一种路面裂缝图像破损程度判定方法

朱平哲

（三门峡职业技术学院 信息传媒学院，河南 三门峡472000）

引言

高速公路路面裂缝图像的检测，是确保高速公路畅通、经济繁荣发展的必要手段。在经过车载摄像机采集、计算机进行路面裂缝图像分割处理后，需要对图像中裂缝的破损程度进行判定，从而达到合理的分配养护资金，使得高速公路得到及时的维护[1]。

传统的路面裂缝图像破损程度判定方法太复杂，往往根据裂缝图像的几何特征差异进行判定，导致程序复杂，速度慢，精度差[2]，不适合对大量不规则的路面裂缝图像进行处理。在对大量路面裂缝图像进行分析判断后，发现图像中像素数和密度具有鉴别裂缝图像破损程度的意义。而文献[3]提出了蚕食法，从四个方向依次将裂缝区域以外的部分去除掉，再对剩下的像素点进行统计，虽然效果较好，但是速度依然是个问题。所以，本文基于有很强大图像处理功能的photoshop软件，提出了使用像素法进行路面裂缝面积的计算方法，再根据裂缝面积计算出路段中路面裂缝率，从而实现了快速、准确地评估路段中路面病害状况。

1 photoshop面积计算分析

针对路面裂缝图像，要进行裂缝面积的计算，关键步骤是选择出计算的区域。那么如何在photoshop中建立准确的选区是关键，photoshop具有强大的选区工具，如不规则选取工具[4]，正适合不规则形状的裂缝图像的选择。那么在经过分割后的路面裂缝二值图像中，选择出白色像素点的裂缝就比较容易了，本文选择使用魔棒工具，设置容差值为10，不仅选取速度快，而且选择精度高。然后利用photoshop中直方图统计出裂缝的像素数，那么，在整幅图像中，像素数即为选择区域的面积。

2 photoshop像素法判定路面裂缝图像破损程度

基于图像的模式识别系统分为三个部分，第一部分，图像的采集和获取阶段；第二部分，图像预处理分割阶段；第三部分，图像的识别分类阶段[5]。要进行路面裂缝图像破损程度判定，针对采集到的路面裂缝图像要进行如图1各阶段处理，得到判定识别结果。

图1 图像识别系统简单框图

2.1 裂缝图像分割二值图

本文采用连霍高速公路三门峡段所拍摄的沥青路面裂缝图像进行实验，所有照片大小都为640*480像素大小。本文的裂缝面积计算是基于前期工作的基础，即使用形态学边缘检测法进行裂缝图像分割处理[6]，然后针对图像中检测结果，根据裂缝图像特征去除孤立噪声。由于边缘检测后的裂缝图像只有裂缝的边缘，其内部仍是裂缝区域，所以本文方法进行裂缝面积计算的前提是利用形态学区域填充法进行内部空隙的填充[7]，形态学区域填充原理图如下：

图2 区域填充示意

下图为选择的一副路面裂缝图像，对其进行分割处理的结果，如图3-1、图3-2、图3-3、图3-4。

图3 路面裂缝图像分割过程

2.2 裂缝图像面积计算

进行分割后的裂缝图像，使用photoshop软件对图3-4进行处理，进行裂缝像素数的统计，步骤如下：

（1）将原图像背景转换为图层1，命名为图像层；

（2）设置魔棒工具羽化值为0，容差为10，使用魔棒选择出白色裂缝区域，按下ctrl+j快捷键创建一个裂缝区域的新图层，命名为裂缝层；

（3）然后选择“窗口”菜单下的“直方图”命令，弹出直方图对话框，在对话框中从源列表框中选择“选中的图层”，设置对当前图层进行像素数的统计。然后使用鼠标选中图像图层，得到整个图像的像素数307200（即640*480），如图4所示。选中裂缝图层，统计得到裂缝图层的像素数13573，即白色裂缝区域像素数，如图5所示；

