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基于图像处理的路面裂缝检测研究毕业论文

 2021-11-04 20:46:46  

摘 要

随着我国公路建设的日趋饱和,为了延长其使用寿命及保证安全性能,必须对它进行阶段性的跟踪检测,及时发现其损伤的部位,以便有效地采取一定的预防措施来延长结构寿命,并且防止灾难事故的发生。因此,对庞大的公路路网进行及时、科学、合理的养护就显得尤为迫切,也是本课题研究的主要出发点。

目前我国的道路检测工作,是以人工检测为主要方式,这种传统的检测方式耗时、耗人力、效率低,同时检测人员的安全也无法得到保障。基于此,本文设计了一种基于MATLAB的图像裂缝检测系统,包含对路面图像定位、灰度化、灰度化拉伸图像增强算法、中值滤波降噪技术、图像分割Otsu阈值分割算法、裂缝提取、裂缝信息特征像素提取及分类等处理过程,最后为了界面的可操作性及美观性,通过GUI搭建友好界面,为工作人员提供更为直观的信息,从而实现对路面裂缝的检测与分类识别。通过实验验证,本文的算法能快速有效地对裂缝进行识别与分类。

关键词:裂缝分类;图像处理;中值滤波;灰度化拉伸;特征提取

Abstract

With the increasing saturation of highway construction in our country, in order to extend its service life and ensure its safety performance, it is necessary to carry out phased tracking detection, and timely find the damaged parts, so as to effectively take certain preventive measures to extend the structural life and prevent the occurrence of disaster accidents. Therefore, it is very urgent to maintain the huge road network in a timely, scientific and reasonable way, which is also the main starting point of this study.

At present, the main way of road detection in our country is manual detection, which is time-consuming, labor consuming and inefficient. At the same time, the safety of detection personnel cannot be guaranteed. Based on this, this paper designs an image crack detection system based on MATLAB, which includes the processing of road image location, grayscale, grayscale stretch image enhancement algorithm, median filter noise reduction technology, image segmentation Otsu threshold segmentation algorithm, crack extraction, crack information feature image extraction and classification. Finally, for the sake of the operability and beauty of the interface, the system is built through GUI Build a friendly interface to provide more intuitive information for the staff, so as to achieve the detection and classification of pavement cracks. Through the experimental verification, the algorithm in this paper can identify and classify the cracks quickly and effectively.

Key words: crack classification; image processing; median filtering; grayscale stretching; feature extraction

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 路面裂缝检测技术的研究现状 2

1.3 本论文的主要工作 3

第2章 裂缝图像预处理的算法设计原理 4

2.1 图像预处理概述 4

2.2 路面裂缝图像的降噪算法 5

2.2.1 高斯滤波原理 5

2.2.2 中值滤波原理 6

2.3 路面裂缝图像的增强算法 8

2.4 本章小结 8

第3章 路面裂缝图像的分割及分类 10

3.1 阈值分割 10

3.1.1 迭代阈值分割 10

3.1.2 Otsu阈值分割 11

3.2 路面裂缝分类 12

3.2.1 路面裂缝特征提取 12

3.2.2 路面裂缝种类判断 13

3.3 本章小结 13

第4章 实验过程及结果比较 14

4.1 实验过程 14

4.2 实验结果分析 19

第5章 工作总结和展望 24

参考文献 25

致 谢 26

第1章 绪论

1.1 研究目的及意义

公路路面是我国基础设施的重要组成部分。因此,有效和高效的路面状态评价是交通运输部门制定养护计划、方法和预算的关键。此外,路面状况的恶化导致交通运输网络的不良使用性正在成为一个世界性的现象;这一问题对经济发展造成了严重影响,特别是对发展中国家而言,因为发展中国家的路面建设/维修的财力和人力资源普遍有限。即使对于像美国这样的发达国家来说,也有32%的主要道路状况不佳或一般。

裂缝显然是路面常见的病害类型。这种现象是结构恶化和道路使用性能和设计寿命降低的一个指标。路面开裂是由于车辆超载、恶劣的气候/环境条件和结构老化造成的。这种类型的伤害也可以识别在不同的严重程度和不同形式的拓扑和几何。因此,有关路面裂缝的准确和及时的信息对于铺设养护是非常有用的。如果能够正确地检测到早期的裂缝并及时完成维护任务,维护成本可以节省高达80%。随着我国公路建设的日趋饱和,对庞大的公路路网进行及时、科学、合理的养护就显得尤为迫切,也是本课题研究的主要出发点。

 传统的路面裂缝检测方法是由运输代理机构人工检测。然而,手工方法是非常耗时和劳动密集的。此外,传统的裂纹检测方法也受到执行分析的技术人员高度主观性的影响。由于路面技术人员数量有限,路面断面调查工作量大,裂缝识别与分析的自动化已成为世界各国交通运输部门共同关心的问题。

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