基于图像显著性的路面裂缝检测
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。
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 ）
一种基于图像处理的裂缝自动检测算法
一种基于图像处理的裂缝自动检测算法一、裂缝自动检测算法概述随着现代工程的快速发展，对结构健康监测的需求日益增长。
裂缝作为结构损伤的一种重要表现，其检测和评估对于确保工程安全至关重要。
传统的裂缝检测方法依赖于人工目视检查，这种方法不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响。
因此，开发一种基于图像处理的裂缝自动检测算法显得尤为重要。
这种算法能够自动化地从图像中识别和测量裂缝，大大提高了检测的效率和准确性。
1.1 裂缝自动检测算法的核心特性裂缝自动检测算法的核心特性包括高准确性、高效率和适应性强。
高准确性意味着算法能够准确地识别出图像中的裂缝，即使在复杂的背景和光照条件下也能保持较高的识别率。
高效率则表示算法能够快速处理大量图像数据，满足实时监测的需求。
适应性强则是指算法能够适应不同类型的结构表面和裂缝形态。
1.2 裂缝自动检测算法的应用场景裂缝自动检测算法的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 桥梁监测：自动检测桥梁表面的裂缝，评估桥梁的健康状况。
- 大坝检查：监测大坝表面和内部的裂缝，预防潜在的安全隐患。
- 建筑外墙检查：检测建筑物外墙的裂缝，评估建筑物的结构完整性。
- 道路检测：识别路面裂缝，为道路维护和修复提供依据。
二、裂缝自动检测算法的工作原理裂缝自动检测算法通常包括图像预处理、裂缝特征提取、裂缝识别和裂缝参数测量等几个关键步骤。
2.1 图像预处理图像预处理是裂缝检测算法的第一步，其目的是提高图像的质量，为后续的特征提取和识别打下良好的基础。
预处理步骤通常包括去噪、增强对比度、灰度化和二值化等操作。
去噪可以减少图像中的随机噪声，增强对比度有助于突出裂缝与背景的差异，灰度化和二值化则简化了图像数据，便于后续处理。
2.2 裂缝特征提取裂缝特征提取是算法的核心环节，其目的是从预处理后的图像中提取出与裂缝相关的特征。
这些特征可以是裂缝的颜色、纹理、形状或几何属性。
特征提取的方法多种多样，包括基于边缘检测的算法、基于纹理分析的算法和基于机器学习的算法等。
基于图像处理的路面病害检测技
基于图像处理的路面病害检测技（CCD摄像技术）●CCD 摄像技术是被广泛使用的路面裂缝检测技术之一。
CCD 摄像机具有较高的动态范围、分辨率和灵敏度，电子快门可用于动态场景图像采集。
由于计算机视频、计算机图像技术的发展，通过视频采集卡和图像采集卡即可将CCD 摄像机的视频信号采集到计算机的内存中，实时显示、存储和处理。
同时，随着计算机硬件的迅速发展，基于CCD 摄像机的数字化图像系统成本大大降低。
基于CCD 摄像机的路面裂缝识别系统一般都是采用高精度的摄像机捕捉路面图像，以模拟或者数字形式进行存储，再利用图像处理和模式识别技术进行后处理。
虽然目前还没有被认为是很完善的系统出现，但是如果发展新的图像处理算法和裂缝识别方法，开发出高精度的路面裂缝识别系统还是可能的。
除此之外，有些研究者开发出图像实时采集的硬件系统大大提高了图像采集存储的速度如利用DSP 实现快速图像信息采集存储以及图像的预处理。
●典型检测系统组成典型检测系统硬件基本构成包括：载体车、CCD 摄像机、计算机、图像采集卡、辅助照明设备、距离测量仪、稳压电源等几部分。
将系统设计成车载式，可以使系统在正常交通下进行工作。
采用高性能的摄像系统及图像处理系统，确保在较高的车速下获取可靠、清晰的路面图像，准确地分析出路面裂缝的各种特征参数。
考虑到所拍摄路面的宽度，结合摄像机的特性，选择所需摄像机的数量，并在检测车上固定好摄像机的安装角度、高度和位置。
当采用模拟摄像机时，需要安装图像捕捉卡，把模拟信号转化为数字信号，传入计算机。
CCD 摄像机是借助光学系统将光信号转化为电信号，形成视频信号。
摄像机的成像受被测路面的光照条件影响很大，光照强度过强、过弱或光照不均匀都不利于成像。
为了保证系统在任何环境下都能正常工作，需配置辅助照明设备，提供均匀的光照条件，保证图像质量。
为了实现裂缝的精确定位，距离测量仪也是必不可少的。
另外，稳定的电源是保证系统正常工作的必要条件。
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
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第 ２期
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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 。 （ ， ， ）
基于改进显著图的高效裂纹检测算法
裂纹检测是指从一幅图像中定位出裂纹所在区域。
在实际应用中，相较于简单地判断图像中有无裂纹，定位出裂纹所在区域具有更重要的意义。
通过定位出裂纹所在区域，能够对设备的健康状况进行评估，从而对事故的发生进行预警。
裂纹检测技术在建筑、桥梁、航空、汽车、工业设备等领域都具有广泛的应用价值。
