基于圖像處理的高速公路路面裂痕自動(dòng)動(dòng)檢測(cè)技術(shù)研究

1、-范文最新推薦- 基于圖像處理的高速公路路面裂痕自動(dòng)動(dòng)檢測(cè)技術(shù)研究 摘要路面破損數(shù)據(jù)是路面養(yǎng)護(hù)管理中重要的數(shù)據(jù)之一。目前主要采用人工檢測(cè)的方法獲取數(shù)據(jù)，但人工檢測(cè)效率低、耗時(shí)，而且現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)存在不安全因素。因此，開展路面破損自動(dòng)檢測(cè)及識(shí)別技術(shù)研究具有重要的意義。本文介紹了國(guó)內(nèi)外研究的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)單的路面裂痕自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)圖像處理的基本方法進(jìn)行了研究，主要研究用圖像處理的方法準(zhǔn)確的找出路面裂痕。在獲取圖像之后對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用濾波技術(shù)，去除了圖像噪聲。對(duì)圖像進(jìn)行分割，最終將裂痕的外形提取出來。再對(duì)圖像進(jìn)行分析，確定檢測(cè)到的是否為裂痕，最終達(dá)到快速找出裂痕的目的關(guān)鍵詞路面裂痕 圖像

2、處理 自動(dòng)檢測(cè)畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書（論文）外文摘要8960TitleHighway pavement cracks based on image processing automatically detects theAbstractPavement surface distress data is one of the important data in the Pavement Maintenance Management. Manual inspection method used to obtain data, but the artificial low detection efficie

3、ncy, time-consuming, and the scene detect the presence of insecurity. Therefore, to make the road damaged the automatic detection and recognition technology is of great significance.This article describes the status and development trend of domestic and international research, design pavement cracks

4、 of automatic detection systems, image processing method, the main study using image processing method to accurately identify pavement cracks.Get the image after the image preprocessing, the use of filtering technology, in addition to image noise. Image segmentation, the final shape extracted from t

5、he rift. Image analysis, to determine whether detected as cracks, and ultimately achieve the goal of quickly identify cracks 參 考 文 獻(xiàn)38附錄A40第一章緒論隨著我國(guó)高速公路的建設(shè)的快速發(fā)展，高速公路路基路面的質(zhì)量監(jiān)控體系越來越完善，要求的檢測(cè)水平也越來越高。車輛在高速公路上行駛時(shí)，對(duì)路面的平整度、完好度要求較高。出現(xiàn)裂痕不平的公路不但對(duì)人民的生命安全造成安全隱患，還會(huì)給國(guó)家造成重大的損失。目前，高速公路延伸至全國(guó)各地，如果還使用人工丈量的方法，不但效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度

6、大，而且檢測(cè)速度緩慢、誤差較大，不能滿足如此之多的高速公路路面檢測(cè)的要求，而且在進(jìn)行檢測(cè)過程中，危險(xiǎn)性也較大。因此，需要一種快速高效安全的檢測(cè)方法。本課題的主要研究目的就是運(yùn)用光電檢測(cè)的原理和數(shù)字圖像處理的方法，對(duì)高速公路路面進(jìn)行快速的自動(dòng)檢測(cè)。1.1 國(guó)內(nèi)外的發(fā)展?fàn)顩r1.1.1國(guó)外的發(fā)展歷程【1】用光電檢測(cè)方法配合數(shù)字圖像處理來檢測(cè)路面，在國(guó)外發(fā)展較早。早在上世紀(jì)70年代末，國(guó)外就有利用車載16um攝像機(jī)的攝影車來采集路面破損圖像信息。載有路面破損圖像信息的膠卷經(jīng)過沖洗以后進(jìn)行人工的判讀，并錄入計(jì)算機(jī)。但此方法由于成本和精度問題，并未得到廣泛應(yīng)用。上世紀(jì)80年代，國(guó)外研究部門開始利用攝像機(jī)來

7、開發(fā)路面破損信息自動(dòng)采集系統(tǒng)。如日本的Komatsu系統(tǒng)。但該系統(tǒng)最終沒有得到商業(yè)應(yīng)用。1995年，瑞士研究工作者開發(fā)了CREHOS系統(tǒng)（裂縫識(shí)別全信息攝影系統(tǒng)）。同時(shí)期，美國(guó)的Earth公司開發(fā)研制了“路面狀況評(píng)價(jià)系統(tǒng)（PCES）”，瑞士基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)公司（IME）開發(fā)研制的PAVUE系統(tǒng)，都是基于模擬技術(shù)的路面破損信息檢測(cè)系統(tǒng)。進(jìn)入90年代中期后，隨著數(shù)字圖像處理和硬件技術(shù)的發(fā)展，應(yīng)用CCD攝像技術(shù)進(jìn)行檢測(cè)取得了很大的進(jìn)展，并得到了廣泛的應(yīng)用。美國(guó)阿肯色州大學(xué)研制出了一套實(shí)時(shí)路面檢測(cè)測(cè)量系統(tǒng)“數(shù)字公路數(shù)據(jù)車（DHDV）&rd

