ ２０ １２ ａ ．
文 章 编 号 ：６４２ ７ （ ０２ ０ —０ ７０ １ ７ —９ ４ ２ １ ）１０ ０ —６
基 于 图 像 ５ ＂ 技 术 的 混 凝 ．． 梁 结 构 ３析 －桥 ｔ － 表 面 裂 缝 宽 度 检 测
方 志 十 ，彭 海 涛
（ 南大学 土木工程学院 ， 南 长沙 湖 湖 ４０８ ） １ ０ ２
关键词 ： 凝土 ； 混 结构检 测 ； 裂缝 宽度 ； 图像 分 析 ； 图像修 正
中图分 类号 ： ４ ． Ｕ４ ６ ３
文献 标 识码 ： Ａ
Ｃｒ ｃ ｉ ｔ ｔ ｃ ｉ ｎ ｏ ｈ ｎ ｒ ｔ ｕ ｆ ｃ ｆＢｒｄ ｅ ａ ｋ Ｗ ｄ ｈ Ｄｅ ｅ ｔ ｎ ｔ ｅ Ｃｏ ｃ ｅ ｅ Ｓ ｒａ ｅ ｏ ｉ ｇ ｏ Ｂａ ｅ ｎ Ｉ ａ ｅ Ａｎ ｌ ｓｓＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｓ ｄ ｏ ｍ ｇ ａ ｙ ｉ ｃ ｎ ｌ ｇ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｒ ｃ ｄｔ ｔ ｕｃ ｕ ａ ｏｎ ｒ ｔ ｕｒａ ｅｉ ｎｅ ｏ ｈｅｍ ｏ ｔｉ ｐ ｒ ａ ｒ ｍ ｅ ｅ ｓｉ ｈｅ ｓｒ ｃ ： ｅ ｃ ａ ｋ ｗｉ ｈ ｏｎ ｓ ｒ ｔ ｒ ｌｃ ｃ ｅ ｅｓ ｆ ｃ Ｓｏ ｆｔ ｓ ｍ ｏ ｔ ｎｔｐａ ａ ｔ ｒ ｎ ｔ ｄｅ ｅ ｔｏ ｎｄ ａ ｓ ｓ ｍｅ ｔ ｏ ｏ ｒ ｔ ｔ ｕｃ ｕ ｅ ． Ａｔ ｐｒ ｓ ｎ ， ｈ ｃ ｎｔ ｃ — ｓ ｄ ｍｅ ｈｏ ｓ ｃ ｔ ｃ ｉ ｎ ａ ｓ ｅ ｓ ｎ ｆ ｃ ｎｃ ｅ ｅ ｓ ｒ ｔ ｒ ｓ ｅ ｅ ｔ ｔ ｅ ｏ ａ ｔｂａ ｅ ｔ ｄ ｉ ｏｍｍｏ ｙ ｕ ｅ ｎｌ ｓ ｄ
第 ３ 卷 第 １ ９ 期
２ Ｏ １ 年 ２
湖
南
大
基于视觉图像处理的路面裂缝量测算法研究
第３ ５卷 ， ２期 第 ２ ０ １０ 年 ４ 月
公 路 工 程
Ｈｉ ｈ ｙ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ ｇ ｗａ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ
Ｖｏ ． ５， Ｎｏ ２ １３ ．
Ａｐｒ． ，２０ １０
基 于视 觉 图像 处 理 的路 面 裂 缝量 测算 法研 究
李 勇 刘 军 ，肖 宇 ，
［ 关键 词 ］高 速公 路 路 面 ；图像 处理 ； 器 视 觉 ；裂 缝 ； 机
［ 图 分 类 号 】Ｕ４ ８ ６ 中 １ ． ６
【 献 标 识 码 ］Ｂ 文
［ 文章 编 号 ］１７ — ６ ０ ２ １ ）２ ００ — ４ ６４ ０ １ （ ００ ０ — １４ ０
Ａ ｅ ｓ ｅ ｅ ｔ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｇ Ｍ ａ ｕｒ ｍ ｎ ｓ ａ ｃ ｆＨｉ ｈｗａ ｖ ｍ ｅ ｔ Ｃｒ ｃ ｓ ｙ Ｐａ ｅ ｎ ａ ｋ Ｂａ ｅ ｎ Ｖｉｕ ｌＩ ａ ｅ Ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｓ ｄ ｏ ｓ ａ ｍ ｇ ｏ ｅ ｓｎ
㈩
第 ２期
李 勇 ， ： 于 视 觉 图 像 处 理 的 路 面裂 缝量 测 算 法 研 究 等 基
１５ ０
然 而 ， 只是个 理 想 模 型 ， 中 ， 这 其 我们 忽 视 了几
个 重 要 的情 况 ：
相 机坐标 系 和世界 坐标 系 。
设 （ 表示 以像 素 为 单位 的图像 坐 标 系 的坐 ，） 标 ， ） 表示 以毫 米为 单 位 的图像 坐 标 系的 坐标 。 （ ， ， ）
基于图像三维地形模型的路面裂缝自动检测
