道路病害形态特征的图像分析

洪汉玉;章秀华;程莉;罗枭;王万里

【摘要】路面裂缝是道路病害的主要表现,在路面裂缝的检测过程中,为了准确、详细记录路面裂缝信息,需要对裂缝病害的形态特征进行分析,针对这一问题,提出了道路病害形态特征的图像分析方法.首先,对提取后的路面裂缝进行膨胀处理,连接断裂的裂缝;然后通过细化处理,得到具有单像素宽裂缝的裂缝骨架;最后采用游码和链码统计裂缝的像素数目和几何形态特征,实现对路面裂缝的特征参数值获取及量化描述.结果表明该裂缝图像分析方法对道路裂缝形态特征的描述和统计有效,具有实用价值.

【期刊名称】《武汉工程大学学报》

【年(卷),期】2014(036)004

【总页数】6页(P70-75)

【关键词】道路病害;路面裂缝;形态特征;图像分析

裂缝检测

【作者】洪汉玉;章秀华;程莉;罗枭;王万里

【作者单位】武汉工程大学图像处理与智能控制研究所,湖北武汉430205;武汉工程大学图像处理与智能控制研究所,湖北武汉430205;武汉工程大学图像处理与智能控制研究所,湖北武汉430205;武汉工程大学图像处理与智能控制研究所,湖北武汉430205;武汉工程大学图像处理与智能控制研究所,湖北武汉430205

【正文语种】中文

【中图分类】TP391

0 引言

目前，我国公路养护勘查技术已经部分实现了自动化，但是很多具体工作还是需要人工完成．人工方式效率低、投资大、安全性差，影响交通，数据精度难以保证，并且无法对采集的信息做性能分析．随着传感技术和数字图像处理技术的发展，基于视频图像的道路裂缝检测技术具有良好的经济效益和发展潜力．裂缝是公路路面的常见病害类型，属于二维线状病害．我国公路主要以沥青路面和水泥混凝土路面为主，水泥混凝土路面病害中，裂

缝、破碎板、板角断裂等也属于二维线状病害．国内外对病害图像处理的测评方法主要是传统人工处理方法，通过在现场或者拍摄的车载图像来确定裂缝的信息，这种方法虽然技术要求低，但是人工成本高，有用信息量低，并且信息获取不稳定，无法进行路面病害的定量分析；龙建武提出了利用灰度校正与自适应最小误差阈值分割的裂缝提取处理方法［1］，该方法能快速有效对裂缝进行提取，但仅仅能判断该区域是否存在裂缝，而无法对裂缝进行评估，不能满足现代公路管理的需求；Nejad等人提出BP神经网络方法，采用非线性分类算法对后期裂缝分类检测［2－3］，这种方法能判断路面病害类型，但由于处理算法比较复杂，且无法对裂缝的性能做出统计和描述，难以推广利用；Zou研究了Crack Tree方法在裂缝提取分析中的应用［4］，提出了采用张量投票算子的方法对裂缝图片进行处理，使用Crack Tree方法到整个裂缝区域，运算速度大大提高，但Crack Tree起点和终点的确定仍然是一个有待解决的问题．

对路面裂缝进行测评的过程就是统计裂缝详细信息的一个过程．根据交通部对路面病害检测标准的要求，需要知道病害的形态如位置、长度、宽度和面积等统计信息．

笔者针对提取出的道路裂缝病害信息进行裂缝的性能分析，通过膨胀和细化处理获得裂缝

骨架，利用游码和链码信息记录裂缝的几何形态特征，对裂缝检测结果进行特征定义和描述，完成裂缝病害的形态特征分析．

1 裂缝膨胀处理

先采用基于非负性特征的裂缝提取方法对路面图像进行裂缝提取［5］．为了连接裂缝提取过程中因灰度信息微弱而出现断裂的裂缝，采用膨胀处理方法．膨胀操作是形态学处理的基础．A和B是Z 2中的集合，Ø为空集，A被B膨胀的定义为：

式（1）是以得到B的相对于它自身原点的映像并且由x对映像进行位移为基础的．A被B膨胀是所有位移x的集合，这样B和A至少有一个元素是重叠的，为了保持裂缝特征的连续性，防止裂缝提取的不完整，笔者利用膨胀处理使得部分断开的裂缝连接起来．

2 裂缝细化处理

图像细化处理是为了提取目标的骨架，即将原图像中线条宽度大于一个像素的线条细化成只有一个像素宽的骨架，形成骨架后易于分析图像，如提取图像的特征．细化的基本思想是“层层剥夺”，即从线条边缘开始一层一层向里剥夺，直到线条的宽度只有一个像素为止．

进行细化算法前要先对图像进行二值化，细化算法如下：

在图像中取检测点的8个邻域（由于是并行细化，有些模板要扩展为12邻域），如图1所示，图1（a）中o为检测点，x为其相邻点．事实上经过细化算法的8个经典模板处理后还有图1（b）和图1（c）两种特殊边沿点保留了下来．笔者在试验中的解决方法是在并行细化后再进行一次串行细化，选取图2中优化后的模板a和模板b．

图1 特殊边沿点Fig．1 Special edge point

图2中处理模板a解决了特殊边沿点1，处理模板b解决了特殊边沿点2，这是串行细化处理，以便更好分析图像．

图2 处理模板Fig．2 Processing template

3 基于链码跟踪的路面裂缝描述

游程码可用来记录连续的白像素和黑像素的数目［6］，链码可用于边界描述和特征提取，比如角点、面积、周长等等．

图像像素的连通性可分为4邻域和8邻域．4邻域连通性指像素在4个方向延伸，用0，1，2，3方向码分别对应着上下左右4个方向；而8邻域连通性指像素在8个方向延伸，每一个方向赋以一个方向码，用0，1，2，3，4，5，6，7分别对应着8个方向．图3（a）、图3（b）分别是4邻域和8邻域方向码．笔者采用8邻域方向码，由于裂缝跟踪的需要，定义含8个元素的二维数组：Direct［8］［2］＝｛｛0，1｝，｛－1，1｝，｛－1，0｝，｛－1，－1｝，｛0，－1｝，｛1，－1｝，｛1，0｝，｛1，1｝｝，其邻域方向码值为d，当前点坐标，邻域点坐标表示为：

图3 邻域方向码与方向码优先示意图Fig．3 Illustration of neighborhood direction code and direction code precedence

在跟踪过程中，当碰到多个分支时，传统的链码法则视为“干扰”而丢掉信息，同时对块图像问题也无能为力．针对上述情况，笔者引入优先级的概念，提出优先级方向码－1，1，－2，2，－3，3，4｝；Prior［k］）%8．

其思路是以当前点来的方向（即前一点指向当前点的方向码）为优先级最高的方向，链码跟踪时优先存储这个方向的信息，定义优先码为0；8邻域方向码二维数组是按照逆时针顺

序，－1代表二维数组中当前方向d的前一方向值（d－1），依次类推，分别为d＋1，d－2，d＋2，d－3，d＋3，d＋4，如图3（c）所示．

分析裂缝骨架分枝信息，建立分枝结点链表．分枝信息的遍历为深度优先遍历，深度遍历按从小到大的顺序进行，越到后面，其跟踪点离根接点越远．遍历过程如下：

①按照栅格扫描顺序从上到下从左到右，到右上角满足条件的端点（根接点），将端点指向的邻域点作为第一个结点的分支存入栈（结点分支存储图），添加坐标和方向信息，同时标记已访问点．开始遍历骨架，并计算相应的链码；

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