8、quo;。近幾年來國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者將數(shù)字圖像處理技術(shù)運(yùn)用到物體表面裂紋檢測(cè)中并取得了較好的效果。如：Priyan Gunatilake設(shè)計(jì)的飛行器表面裂紋檢測(cè)系統(tǒng)；J Pynn設(shè)計(jì)的道路表面裂紋自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)；D.H.Ryu設(shè)計(jì)的疲勞裂紋檢測(cè)系統(tǒng)等等。 圖像增強(qiáng)主要是突出圖像中感興趣的信息，衰減或去除不需要的信息，從而使有用的信息得到增強(qiáng)，便于目標(biāo)區(qū)分或?qū)ο蠼忉?。圖像增強(qiáng)的方法主要有直方圖增強(qiáng)、空域增強(qiáng)、頻域增強(qiáng)、偽彩色增強(qiáng)等技術(shù)。（3）圖像識(shí)別圖像識(shí)別是數(shù)字圖像處理的重要研究領(lǐng)域。圖像識(shí)別方法大致可分為統(tǒng)計(jì)識(shí)別法、句法識(shí)別法和模糊識(shí)別法。（4）圖像理解圖像理解的重點(diǎn)是在圖像分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究

9、圖像中各目標(biāo)的性質(zhì)及其相互間的聯(lián)系，并得出對(duì)圖像內(nèi)容含義的理解以及對(duì)原來客觀場(chǎng)景的解釋，從而指導(dǎo)和規(guī)劃行為。1.3 MATLAB圖像處理工具箱簡(jiǎn)介【7】MATLAB是MATrix LABoratory的縮寫。MATLAB開發(fā)的最初目的是為軟件中的矩陣運(yùn)算提供方便。MATLAB是一種基于向量的高級(jí)程序語言，它將計(jì)算、可視化與程序設(shè)計(jì)集成在一個(gè)易用的環(huán)境中。MATLAB采用技術(shù)計(jì)算語言，幾乎與專業(yè)領(lǐng)域中所使用的數(shù)學(xué)表達(dá)式相同。圖像處理工具箱（Image Processing Toolbox, IPT）是Matlab環(huán)境下開發(fā)出來的許多工具箱之一,為圖像處理工程師、科學(xué)家和研究人員提供了直觀、可靠的

10、一體化開發(fā)工具，這些工具被廣泛地應(yīng)用于航空航天和國(guó)防、遙感探測(cè)、生物科技、醫(yī)藥圖像和科學(xué)圖像處理等領(lǐng)域中。1.4課題主要研究?jī)?nèi)容針對(duì)目前人工檢測(cè)裂痕效率低下的問題，本課題要討論一種自動(dòng)檢測(cè)裂痕的方法。任務(wù)的實(shí)現(xiàn)主要是通過搭建光電檢測(cè)系統(tǒng)，運(yùn)用圖像處理的相關(guān)算法，完成對(duì)路面檢測(cè)識(shí)別。首先，利用數(shù)碼攝像機(jī)進(jìn)行圖像的采集，對(duì)采集到的視頻進(jìn)行捕捉后得到一系列靜止圖像，然后再進(jìn)行圖像處理和識(shí)別。由于時(shí)間的限制，關(guān)于視頻捕捉的相關(guān)方法本課題不進(jìn)行深入討論，重點(diǎn)是研究圖像的預(yù)處理算法和識(shí)別方法。 CMOS圖像傳感器的結(jié)構(gòu)如圖2-2所示。圖2.2 CMOS圖像傳感器其主要貢獻(xiàn)是將探測(cè)器、電荷、電壓轉(zhuǎn)換以及提供

11、緩沖和尋址的晶體管都集成到像元內(nèi)。由于入射光子轉(zhuǎn)換為信號(hào)電荷后，信號(hào)電荷到電壓的轉(zhuǎn)換是直接在每個(gè)像元中完成的，因此CMOS的特點(diǎn)是大部分工作都是在電壓域內(nèi)進(jìn)行。整個(gè)像元的行信號(hào)是以低速并行采樣，而列信號(hào)的多路轉(zhuǎn)換是在陣列底部完成，CMOS的這種結(jié)構(gòu)提供了隨機(jī)進(jìn)入像元，以非常高的幀速率直接開窗口的能力。根據(jù)上面對(duì)CCD和CMOS攝像頭的比較，本課題的圖像采集系統(tǒng)采用CMOS數(shù)碼攝像頭。選擇好照明光源以及數(shù)碼攝像機(jī)之后，就可以進(jìn)行圖像的采集和處理了。2.2.2光源的選擇設(shè)計(jì)【10】在夜晚工作時(shí)需要用到照明裝置，光源的種類很多，所以需要對(duì)光源進(jìn)行選擇。傳統(tǒng)光源主要有白熾燈、日光燈等，新型光源主要有L