———— 面
基 于 图像 三 维地形模 型 的路 面裂缝 自动检测
唐 磊，赵春霞，王鸿南，邵文泽
（ 南京理工大学计算机科学与技术学院 ，南京 ２ ０ ９ ） １０ ４
摘 要： 针对现 有裂 缝检测 算法 的不足 ，提 出一种新的路面裂缝 自动检测算法 。将二维平面图像映射 到三维空间曲面，使得在二维平面 中
（ ｅａ ｍｅｔ ｆ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ Ｎ ｎ ｎ ｎｖｒ ｔ ｏ ｃ ｎｅ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙＮ ｊ ｇ １０ ４ Ｄ ｐｒ ｎ ｏ ｍ ｕ ｒ ｉ ｃ， ａｊ ｇ ｉ ｓｙ ｆ ｉ ｃ ｄ ｃｎ ｌｇ ， ａ ｉ ０ ９ ） ｔ Ｃ ｅＳ ｅ ｉ Ｕ ｅ ｉ Ｓ ｅ ａ Ｔ ｎ ｎ２
ｓ ａｉｌｓ ｒａ ｅ ａ ｄｔｅｃ ａ ｋ ａ ｒ ｉ ｃ ｌ ｏｄ ｓｒｂ ｎ２ ｓｒａ ｅＣ ｅｒｇ ｒ ｅ ｌ ａ ｌ ｙ ｎｉ． ｈｅ ｙ ａ ａｙ ｉｇｔｅｃ ａａ ｔｒｓｉｓ ｐ ｔａ ｕｆ ｃ ， ｎ ｒｃ ｓｔ ｔ ｅｄ ｆ ｕ ｔ ｅ ｃ ｅｉ Ｄ ｕｆ ｃ ａ ｂ ｅ ａ ｄ ｄｗｅｌ ｓｖａｌ ｓｉ ｔ Ｔ ｎｂ ｌｚｎ ｈ ｃｅ ｔ ｈ ｈ ａ ｉ ｔ ｉ ｎ ｅ ｎ ｈ ｒ ｉ ｃ
裂缝加 以检测和识别 。目前 ，如何 准确地提取路 面图像 中的
通过该映射 ，原有的一幅灰度变化 丰富的图像转化为三
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
维空间中的高低起伏不平的 “ 地形图” 图像中的不同信息则 ，
表 现为 不同的地形实体 ，如 图像中的块状物 体表现为高原 或 盆地 ，均匀背景表现为平原 ，边缘表现为悬崖 ，噪声则表现
［ ｂ ｔａｔ Ａ ｓｒｃ］Ａ ｏ ｅ ａｐｏ ｃ ａｅ ｎ３ ｔｒ ｉ ｄ ｌｓ ｒｐ ｓｄｔ ｅｅｔ ａ ｅ ｎ ｒｃ ｓＡ Ｄｐ ｖ ｍｅｔ ｕｆｃ ｇ ｐ ｅ Ｄ ｎ ｖｌ ｐ ｒａｈｂ ｓｄｏ Ｄ ｒ ｎｍｏ ｅ ｏ ｏ ｅ ｄｔｃ ｖｍｅ ｔ ａｋ． ２ ａｅ ｎ ｒａｅｉ ｅｉｍａｐｄｔ ａ３ ｅａ ｉｐ ｏ ｐ ｃ ｓ ｍａ ｓ ｏ
基于图像处理的混凝土开裂检测技术研究
基于图像处理的混凝土开裂检测技术研究一、背景介绍混凝土结构的开裂问题在工程建设中是非常常见的，而开裂问题的存在会严重影响结构的安全性以及使用寿命。
因此，对于混凝土结构的开裂检测技术的研究和应用十分重要。
随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，基于图像处理的混凝土开裂检测技术逐渐成为了研究热点之一。
二、相关技术1.数字图像处理技术数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的技术。
主要包括图像采集、图像处理、图像分割、图像识别等方面，其中图像分割是进行混凝土开裂检测的关键技术。
2.图像分割技术图像分割是将数字图像分成若干个互不重叠的区域的过程，目的是使得每个区域内具有相似的特征。
常用的图像分割方法有阈值分割、边缘分割、区域生长法等。
3.神经网络技术神经网络是一种模拟人脑神经元进行信息处理的技术。
在混凝土开裂检测领域，可以利用神经网络对混凝土图像进行分类和识别。
4.机器学习技术机器学习是一种能够让计算机自动学习的技术。
在混凝土开裂检测领域，可以利用机器学习技术进行混凝土图像的分类和识别。
三、图像处理的混凝土开裂检测技术1.基于图像分割的混凝土开裂检测技术图像分割是进行混凝土开裂检测的关键技术。
常用的图像分割方法有阈值分割、边缘分割、区域生长法等。
