论文总字数：24903字

摘 要

随着经济的快速发展，车辆的普及，道路维护在人们生活中越来越重要，其中道路路面裂缝的检测是道路维护的重点工作之一。目前我国的道路裂缝检测工作主要由人工检测来完成，不仅费时费力而且受到检测人员主管影响大，可靠性较差。因此，近年来计算机自动检测道路裂缝成为研究热点。

本文的研究内容是基于数字图像处理技术对道路裂缝实时的检测。主要完成了下面几项研究内容：

(1)预处理输入图片，先对输入图片进行滤波，本文采用了双边滤波，从而去除部分噪声。之后对滤波后的图片灰度化处理；

(2)预处理后对图片进行裂缝分割，本文主要对比研究了基于边缘检测的canny算子和均值漂移分割算法。对处理后的图片二值化，之后通过形态学开闭运算来滤去极小噪点和连接距离较近的断裂裂缝；

(3)裂缝骨架提取，之后对相似裂缝进行合并，最后结合裂缝几何特征进行参数计算：长度、宽度、分支数；

通过对多张典型路面裂缝图像的检测实验表明，本文所提出的关于路面裂缝检测的算法可以成功得检测出路面裂缝，并且能够计算出裂缝的相关参数，达到了预期的效果。

关键词：数字图像处理、边缘检测、裂缝检测、图像分割、图像滤波

RESEARCH ON THE TECHNOLOGIES OF PAVEMENT CARCK

DETECTION BASED ON DIGITAL IMAGE PROCESSING

Abstract

As the rapid economic development of China, Surface maintenance is taking an important role in people’s daily lives, and what is more, the detection of cracks in pavement is the focus of the maintenance work. At present, China’s road crack detection work done mainly by manual inspection which not only time consuming but also less reliable due to the inspectors in charge of the works have high-impact on the result. Therefore, the automatically detect by computer is become a popular topic.

(1)Pre-processing the input image. Firstly, filter the input image, we use the bilateral filtering in this article, thereby removing a portion of the noise. After that, processing grayscale with the filtered image.

(2)After pretreatment of image, we enhancement features of cracks. This paper comparative the canny operator and mean shift algorithm. Of the processed binary image after morphological opening and closing operation to filter out noise and extremely small crack fracture connecting the short distance.

(3)Extraction of fracture skeleton. Then, we merger of similar cracks. Finally, using the geometry features parameter to calculation: length, width, number of branches;

Through multiple pavement cracks detection experiments, it shows that the pavement crack detection algorithm in this paper performs better in detection of pavement cracks, and it can also calculated the characteristic parameters of cracks, finally achieve the desired results..

KEYWORDS: digital image processing, edge detection, crack detection, image segmentation, image filtering

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 相关研究现状 2

1.3 本文研究内容 2

第2章 图片预处理 4

2.1 引言 4

2.2 数字图像的滤波处理 4

2.2.1 中值滤波 4

2.2.2 双边滤波（Bilateral blur） 5

2.2.3 两种滤波效果分析 6

2.3 数字图像灰度化 7

2.4 本章小结 7

第3章 路面裂缝图像分割 8

3.1 引言 8

3.2 裂缝分割算法 8

3.2.1 canny算子 8

3.2.2 均值漂移分割算法 9

3.3 大津法（OTSU）二值化 12

3.3.1 OTSU原理 12

3.3.2 二值化的效果图 13

3.4 本章小结 13

第4章 裂缝骨架提取 14

4.1 引言 14

4.2 形态学开/闭运算 14

4.2.1 形态学开/闭运算原理 14

4.2.2 开/闭运算效果图 16

4.3 细化裂缝 16

4.4 本章小结 18

第5章 裂缝存储和参数计算 19

5.1 引言 19

5.2 选取数据结构 19

5.3 裂缝对象的生成 22

5.3.1 图的遍历搜索 22

5.3.2 寻找头结点 23

5.3.3 生成对象 23

5.4 裂缝对象的操作 27

5.4.1 裂缝对象的合并 27

5.4.2 裂缝对象长度的获取 29

5.4.3 裂缝对象宽度的计算 29

5.4.4 裂缝分支数的获取 30

5.5 算法实践与检验 30

5.6 本章小结 33

第6章 总结与展望 34

参考文献 35

致谢 37

绪论

研究背景

道路检测主要是通过人工来检测来进行。其中有许多缺点：同时也是衡量一个国家现代化的重要指标。近些年我国公路发展非常快速，已经基本完成了覆盖全中国的公路网。尤其是高速公路的发展，截至2015年末，中国的高速公路里程数达到12万公里^[1]，已经占据世界第一。这对我国经济发展打下了坚实的基础。可是因为违规施工和不合理的道路养护程序致使我国高速公路的运输能力际遇到了极大影响。尽早的规范高速公路治理和维护就显的尤其重要。而道路裂缝又是道路养护中衡量道路质量的重要指标，因此要是能够及时检测出道路裂缝，那么公路保养所花费的经费会大大减少。同时也增加了公路的安全性。目前我国道路检测主要是通过人工来检测来进行。其中有许多缺点：

(1)耗费大量的人力：人工主要是通过检测人员去现场进行视觉检测，然而我国公路数里程数庞大，因此不仅需要很多检测人员而且对检测人员也是很大的负担。

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