路面病害邊緣檢測方法和裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術涉及一種路面病害邊緣檢測方法和裝置。所述方法包括步驟：對獲取的路面圖像進行灰度化處理，獲得灰度圖像；采用預設滑動窗口對所述灰度圖像進行遍歷，獲得各個子圖像，計算每個子圖像中所有像素點的灰度值；以獲得的各個子圖像的灰度值閾值為界，將每個子圖像中所有像素點的灰度值分成兩組，計算每組灰度值的平均值，獲得每個子圖像的第一平均值和第二平均值，其中第一平均值小于第二平均值；若子圖像中第一平均值小于第二平均值與第二平均值對應的平均閾值通過率的乘積，對該子圖像進行保留；根據保留的各個子圖像獲得路面病害的邊緣圖像。本發明專利技術能夠實現裂縫病害以及其它路面病害的邊緣檢測。

Method and device for detecting edge of pavement disease

The invention relates to a method and a device for detecting edge of pavement diseases. The method comprises the steps of: obtaining the road image gray processing, obtain the gray image; use the default sliding window to traverse the gray image, the sub image, gray calculation of all pixels in each sub image is divided by the threshold value; each sub image gray value obtained Gray all the pixel values in each sub image is divided into two groups, each group average gray value, for each sub image of the first mean value and average value of second, of which the first average value is less than second, the average value; if the sub image the average value is less than second, the average value of second and the average threshold corresponding to the the rate of product, keep the edge image of the sub image; according to the sub images obtained retention pavement. The invention can realize the edge detection of cracks, diseases and other road diseases.