图像处理技术是裂纹检测的主要方法之一，中外许多学者使用图像处理的方法进行裂纹检测[1-6]。
2003年，Qader等[1]比较了快速哈尔变换（FHT）、快速傅里叶变换（FFT）、Sober边缘检测和Canny边缘检测对裂纹的检测基于改进显著图的高效裂纹检测算法王翀1，2，韩振奇1，徐浩煜3，祝永新1，徐胜1，2，陈夏41.中国科学院上海高等研究院，上海2012102.中国科学院大学，北京1000493.联想集团研究院上海分院，上海2012104.上海微小卫星工程中心，上海201210摘要：裂纹检测对于确保设施和设备的安全运行非常重要。
然而现有的裂纹检测方法数据标注困难，且训练时间长，检测速度慢。
针对这些问题，提出一种基于改进显著图的裂纹检测算法，应用卷积神经网络提取的特征计算出图像中裂纹的位置，从而实现裂纹检测。
该算法解决了裂纹检测算法数据标注困难的问题；训练时间短，使用两块k80显卡训练时间仅为23min；检测速度快，具有105帧/s的检测速度；同时在自制数据集上达到了52%的平均精度，验证了该算法的有效性。
关键词：裂纹检测；卷积神经网络；显著图；像素级检测；实时检测文献标志码：A中图分类号：TP391.4doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1912-0162Efficient Crack Detection Algorithm Based on Improved Saliency MapWANG Chong1，2,HAN Zhenqi1,XU Haoyu3,ZHU Yongxin1,XU Sheng1，2,CHEN Xia41.Shanghai Advanced Research Institute,Chinese Academy of Sciences,Shanghai201210,China2.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing100049,China3.Shanghai Branch,Lenovo Research,Shanghai201210,China4.Microsatellites of Chinese Academy of Sciences,Shanghai201210,ChinaAbstract：Crack detection is significant important for the safe operation of facilities and equipment.However,some prob-lems exist in current crack detection methods：the data annotation process is cumbersome;the training process is time-consuming;and the detection speed is slow.In order to solve these problems,a weakly supervised crack detection algo-rithm is proposed.The algorithm uses the features extracted by the convolutional neural network to generate a saliency map containing the position information of the crack in the image,thus achieving crack detection.The experimental results show that the crack detection algorithm based on improved saliency map solves the difficulty in data annotation,and has a pixel-level detection effect while only need to learn image categories.The training time is short,only needs23minutes using two k80GPUs,at the same time,achieving52%average precision on the homemade data set and has a detection speed of105frames per second,which verifies the effectiveness of the algorithm.Key words：crack detection;convolutional neural network;saliency map;pixel-level detection;real-time detection基金项目：国家自然科学基金（U1831118）；上海市科学技术委员会项目（，）。
基于图像处理的路面裂缝自动检测系统设计
基于图像处理的路面裂缝自动检测系统设计作者：任炳兰来源：《建筑工程技术与设计》2014年第06期【摘要】针对传统的对于路面病害信息获取耗时、耗力、影响交通、不精确等的缺陷，本文提出了一种基于图像处理的路面裂缝自动检测系统。