其中，阈值分割是最常用的方法之一。
阈值分割将图像中的像素分成两类，一类是大于阈值的像素，一类是小于等于阈值的像素。
通过调整阈值的大小，可以得到不同的分割结果。
边缘分割将图像中的边缘提取出来作为分割的依据。
区域生长法则是将图像中像素值相近的像素分成一类。
图像分割的结果可以用于混凝土开裂检测中的裂缝检测。
2.基于神经网络的混凝土开裂检测技术神经网络是一种模拟人脑神经元进行信息处理的技术。
在混凝土开裂检测领域，可以利用神经网络对混凝土图像进行分类和识别。
神经网络的输入层是混凝土图像的像素信息，隐层和输出层可以根据需要进行设计。
通过训练神经网络，可以得到一个能够对混凝土图像进行分类和识别的模型。
基于数字图像处理技术的混凝土表面裂缝特征测量和分析共3篇
基于数字图像处理技术的混凝土表面裂缝特征测量和分析共3篇基于数字图像处理技术的混凝土表面裂缝特征测量和分析1随着建筑工程的发展，混凝土表面裂缝的存在对于结构安全、运营成本以及维护需求的升高产生了极为重要的影响，因此混凝土表面裂缝的特征测量和分析也变得至关重要。
数字图像处理技术得到广泛的应用，成为测量和分析混凝土表面裂缝的重要手段。
一、数字图像处理技术概述数字图像处理技术是通过计算机对图像进行处理和分析的一种方法。
其包括数字图像获取、数字图像处理和数字图像分析三个阶段。
数字图像获取是从物理设备或者数字化图像设备（如相机）中获得图像的过程。
数字图像处理是对获得的图像进行滤波、增强、减噪和特征提取等操作的过程。
数字图像分析是对处理后的图像进行定量分析的过程。
在数字图像处理技术中，常用的算法包括灰度变换、模板匹配、边缘检测和形态学处理等。
可以用于检测、识别、分割和量化分析图像中的信息。
二、混凝土表面裂缝特征测量混凝土表面裂缝是混凝土结构在使用过程中产生的裂痕，一般包括深度、长度、宽度和角度等特征。
基于数字图像处理技术的混凝土表面裂缝特征测量可以分为以下几个步骤。
1. 图像获取获取混凝土表面裂缝的数字图像是混凝土表面裂缝特征测量的第一步。
使用数字相机可以获得高质量、高分辨率的数字图像，也可以通过无人机或者卫星等远程传感器获得图像。
2. 图像处理图像处理是混凝土表面裂缝特征测量的关键步骤，其中包括图像分割、去噪、增强和边缘检测等操作。
在混凝土表面裂缝特征测量中，边缘检测算法非常重要。
Sobel、Canny和Prewitt等算法都可用于边缘检测，而Canny算法因为精度高和误识别率低而被广泛采用。
3. 特征提取混凝土表面裂缝的特征一般包括深度、长度、宽度和角度等。
混凝土表面裂缝的深度可以通过拍摄垂直于裂缝的图像进行测量，裂缝长度通过对图像进行标记和测量实现。
由于混凝土表面裂缝通常包含较强的线性特征，可以通过相关算法检测出混凝土表面裂缝中的直线段并计算宽度和角度。
基于图像显著性的路面裂缝检测
1. 灰度校正（2）
• 将路面图像I划分为L×L的小块Ir。分别度校正（3）
• 校正图像很大程度上消除了带状条纹、路面颗粒随机纹理形成的白噪 声干扰。
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2. 裂缝显著性检测（1）
7
3. 裂缝细尺度显著性增强（1）
• 相邻区域的高对比度比整体的对比度以及较远区域的对比度更能优先 引起注意。
13
Thank you ！
14
3
1. 灰度校正（1）
• 人类中先验的裂缝概念，即裂缝视觉显著特征。 • 裂缝图像规律：
– 裂缝具有线性稀疏性。裂缝中间出现了断裂，其线性增长方向局 部一致。空间上所占面积比例还是灰度级所占比例较小
– 裂缝中心的灰度是局部最小值。因此，因根据亮度变化赋予各区 域不同的校正权值。
– 局部小窗口范围内可以认为图像光照近似均匀。
