陶明霞，錢 廣，馬仁安

(1.安徽建筑大學(xué)土木學(xué)院，安徽 合肥 230601；2.寧波交通工程咨詢監(jiān)理有限公司，浙江 寧波 315100；3.新華學(xué)院電子與信息學(xué)院，安徽 合肥 230088)

隨著高速公路在我國的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的基于人眼觀察來檢測路面裂縫的方法已經(jīng)不能滿足及時維護高速公路的要求，這使運用計算機實現(xiàn)路面自動檢測成為新的研究熱點.對已采集的大量瀝青路面圖像進行質(zhì)量分析，進而對裂紋進行自動檢測，主要存在2類比較難解決的問題：一是成像灰度不均勻，主要由光照不均勻引起；二是噪聲問題，如路邊建筑物的陰影、剎車痕跡和油跡等.針對這2類問題，許多學(xué)者提出了多種解決方法.Li L等[1]運用Sobel圖像檢測與域值分割方法來實現(xiàn)裂縫與路面的分割，但相應(yīng)的域值T很難確定.一些學(xué)者運用小波分析的多分辨率特性來解決裂縫的弱信號特性[2-4]，但在實際運用中如何選擇分析尺度是一個有待進一步解決的問題.Zuo Y等[5]運用模糊邏輯算法實現(xiàn)裂縫檢測，但很難從海量圖像中確定亮度閾值以實現(xiàn)從亮度圖到裂縫圖的轉(zhuǎn)換.

針對瀝青路面圖像中裂縫與路面背景的特性，筆者擬采用非線濾波、二值化、形態(tài)學(xué)開閉運算等方法對路面圖像進行處理，從而得到一種有效的裂縫自動檢測算法.路面裂縫自動檢測流程為輸入路面圖像—非線性濾波—圖像二值化—填補裂縫間隙—剔除獨立噪聲—提取裂縫骨架.

1 非均勻光照噪聲的去除

根據(jù)路面圖像的特點，可將其分成背景圖像Ib、噪聲信號In和裂縫圖像Ic,即I=Ib+In+Ic.算法的核心為如何精確提取Ic.目前，大多數(shù)學(xué)者從由I中提取Ic的角度出發(fā)，研究如何解決因光照不均勻引起的圖像中間亮、邊緣暗的問題[6-8].對大量的路面圖像進行特征分析，筆者發(fā)現(xiàn)圖像的大部分均是背景.因此，設(shè)法從另一個角度去考慮問題，即如何準(zhǔn)確提取路面圖像的背景Ib.主要思路為運用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法提取背景圖像，再運用此背景圖像來解決不均勻光照引起的噪聲問題.首先運用開運算對圖像進行極小值濾波，再運用同樣算子對圖像進行閉運算，即極大值濾波.極小和極大值濾波消除了路面圖像的裂縫、油漬等弱信號信息，而保留了路面等強信號目標(biāo)，如圖1b所示.再將原始路面圖像減去濾波后的背景圖像，從而消除光照不均引起的噪聲.將整個背景圖像灰度均值加到相減后圖像的每個像素，以還原路面圖像，如圖1c所示.從圖1c中可以看出圖像中間較亮、邊緣較暗的現(xiàn)象已得到解決.運用此方法對大量路面圖像進行處理.從效果來看，能夠解決光照不均問題，而且相對文獻[9]提出的灰度值校正算法，具有便于算法移值和執(zhí)行效率高的特點.