同时提出了一种基于图像处理的路面裂缝自动检测方法，即对灰度不均匀的图像用一种快速的方法进行校正，再对由于光照等外界条件对图像的质量有所影响的路面图像进行去噪增强，阈值分割，最后提取线性特征，通过提取出的线性特征可以识别出裂缝目标。
通过对裂缝像素点的统计，计算出裂缝的面积，长度，宽度等特征信息，得到比较满意的实验结果。
【关键词】路面裂缝；数字图像处理；自动检测；图像增强；特征提取1、引言近年来，由于科技的迅速发展，国内外的研究部门开发了许多公路数据的采集设备，如用于路面数据自动采集的交通自动记录仪、几何数据检测仪、路面自动弯沉检测车、轴重仪等。
但对于路面破损数据的采集主要还是依靠人工检测。
人工检测存在许多缺陷，比如检测效率比较低且耗费大量时间，野外操作不安全【1】。
当需要对对路面破损进行客观和准确的评价时，人工检测是难以满足要求的。
因此，对于路面破损的自动检测技术的研究及结合高新技术来开发和设计高效、快速、准确的路面破损自动检测系统具有重要的意义。
2、系统设计路面破损自动检测系统基本工作原理如图1所示，系统的工作流程可分为三部分：图像获取、图像处理和图像解释。
系统首先通过安装在检测车上的摄像机和计算机来获取图像。
将数字化后的拍摄的路面图像存储在计算机进行中。
由于路面图像的数据量非常大，所以必须经过压缩，将采用JPEG格式压缩的图像实时地存储在硬盘，即可以实时或离线地进行数据处理。
数字图像处理和图像解释是系统的核心，包括图像预处理、裂缝特征识别和裂缝评价。
首先对裂缝图像进行滤波处理，减少噪声，并对裂缝边缘进行增强，提取裂缝，并识别裂缝类型、计算裂缝特征值，最后对路面的破损状况进行评估。
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裂缝检测综述
本文通过总结分析前人研究的结果，归纳了边缘检测算法和机 器学习检测算法这两种裂缝检测算法。其裂缝检测的流程如图1所 示，下文将根据图1给出的流程进行逐一分析总结。
图1 裂缝检测流程图
1.2 图像取样 图像取样即是利用相机对待测物体表面进行拍摄并将图片储存
下来的过程。本文主要研究了雷艇和吴文轩、陈方斯等提出的图像 采集系统，其对比表如表1所示。
表1取样系统对比表提出者系统工作特点雷艇雷艇给出的图像采集系统利用传送带将物体运送到相机处进行连续取样选取最优的图片吴文轩陈方斯等吴文轩陈方斯等给出的图像系统利用导轨将待取样物体固定通过运动相机对物体进行取样由表1可知其系统都可以满足工业生产中产品批量检测的要求但是雷艇和吴文轩陈方斯等所提出的系统对于像陶瓷这样的圆柱形物体的检测有一定的缺陷其只能检测圆柱形物体的四分之一表面
因此，本文对于图像取样过程给出建议：（1）在图片取样处 将陶瓷样品均匀旋转，在相同的时间间隔内分别进行图片拍摄； （2）在图片取样处放置多台相机，取样时旋转一次即可。 1.3 图像灰度化
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。
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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）
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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。
9
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。
10
3. 裂缝细尺度显著性增强（4）
11
4. 空间显著性增强
• 空间加权显著性，每个小块rk，其块内像素点（x,y）
12
5. 显著性分割
• 设f(i)为图中显著值为i的点的概率，Smin和Smax分别为图中显著性最小 值和最大值
基于图像显著性的路面裂缝检测
1
• 裂缝图像显著性检测 – 灰度校正 – 裂缝显著性检测 – 裂缝细尺度显著性增强 – 空间显著性增强 – 显著性分割
2
技术难点
• 路面图像噪声复杂： – 路面材料颗粒形成的大范围随机纹理覆盖整幅图像； – 光照不均匀引起的中间亮周围暗的典型变化； – 相机固有的因辅助照明不均匀引起的带状条纹； – 路面的油污、水渍以及行道线干扰
• 以裂缝像素为中心，设计权值，增强显著程度。 • 将校正后的路面图像变换到适合裂缝的尺度，会更加突出裂缝的局部
特征。
8
3. 裂缝细尺度显著性增强（2）
① 选取裂缝级尺度图像中，未筛选过的综合显著值大于平均值两倍且 灰度值小于原图像灰度均值的点作为候选裂缝点。
② 定义裂缝最小长度为L，初始长度l=0，领域扩张步长s=1.以某个候选 点为中心，检测其(2s+1)×(2s+1)领域内是否存在候选点，若不存在， 线性权重wl为0，该点标记已筛选，转步骤1；若存在，l++，s++,上 下左右4个方向，记录其增长方向；若同时存在多个候选点，依次记 录。
③ 以候选点的(2(s-1)+1)×(2(s-1)+1)领域为内窗口，(2s+1)×(2s+1)为外 窗口，搜索两窗口之间是否存在候选点，若不存在，则内窗口内所 有候选点标记为已筛选，wl为l/sL，转步骤1；若存在，分别记录各 候选点增长方向θ.,l++,s++.重复该步骤，直到l>L/2，此时wl=1，标记 内窗口候选点已选