【技術實現步驟摘要】
路面病害邊緣檢測方法和裝置
本專利技術涉及圖像處理
，特別是涉及一種路面病害邊緣檢測方法以及一種路面邊緣檢測裝置。
技術介紹
路面圖像含有大量的噪聲，有來自攝像機本身的成像噪聲，也有來自路面材質本身(水泥、瀝青)所帶來的紋理噪聲。在盡量保留路面病害邊緣的前提下，對路面圖像進行了去噪處理后，其仍然帶有不少的紋理噪聲，這給路面病害邊緣的檢測帶來很大干擾。而且路面背景和路面病害邊緣之間的灰度對比強弱不均，加上不同材質路面的灰度的動態變化，導致了目前的路面病害邊緣檢測只適用于對邊緣特性相對較強的裂縫病害的邊緣檢測，而不適用于對其他路面病害的邊緣檢測，這給后續路面病害的定位和度量帶來很大的影響。
技術實現思路
基于此，有必要針對上述問題，提供一種路面病害邊緣檢測方法和裝置，能夠實現裂縫病害以及其它路面病害的邊緣檢測。一種路面病害邊緣檢測方法，包括步驟：對獲取的路面圖像進行灰度化處理，獲得灰度圖像；采用預設滑動窗口對所述灰度圖像進行遍歷，獲得各個子圖像，計算每個子圖像中所有像素點的灰度值；以獲得的各個子圖像的灰度值閾值為界，將每個子圖像中所有像素點的灰度值分成兩組，計算每組灰度值的平均值，獲得每個子圖像的第一平均值和第二平均值，其中第一平均值小于第二平均值；若子圖像中第一平均值小于第二平均值與第二平均值對應的平均閾值通過率的乘積，對該子圖像進行保留，其中平均閾值通過率根據以第二平均值為自變量以平均閾值通過率為因變量的函數獲得；根據保留的各個子圖像獲得路面病害的邊緣圖像。一種路面病害邊緣檢測裝置，包括：灰度圖像獲得模塊，用于對獲取的路面圖像進行灰度化處理，獲得灰度圖像；子圖像獲得模塊，用于采用預設滑動窗口對所述灰度圖像進行遍歷，獲得各個子圖像，計算每個子圖像中所有像素點的灰度值；灰度值劃分模塊，用于以獲得的各個子圖像的灰度值閾值為界，將每個子圖像中所有像素點的灰度值分成兩組，計算每組灰度值的平均值，獲得每個子圖像的第一平均值和第二平均值，其中第一平均值小于第二平均值；子圖像篩選模塊，用于在子圖像中第一平均值小于第二平均值與第二平均值對應的平均閾值通過率的乘積時，對該子圖像進行保留，其中平均閾值通過率根據以第二平均值為自變量以平均閾值通過率為因變量的函數獲得；邊緣圖像獲得模塊，用于根據保留的各個子圖像獲得路面病害的邊緣圖像。上述路面病害邊緣檢測方法和裝置，將路面圖像的灰度圖像劃分為各個子圖像，利用在圖像邊緣處可以將每個子圖像分為兩組的特點，并結合路面圖像的灰度范圍所設計的平均閾值通過率的函數，使得只需調整平均閾值通過率的函數，即可實現任何灰度范圍內的圖像邊緣檢測，準確地檢測出路面病害(裂縫病害以及其它路面病害)邊緣，為后續的路面病害的定位和度量提供了很好幫助。附圖說明圖1為一實施例的路面病害邊緣檢測方法的流程示意圖；圖2為一具體實施例的平均閾值通過率曲線的示意圖；圖3為一具體實施例的路面病害邊緣檢測方法的流程示意圖；圖4為一實施例的路面病害邊緣檢測裝置的結構示意圖。具體實施方式為更進一步闡述本專利技術所采取的技術手段及取得的效果，下面結合附圖及較佳實施例，對本專利技術的技術方案，進行清楚和完整的描述。如圖1所示，一種路面病害邊緣檢測方法，包括步驟：S110、對獲取的路面圖像進行灰度化處理，獲得灰度圖像；S120、采用預設滑動窗口對所述灰度圖像進行遍歷，獲得各個子圖像，計算每個子圖像中所有像素點的灰度值；S130、以獲得的各個子圖像的灰度值閾值為界，將每個子圖像中所有像素點的灰度值分成兩組，計算每組灰度值的平均值，獲得每個子圖像的第一平均值和第二平均值，其中第一平均值小于第二平均值；S140、若子圖像中第一平均值小于第二平均值與第二平均值對應的平均閾值通過率的乘積，對該子圖像進行保留，其中平均閾值通過率根據以第二平均值為自變量以平均閾值通過率為因變量的函數獲得；S150、根據保留的各個子圖像獲得路面病害的邊緣圖像。上述路面病害邊緣檢測方法，利用在圖像邊緣處可以將每個子圖像分為兩組的特點，并結合路面圖像的灰度范圍所設計的平均閾值通過率的函數，可以準確地檢測出路面病害(裂縫病害以及其它路面病害)邊緣。本專利技術整體方案為：a、對路面圖像進行預處理，b、對路面圖像進行邊緣檢測。步驟S110屬于對路面圖像預處理的過程，步驟S120到步驟S150屬于對路面圖像邊緣檢測的過程。下面對各個步驟進行詳細介紹。在步驟S110中，路面圖像可以采用攝像裝置拍攝獲得。傳統技術中，對于路面病害邊緣的檢測技術大都基于導數的原理來實現的。而本專利技術獲得路面圖像后，對路面圖像進行灰度化處理，直接用原圖像的灰度值來進行邊緣的檢測，而不經過導數處理，這能夠根據所要檢測目標的灰度范圍對邊緣進行有效的檢測，而減少非目標邊緣的誤檢。將路面圖像進行灰度化處理后，為了進一步提高邊緣檢測的效果，還可以再進行其它預處理，然后基于最終預處理后的圖像進行邊緣的檢測。例如，先對圖像進行灰度化處理，再進行中值濾波去噪，然后進行高斯濾波去噪等。灰度化處理、中值濾波去噪和高斯濾波去噪均可以采用現有技術中已有的方式實現。在步驟S120中，采用滑動窗口將整個路面圖像的灰度圖像劃分為多個子圖像。滑動窗口每到一個位置，該滑動窗口內的像素點就構成一個子圖像，每個子圖像也可以稱之為一個窗口，滑動窗口將整個灰度圖像遍歷完成后，就得到各個子圖像，也即是各個窗口。然后采用現有技術中已有的方式計算出每個子圖像中所有像素點的灰度值。由于本專利技術利用的是在圖像邊緣處可以將窗口內的灰度值分為兩組的特點，所以為了確保可以分為兩組，在一個實施例中，所述預設滑動窗口為M*M的滑動窗口，M表示像素點，為大于等于3的奇數。例如，滑動窗口為3*3的滑動窗口、5*5的滑動窗口或者7*7的滑動窗口等。考慮到計算量的問題，即為了降低計算量，滑動窗口優選為3*3的滑動窗口。在步驟S130中，計算各個子圖像的灰度值閾值有多種實現方式，例如，在一個實施例中，采用最大類間方差法(OTSU)計算出每個窗口內的閾值thresh。得到各個窗口的灰度值閾值后，根據各個窗口的灰度值閾值對各個窗口的像素點的灰度值進行分組。例如，針對某一個窗口的所有灰度值，大于等于對應灰度值閾值的灰度值劃分為一組，小于對應灰度值閾值的灰度值劃分為另一組；或者，大于對應灰度值閾值的灰度值劃分為一組，小于等于對應灰度值閾值的灰度值劃分為另一組。以3*3的滑動窗口為例，劃分的各個子圖像(即各個窗口)內有9個灰度值，將每個窗口內的9個灰度值以thresh為界分成兩組。在一個實施例中，將每個子圖像中所有像素點的灰度值分成兩組之后，計算每組灰度值的平均值之前，還包括步驟：確定子圖像中兩組灰度值的個數均大于等于預設個數，其中預設個數為M*(M/2的值取整)。即一個窗口的兩組灰度值的個數均大于等于預設個數時，才對該窗口的兩組灰度值進行平均值的計算，否則將該窗口舍棄，不進行后續的處理。為了更好地理解預設個數的確定方式，以幾個例子進行說明。以3*3的滑動窗口為例，每一個窗口有9個灰度值，根據對應的灰度值閾值將9個灰度值分為兩組時，如果每一組的灰度值的個數均大于等于3*(3/2的值取整)＝3時，計算該窗口兩組灰度值的平均值，否則舍棄該窗口不進行處理。以5*5的滑動窗口為例，每一個窗口有本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種路面病害邊緣檢測方法，其特征在于，包括步驟：對獲取的路面圖像進行灰度化處理，獲得灰度圖像；采用預設滑動窗口對所述灰度圖像進行遍歷，獲得各個子圖像，計算每個子圖像中所有像素點的灰度值；以獲得的各個子圖像的灰度值閾值為界，將每個子圖像中所有像素點的灰度值分成兩組，計算每組灰度值的平均值，獲得每個子圖像的第一平均值和第二平均值，其中第一平均值小于第二平均值；若子圖像中第一平均值小于第二平均值與第二平均值對應的平均閾值通過率的乘積，對該子圖像進行保留，其中平均閾值通過率根據以第二平均值為自變量以平均閾值通過率為因變量的函數獲得；根據保留的各個子圖像獲得路面病害的邊緣圖像。

