沥青路面裂缝病害识别技术研究*

摘 要 沥青路面受汽车载荷和自然因素的影响出现表面裂缝病害，直接影响着公路的路用性能和驾乘性能。为提高沥青路面裂缝病害检测准确度，文章研究了图像线性灰度变换、自适应阈值分割等处理算法，并提出一种多方向方差降噪法。结果表明，该图像处理算法可以较好地提取裂缝特征，并能在整幅图片上实现裂缝方向的连续提取。

关键词 裂缝病害;灰度变换;阈值分割;多方向方差降噪

引言

截止到2018年底，国内通车公路总里程已经达到484.65万公里，高速公路里程约为14.2万公里[1]。且高速公路80%以上均为沥青路面。当前沥青路面陆续出现不同程度的表面裂缝病害，为避免病害程度进一步扩大，势必要求对病害路面进行统计。

2012年，Su等人[2]提出采用双光源获取图像，利用传统Canny边缘检测算子进行处理以获得路面裂缝信息。2017年，CHa等人[3]使用基于深度学习的卷积神经网络进行裂纹损伤检测研究。2009年，马常霞等人[4]使用分数阶微分和数学形态学法，提出了基于非下采样轮廓波的图像增强和裂缝提取算法，噪声抑制效果较好。2017年，王泽浩等人[5]提出了一种自适应方向模板的结构光条纹中心提取方法，并对影响提取效果的因素进行了分析。

综上所述，3D结构光检测裂缝是主流，但必须以2D及其图像处理技术为基础，但已有文献多针对图像局部展开，而在整张图像上进行研究并不多，对病害裂缝的方向连续性关注也不够，本文拟针对上述研究不足而展开，为后续的3D路面裂缝深度信息检测打下理论和技术基础。

1裂缝病害识别

实际沥青路面裂缝会受到复杂背景的干扰，如光照不均、油污、黑斑等，如图1所示。

1.1 图像增强

首先对原始图像进行增强操作，突出裂缝特征。采用空间域算法中的灰度变换，用于拉伸特征目标的灰度细节，抑制背景灰度等级。采用分段线性变换完成操作。对应的分段函数为：

其中，表示折线的斜率，对应的函数图像如图2所示。

图3为对应的灰度拉神效果，由图可知图像增强效果较好。原始图像位于的灰度像素经变换后位于区间，明显变长，效果得以凸显。同样的，原始图像位于和的灰度像素被压缩，明显变短，图像像素點被抑制。

1.2 自适应阈值分割

对全局图像进行像素剖分（），统计每部分的直方图并设定合适的阈值，二值化操作后将大于阈值的灰度转为白色，小于阈值的变为黑色，效果如图4所示，可知裂缝信息提取较准确，缺点是有一定的噪声干扰。

1.3 多方向方差降噪法

经过上述图像处理后，发现病害图像本身裂缝特征提取和噪音消除效果二者尚不能兼容。并且实际观察到的沥青路面裂缝是有方向性的，大体顺着裂缝方向其灰度变化较缓慢，在裂缝垂直方向其灰度变化较剧烈，故裂缝图像中独立像素点周围其灰度变化会呈现出方向性。基于该想法，本文提出使用多方向方差降噪法，对图像中每个方向上像素点对应的灰度值进行统计，具体方法如下：

（1）将归一化图像分成尺寸为16×16的子块;以每个像素点为中心，分别计算其周边八个方向上的灰度均值，提取方向上均值及其垂直方向上灰度均值并做差：

当式（2）最大时，对应的就是该中心点可能的方向。

（2）以图像的八个方向为基础，分别计算每个方向的方差及其垂直方向的方差，取其比值为，当为最大时对应的即为裂缝大体延伸方向。

（3）当式（2）和式（3）求得的裂缝延伸方向一致时，既能得到准确的裂缝走向。

图5为八方向方差降噪法提取路面病害裂缝的实际效果，可知提取裂缝特征属性效果较好，基本无漏检。背景噪声也基本被抑制，最重要的是以完整图像为尺度，实现了裂缝方向连续性的准确提取。

2结束语

针对裂缝特征提取和噪音消除效果二者尚不能兼容，提出一种多方向方差降噪法。结果表明，该文图像处理算法可以较好地提取裂缝特征，并能在整幅图片上实现裂缝方向的连续提取。

参考文献

[1] 佚名.2018年交通运输行业发展统计公报[R].北京：交通运输部综合规划司，2019.

[2] Su Y-S，Kang S-C，Chang J-R，et al. A Dual-Light Inspecti-on Method for Automatic Pavement Surveys[J]. Journal of Computing in Civil Engineering，2012，27（5）：534-543.

[3] YJ Cha，W Choi，O Büyük?ztürk. Deep Learning-Based Cr-ack Damage Detection Using Convolution Neural Networks[J].Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering，   2017，32（5）：1-18.

[4] 马常霞，赵春霞，胡勇.结合NSCT和图像形态学的路面裂缝检测[J].计算机辅助设计与图形学学报，2009，21（12）：1761-1767.

[5] 王泽浩，张中炜. 自适应方向模板线结构光条纹中心提 取方法[J].激光杂志，2017，38（1）：60-64.

作者简介

安静（1980-），男;职称：讲师，现就职单位：浙江工业职业技术学院，研究方向：图像处理、微波加热。