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3. 裂缝细尺度显著性增强（3）
④ 当l>L/2，计算窗口(2(s-1)+1)×(2(s-1)+1)内领域内线性扩展方向是否 一致。即某扩展方向一开始不存在候选点，领域增大后突然出现了
候选点，显然属于噪声，记下此时长度l'，修改wl为l’/sL
⑤ 当l>L/2时，若领域扩展方向一致，统计窗口领域内候选点个数Num， 根据裂缝面积稀疏性设置阈值α，当Num>α×(2(s-1)+1)2,认为其呈现 出块状特性；此时，按照步骤3的方式继续进行领域扩展，直至内外 窗口之差中不再出现候选点，重新统计Num，修改其中所有候选点 wl为1/Num，标记已经筛选。
⑥ 当l>L/2时，如再无步骤4、5中扩张情形，局部领域搜索完毕，不再 继续扩展，转步骤1选新候选点带入算法。
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基于图像处理的混凝土开裂检测技术研究
基于图像处理的混凝土开裂检测技术研究一、绪论混凝土作为一种广泛使用的建筑材料，其强度和耐久性是保证工程质量的重要指标。
然而，混凝土结构在使用过程中，由于各种因素的影响，如温度变化、荷载作用等，容易出现裂缝，进而导致结构破坏，给工程安全带来威胁。
因此，混凝土开裂检测技术的研究具有重要的工程意义。
随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，基于图像处理的混凝土开裂检测技术逐渐成为研究热点。
本文旨在对基于图像处理的混凝土开裂检测技术进行详细的研究和探讨。
二、混凝土开裂检测技术的研究现状1. 传统混凝土开裂检测方法传统的混凝土开裂检测方法主要包括人工检测、目视检测和机械检测等。
这些方法存在着检测效率低、误差大、成本高等问题，无法满足对大面积混凝土结构进行快速、准确、经济的开裂检测的需求。
2. 基于图像处理的混凝土开裂检测技术基于图像处理的混凝土开裂检测技术利用数字图像处理技术对混凝土表面的裂缝进行自动化检测和识别。
该技术具有检测效率高、误差小、成本低等优点，已成为混凝土开裂检测技术的发展方向。
目前，基于图像处理的混凝土开裂检测技术研究主要包括以下几个方面：（1）混凝土表面裂缝的自动识别与定位（2）混凝土裂缝的宽度测量（3）混凝土裂缝的形态分析（4）混凝土裂缝的增长监测三、基于图像处理的混凝土开裂检测技术的关键技术1. 数字图像处理数字图像处理是基于计算机技术对数字图像进行处理和分析的一种技术。
它包括图像采集、图像预处理、特征提取、图像分类等多个步骤。
在混凝土开裂检测中，数字图像处理技术被广泛应用于混凝土表面裂缝的自动识别、定位和测量等方面。
2. 模式识别模式识别是一种基于统计学和机器学习的技术，其目的是对大量的数据进行分类、识别和推断。
在混凝土开裂检测中，模式识别技术被用于对混凝土表面裂缝进行自动识别和分类。
3. 图像分割图像分割是将数字图像分成多个子区域的过程。
在混凝土开裂检测中，图像分割技术被用于将混凝土表面图像中的裂缝区域和非裂缝区域进行分离，便于后续的裂缝识别和测量。
基于图像处理技术的路面破损检测新方法
基于图像处理技术的路面破损检测新方法在现代交通体系中，道路的质量和安全性至关重要。
路面的破损不仅会影响行车的舒适性，还可能引发交通事故，增加维护成本。
因此，及时、准确地检测路面破损情况对于道路的养护和管理具有重要意义。
传统的路面破损检测方法主要依赖人工巡查，这种方式效率低下、主观性强，且难以覆盖大面积的道路网络。
随着图像处理技术的不断发展，一种新的路面破损检测方法应运而生，为道路维护带来了新的机遇。
图像处理技术是指通过计算机对图像进行处理和分析，以获取有用信息的技术。
在路面破损检测中，图像处理技术主要包括图像采集、预处理、特征提取和破损识别等步骤。