圖1 非均勻光照噪聲的去除的圖像 Fig.1 Removal of Nonuniform Illumination Noise

2 二值化分割

路面裂縫圖像二值化是自動檢測中的關(guān)鍵步驟.由于路面除了裂縫外還有油漬、輪跡和建筑物陰影等弱信號信息，因此很難有一種全局分割的方法滿足實際需要.為此，筆者將整個路面圖像分割成多塊，如圖2a所示.在單塊圖像中，裂縫和其他弱信號對象共存的概率減少.分塊的、尺寸較小的單塊圖像整體上呈現(xiàn)均勻的灰度值，圖像中裂縫和其他噪聲的灰度值相對于路面的灰度值要低得多，故采用分塊圖像的灰度統(tǒng)計特征來確定分割域值.[9-10]

設(shè)單塊圖像為Ii(p)，二維坐標(biāo)p={x，y}，wi和hi為圖像塊的寬和高，c值為常數(shù)(一般根據(jù)實驗確定).路面圖像二值化的具體實現(xiàn)步驟如下：

圖2 路面圖像二值化Fig.2 Binarization of Pavement Image

(ⅰ)統(tǒng)計圖像的直方圖Hi(n)，n<255；

(ⅱ)對域值集合T={t1，t2，…，ti，…,tn}，tj=tj-1+ 1，n<255,從t1開始對直方圖作累加計算Sj=Sj-1+H(tj)，其中S0=0；

(ⅲ)當(dāng)Si>c×wi×hi時終止，否則轉(zhuǎn)(ⅱ)；

(ⅳ)用最后得到的ti值對單塊圖像作二值化處理.

根據(jù)上述步驟得到的路面二值化圖像，如圖2b所示.

3 非裂縫噪聲的去除

二值化后的圖像可能存在連續(xù)裂縫被中斷的現(xiàn)象，因此需要對二值圖像作開閉運算，即IB=(I⊕B)?B，其中I為二值化圖像，B為形態(tài)學(xué)算子.作開閉運算后的二值圖像呈現(xiàn)半徑為5的圓盤狀結(jié)構(gòu)，如圖3a所示.

路面圖像在二值化后，隨機噪聲仍以胡椒狀散布于整個圖像中，如圖3b所示.由圖3b可以看出，相對于隨機噪聲來說，裂縫的像素面積會大得多，且一般呈現(xiàn)細(xì)長狀連續(xù)分布.據(jù)此，筆者采用形態(tài)學(xué)的閉運算來去除噪聲，即先對白色像素點(對應(yīng)噪聲和裂紋)做膨脹運算，再對膨脹后的圖像做腐蝕運算.主要的操作包括2步：(1)面積計算.通過8鄰域，統(tǒng)計各白色像素塊的像素值.(2)閾值判斷.面積閾值需要根據(jù)實際采集數(shù)據(jù)和道路病害程度來確定.面積大于一定閾值的像素塊被標(biāo)記為裂紋像素點，小于一定閾值的像素塊被記為噪聲像素點.經(jīng)過此2步操作后，得到如圖3c所示的圖像.

圖3 非裂縫噪聲的去除Fig.3 Removal of Non Crack Noise

4 實驗結(jié)果與討論

運用路面裂縫自動檢測方法對1 000幅大小為1024×768的瀝青路面圖像進行裂縫檢測及分類處理，4類典型裂縫的檢測結(jié)果如圖4所示.從圖4可知該方法對4類典型裂縫進行了有效檢測.

圖4 4類典型裂縫的檢測Fig.4 Detection of Four Typical Kinds of Cracks

表1列出了相應(yīng)的檢測時間和準(zhǔn)確率，從中可知系統(tǒng)運行時間均值約為1.75 s，檢測準(zhǔn)確率均值為96.25%.

表1 路面裂縫自動檢測Table 1 Automatic Detection of Pavement Cracks

5 結(jié)語

針對人工檢測路面裂縫存在的問題，提出了一種新的檢測方法.該路面裂縫自動檢測方法能夠應(yīng)用到瀝青路面車載檢測系統(tǒng)中，檢測準(zhǔn)確率能夠滿足系統(tǒng)設(shè)計要求.配合GPS定位系統(tǒng)，該方法能夠自動檢測和定位瀝青路面裂縫，與人工檢測相比節(jié)省了大量的人力、物力和財力，且有利于路面圖像數(shù)據(jù)的有效管理.

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