图4 图像层直方图

图5 裂缝层直方图

（4）在路面裂缝图像中，裂缝包含的像素数可以反映裂缝分布密度。若面积的单位设为像素，那么目标的像素数即为其面积。由步骤3统计的像素数分别为图像面积和裂缝面积。

2.3 裂缝图像破损程度判定

计算裂缝图像的面积，目的在于进行路面裂缝图像破损程度的判定。只有正确的对裂缝图像做出判定，才能有效地评估路面病害状况，实现公路养护资金的合理分配。

由于裂缝图像的特征无规律，对其进行评判分析主要体现在裂缝面积和破损程度上。路面破损程度为裂缝区域的面积占图像总面积的百分比。设整幅图像面积为S，依照上述photoshop软件像素法计算出裂缝面积Sc，那么裂缝破损程度d的计算公式如下：

公式1是对于一副路面裂缝图像破损程度的计算。对于一段高速公路来说，要进行整个路面病害程度的状况评估，需要对此路段上采集到的所有图像进行综合判定。常用的指标有路面裂缝率，即路面裂缝的总面积与路面测定区域的总面积比值，用Ck表示。

SA为路段裂缝总面积，A为路面测定区域总面积，n为采集到的裂缝图像幅数。

根据计算此路段路面裂缝率Ck的结果来描述路面的破损严重程度，分为轻、中、重三个等级（表1），遵照《公路养护质量检查评定标准》的相关规定进行处理。

表1 路面破损程度

2.4 结果与分析

利用photoshop软件像素法来计算面积，并进行路面裂缝率Ck计算，以此来评估路面的破损程度。其可靠性涉及2个方面：（1）图像大小统一。采用统一尺寸的拍摄大小，方便图像的处理和计算。那么在计算中，整幅图像的尺寸大小是统一的，即像素数是一定的，则图像的面积用像素数为单位表示均为640*480；（2）选区的精确度。对于要处理的二值裂缝图像来说，由于只有黑白两色，使用魔棒工具很容易精确选择出来裂缝区域。选区的精确度是能保障的，所以从理论上分析本文方法非常准确快速。

为进一步验证本文算法的优势，在photoshop环境下，选择了100幅640*480大小的路面裂缝图像进行处理，得到如下结果，见表2。

表2 路面裂缝图像实验结果

实验结果表明，本文算法在准确度和效率上都要优于传统的基于裂缝特征信息的路面状况评估方法。从Ck计算结果来看，Ck≤5%，所以文中进行实验路段的破损程度为轻。

3 结论

由于路面裂缝图像的不规则性，对其进行测量和计算非常麻烦。[8]本文在基于大量参考文献的基础上，利用photoshop软件提出了像素法进行裂缝面积和裂缝分布密度的计算，改变了传统方法从裂缝特征出发的思想，克服了裂缝图像复杂无规则的特点，提高了高速公路路面病害识别效率和精度。但是由于实际中拍摄到的路面裂缝图像很多，尽管文中方法简单易实现，但整个操作过程中还要有人工的参与，因此，还需要进一步研究，将photoshop的批处理功能融入整个系统中。

[1]唐磊.基于图像分析的路面病害自动检测[D].南京：南京理工大学，2007.

[2]李刚，贺昱曜.不均匀光照的路面裂缝检测和分类新方法[J].光子学报，2010，39（8）：1405-1408.

[3]伯绍波.沥青路面裂缝图像检测算法研究[D].西安：长安大学，2008.

[4]江兆银，朱迎华．Photoshop平面设计实用教程（项目式）[M]．北京：人民邮电出版社，2012．

[5]唐磊,赵春霞,王鸿南,等.基于图像三维地形模型的路面裂缝自动检测[J].计算机工程，2008，34（5）：20-22.

[6]黎蔚，朱平哲.沥青路面裂缝图像检测算法研究[J].计算机工程与应用，2012，48（19）：163-166.

[7]朱平哲，黎蔚.基于主动生长的断裂裂缝块的连接方法[J].计算机应用，2011，31（12）：3382-3384.

[8]曾锋，李宁，杭燕.基于规则的边缘连接算法在路面病害检测中的应用[J].计算机应用与软件，2006，3（2）：30-31.