图像采集是路面破损检测的第一步。
为了获取高质量的路面图像，通常需要使用专门的设备，如车载摄像机或无人机搭载的相机。
这些设备能够在不同的光照条件和行驶速度下拍摄清晰的路面图像。
然而，在实际采集过程中，由于路面的不平整、车辆的震动以及环境因素的影响，所采集的图像可能存在噪声、模糊和失真等问题，这就需要进行预处理。
预处理的目的是改善图像质量，为后续的特征提取和破损识别做好准备。
常见的预处理方法包括图像去噪、增强、几何校正和灰度化等。
图像去噪可以采用中值滤波、高斯滤波等方法去除图像中的噪声；图像增强则通过调整对比度、亮度等参数，突出路面破损的特征；几何校正用于纠正图像的变形；灰度化则将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量。
特征提取是路面破损检测的关键步骤之一。
通过对预处理后的图像进行分析，提取出能够反映路面破损特征的信息。
常见的特征包括形状、纹理、边缘等。
例如，路面裂缝通常具有细长的形状和明显的边缘特征；坑洼则表现为局部区域的深度变化和不规则的纹理。
特征提取的方法有很多种，如基于边缘检测的方法、基于纹理分析的方法和基于形态学的方法等。
破损识别是根据提取的特征来判断路面是否存在破损以及破损的类型和程度。
这通常需要使用机器学习或深度学习算法。
机器学习算法如支持向量机、决策树等，可以通过对已知的路面破损样本进行学习，建立分类模型，然后对新的图像进行分类和识别。
基于数字图像处理的路面裂缝
数字图像处理论文题目：基于数字图像处理的路面裂缝研究课程：数字图像处理学号：姓名：指导老师：日期： 2015年7月9日目录第一章绪论 (1)1.2 研究背景 (1)1.2 国内外发展现状 (1)1.3 研究的目的和意义 (2)第二章数字图像处理基本理论 (2)2.1 引言 (2)2.2 图像与数字图像 (2)2.3 数字图像的优点与其特点 (2)2.4 数字图像的分类 (3)2.5 数字图像处理与识别 (3)2.5.1 从图像处理到图像识别 (3)2.5.2 数字图像处理应用 (3)第三章路面裂缝图像的增强与去噪 (3)3.1 引言 (4)3.2 彩色图像转灰度图像 (4)3.3 图像增强 (5)3.3.1 灰度变换增强 (5)3.3.2 直方图均衡化增强 (6)3.4 图像的去噪 (6)3.4.1 中值滤波 (6)3.4.2 图像的二维阈值小波去噪 (7)3.5 本章小结 (8)第四章公路裂缝图像的边缘检测 (8)4.1 引言 (8)4.2 裂缝边缘检测具体步骤 (8)4.3 常用的边缘检测算子 (9)4.3.1 梯度算子 (9)4.4 阈值分割概述 (13)4.5 常用阈值分割方法 (13)4.5.1 实验法 (13)4.5.2 根据直方图谷底确定阈值 (13)4.5.3 最小均方误差法 (13)4.5.4 迭代选择阈值法 (14)4.5.5 最大类间方差法 (14)4.6 本章小结 (15)第五章公路裂缝提取算法研究 (15)5.1 基本形态学运算 (15)5.1.1 膨胀 (15)5.1.2 腐蚀 (15)5.2 二值分析进行图像处理综合应用 (16)5.2.1 噪声滤除 (16)5.2.2 边界提取 (16)5.3 裂缝宽度算法简介 (17)5.3.1框选平均值法 (17)5.3.2手动点取边界法 (17)5.3.3精度验证 (18)5.4 本章小结 (18)总结与展望 (19)参考文献 (20)基于数字图像处理的路面裂缝的研究摘要: 在论述国内外路面裂缝检测技术发展现状的基础上,提出了一种新的基于数字图像处理技术的表面裂缝宽度测量方法。
基于CNN的路面裂缝图像分类
2018 年第 16 期
信息与电脑 China Computer&Communication
软件开发与应用
∑ s j =
