基于路径形态学的道路裂缝提取

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随着我国经济的不断发展,道路等基础建设日益完善,我国的道路里程总数已达到世界之最,道路养护问题成为道路交通部门不可忽视的首要任务。路面裂缝是道路中最常见的病害之一,严重影响着道路使用寿命和车辆的行驶安全。快速精确地识别出道路中的裂缝有利于相关交通部门对道路的及时维护,延长道路使用寿命,降低车辆行驶安全。传统的人工检测方式效率慢,且容易受外界因素干扰,检测精度和时间都得不到保证,而基于图像处理的裂缝自动检测是研究的核心内容。本文针对裂缝图像的去噪增强以及裂缝识别提取,开展了如下研究:(1)基于路径形态学和中值滤波的裂缝图像去噪增强:综合考虑数据采集过程、路面自身路况及道路周围外界环境分析裂缝图像中所有可能存在的噪声类型,根据噪声的图像特点进行分类.:局部小范围的非线状噪声和大面积的区域噪声。分别采用路径形态学和中值滤波的方法,在保护裂缝自身线状结构的同时,剔除图像中复杂背景干扰噪声。路径形态学和中值滤波的联合去噪为后续裂缝的高精度提取提供了优质的数据。(2)基于Gabor滤波器组的裂缝识别提取研究:剖析裂缝的形成原因,从灰度、形状、纹理等多个方面对路面图像中的裂缝特点进行总结分析,提出用二维Gabor滤波器组提取不同宽度、长度、方向的裂缝。根据裂缝宽度、灰度、结构等特征的分析,配置合理的Gabor滤波器组参数,分别对简单结构的裂缝、复杂结构裂缝、复杂背景下的裂缝图像展开实验,实验表明该方法可以有效地提取图像中的裂缝。(3)二维Gabor滤波器的快速计算研究:Gabor滤波器作为最接近于人眼视觉表层神经元的算法,广泛地应用于边缘提取、线状目标识别等诸多领域。但是Gabor滤波器计算量太大,一个多尺度多方向的Gabor滤波器组的计算时间很长。因此本文通过对二维Gabor滤波器原理的研究,将二维Gabor卷积核近似正交分解为两个一维卷积核,并基于GPU的多线程图像处理方法实现Gabor算子的CUDA计算。
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