【技術特征摘要】
1.一種路面病害邊緣檢測方法，其特征在于，包括步驟：對獲取的路面圖像進行灰度化處理，獲得灰度圖像；采用預設滑動窗口對所述灰度圖像進行遍歷，獲得各個子圖像，計算每個子圖像中所有像素點的灰度值；以獲得的各個子圖像的灰度值閾值為界，將每個子圖像中所有像素點的灰度值分成兩組，計算每組灰度值的平均值，獲得每個子圖像的第一平均值和第二平均值，其中第一平均值小于第二平均值；若子圖像中第一平均值小于第二平均值與第二平均值對應的平均閾值通過率的乘積，對該子圖像進行保留，其中平均閾值通過率根據以第二平均值為自變量以平均閾值通過率為因變量的函數獲得；根據保留的各個子圖像獲得路面病害的邊緣圖像。2.根據權利要求1所述的路面病害邊緣檢測方法，其特征在于，子圖像的第二平均值越小，第二平均值對應的平均閾值通過率越小；子圖像的第二平均值越大，第二平均值對應的平均閾值通過率越大。3.根據權利要求2所述的路面病害邊緣檢測方法，其特征在于，所述函數為下述公式：其中，y為平均閾值通過率，meanH為第二平均值。4.根據權利要求1所述的路面病害邊緣檢測方法，其特征在于，所述預設滑動窗口為M*M的滑動窗口，M為大于等于3的奇數。5.根據權利要求4所述的路面病害邊緣檢測方法，其特征在于，將每個子圖像中所有像素點的灰度值分成兩組之后，計算每組灰度值的平均值之前，還包括步驟：確定子圖像中兩組灰度值的個數均大于等于預設個數，其中預設個數為M*(M/2的值取整)。6.根據權利要求1至5任意一項所述的路面病害邊緣檢測方法，其特征在于，根...

【專利技術屬性】
技術研發人員：陸華章，黃文清，丁國柱，
申請(專利權)人：廣東誠泰交通科技發展有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東,44