12、ED。LED（Lighting Emitting Diode）是一種新型的半導(dǎo)體固態(tài)光源，它利用固體半導(dǎo)體芯片作為發(fā)光材料，當(dāng)其兩端加上正向電壓時(shí)，半導(dǎo)體中的載流子復(fù)合，放出過剩的能量，引起光子發(fā)射，產(chǎn)生可見光?，F(xiàn)將白光LED與傳統(tǒng)光源的特點(diǎn)比較如下：白熾燈的色溫在2500-3000K，而日光燈和白光LED的色溫均可達(dá)3000-10 000K。白熾燈是熱發(fā)光光源，日光燈是氣體發(fā)光，而LED是冷發(fā)光。白熾燈的壽命只有1000h，日光燈可達(dá)10 000h，白光LED可達(dá)100 000h。白熾燈反應(yīng)慢，約為100ms，且耗電易碎，而日光燈反應(yīng)較快但含汞會(huì)產(chǎn)生污染且易碎，白光LED則省電，耐震動(dòng)、反應(yīng)

13、時(shí)間極快。正是因?yàn)長(zhǎng)ED的以上優(yōu)點(diǎn)，本課題決定采用LED作為照明光源。對(duì)光源的要求是亮度均勻、明暗可調(diào)。本課題采用6個(gè)LED排成兩排作為光源，可以滿足視場(chǎng)大小以及光強(qiáng)的需要，并且LED接有調(diào)節(jié)光強(qiáng)的旋鈕，可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)拍攝的情況將亮度調(diào)至最適宜狀態(tài)，防止因?yàn)楣庠戳炼忍』蛱笠鸬娜毕輬D像不清晰。光源放置的位置在玻璃基板的斜上方，在數(shù)碼攝像頭之下，在搭建采集平臺(tái)時(shí)一定要尋找最佳角度，使接收到的缺陷反射光最大并且要保證沒有鏡面反射光進(jìn)入攝像頭。 3.2 圖像處理的基本理論所謂數(shù)字圖像處理，就是利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或其它高速、大規(guī)模集成數(shù)字硬件，對(duì)從圖像信息轉(zhuǎn)換來的數(shù)字電信號(hào)進(jìn)行某些數(shù)字運(yùn)算或處理，以達(dá)到

14、提高圖像的質(zhì)量或人們所要求的某些預(yù)期的結(jié)果。例如:使褪色模糊了的照片變清晰;從醫(yī)學(xué)顯微圖片中提取有意義的細(xì)胞特征;對(duì)被噪聲污染的圖像去除噪聲;對(duì)信息微弱的圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理;對(duì)失真的圖像進(jìn)行幾何校正;從遙感圖片中辨認(rèn)農(nóng)作物、森林、湖泊和軍事設(shè)施等等。但由于當(dāng)前計(jì)算機(jī)是順序處理技術(shù)，因此對(duì)信息量較大的圖像，運(yùn)算處理速度不如光學(xué)方法快。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像處理技術(shù)將會(huì)以全新的面貌出現(xiàn)。3.2.1 數(shù)字圖像處理、識(shí)別和理解數(shù)字圖像處理就是利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行各種目的的處理。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量較差的圖像

15、，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。如圖3.1所示。還有一類圖像處理是以機(jī)器為對(duì)象，處理的目的是使機(jī)器或計(jì)算機(jī)能自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)，稱為圖像識(shí)別。圖像識(shí)別系統(tǒng)輸入的是改善質(zhì)量后的圖像，一般稱為預(yù)處理后的圖像，輸出的是對(duì)圖像中目標(biāo)(物體)的識(shí)別或分類。圖像識(shí)別的過程包括圖像的預(yù)處理、圖像分割、特征提取和圖像分類，6如圖3.2所示。圖像輸入圖像輸出圖3.1 圖像處理 3.2.2 圖像檢測(cè)方法和分類圖像分割方法主要有二大類:一是基于邊界的圖像分割;二是基于區(qū)域的圖像分割技術(shù)。常見圖像分割的手段邊緣檢測(cè)、微分算子、直方圖變換、高哈夫變換、區(qū)域生長(zhǎng)、形態(tài)學(xué)處理等。1） 基于邊界