1 Rj
ai
i∈R j
（3）
2.2 Softmax 分类器 在整个网络的最后输出层，运用 Softmax 分类器进行分
其中， • 为所求区域内的像素个数。
类。由于要将裂缝分为四种类型，在 Softmax 分类器中有 3
随机池化则按照一定的概率随机选择池化区域中的元 个不同的分类标签（即 k=3）。对于给定的输入，采用假设
素，且概率的大小与值的大小成正比，即元素值越大，被选 函数对每类别估算其概率值。假设函数的表达式为：
中的概率就越大。首先计算每个元素出现的概率：
∑ pi =
ai ak
k∈R j
= （4） hθ ( x)
１ ＣＮＮ 网络模型
CNN 是由多层感知器经过变化而得，其权值共享网络结 构降低了网络模型的复杂度 [1]。简单的 CNN 结构可分为： 输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层 [2]。通常，卷 积层和池化层交替出现，且会取若干组，如图 1 所示。
图 １ 卷积神经网络（ＣＮＮ）模型结构
（1）输入层。卷积神经网络的输入为二维图像，从图 像中选取感兴趣区域送入网络进行训练。
x(
i
)
...
（8）
j =1
eθkT
x( i )
si = alwherel ∼ P( p1,..., p Rj )
（5）
Lp 池化的表达式为：
1
=s (∑ ∑ I (i, j)P ×G(i, j))P
（6）
其中，I(i, j) 表示输入的特征图，G(i, j) 为高斯函数，P 为
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关 键 词：计算机应用；裂缝检测；裂缝分类；路 面图像 中图分 类号 ：Ｕ４６ １
文 献标识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ —１ ８２ ０ ）３０ ９ —６ ０ ３０ ５ （０ ８０ —０ ９０
ｄ ｆ ｃ ｌ ｔ ｅ ｃ ｂ ｎ ２ ｉ ｇ ｓ ｃ ｎ ｂ ｅ ａ ｄ ｄ ａ “ ａ ｌ ｙ ” ｉ ｅ ３ ｓ ｒａ ｅ ｉ ｕ ｔ ｏ ｄ ｓ ｒ ｅ ｉ Ｄ ｍａ ｅ ａ ｅ ｒ ｇ ｅ ｓ ｖ ｌ ｓ ｎ ｔ Ｄ ｕ ｃ ．Ｔｈ ｎ ｔ ｅ ｉ ｉ ｒ ｅ ｈ ｆ ｅ ｈ
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收稿 日期 ：２０ — 卜１ ０６１ ６
基金项 目：江 苏省 自然科 学基 金 资助项 目 （ Ｋ ０４ ３ ） Ｂ ２ ０ １０
（ 南京理工 大学，江苏 南京 ２０９ ） １０４
摘
要： 将二维路面图像 映射到三维曲面，裂缝经映射后对应于三维曲面中的 “ 山
谷” 采用基于微分几何 的空间检 测算子提取三维曲面中的 “ ， 山谷” 反映射到二维图像平面 ， 作为裂缝 目标。 对裂缝 目标进行路径增长 以获取裂缝长度信 息， 并以此作为判 断真伪裂缝的
道路养护和管理需要快速准确地获取路 面
破损 信 息 ，并 以此作 为制 定修 理 、养护 计 划 的决 策 依据 。传 统 的路面 破损 信 息获 取基本 上 采用 人
工 目测、丈量 的方法，该方法劳动强度密集、妨 碍交通、危险性大、效率低 、准确度低 ，而且难 以对 路面 破损 状况 进行 客观 和准 确 的评 价 ，已经
维普资讯
２０ ０ ８年
工 程 图 学 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ ＧＲＡＰ ＣＳ 于图像分析 的路 面裂缝检 测和 分类
唐 磊 ， 赵 春 霞， 王鸿南 ， 胡 勇
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