一种基于图像的路面裂缝能量分析方法与流程

本技术涉及裂缝能量分析方法，尤其涉及一种基于图像的路面裂缝能量分析方法，属于路面裂缝能量分析。

背景技术：

1、道路运营过程中，由于车辆荷载、周围环境的作用以及材料性能衰退等因素的影响，道路表面会逐渐出现裂缝、坑槽、车辙、松散等病害，其中，线性裂缝出现最早、数量最多，伴随着道路的整个使用期，并随着路龄的增长而加重。道路裂缝的危害不仅仅是影响路容美观和行车舒适度，如果不及时对裂缝进行密封修补，更容易进一步扩展，使雨水和其它杂物沿裂缝进入面层结构与路基，对道路造成结构性的破坏，导致路面承载能力下降，加速路面局部或成片损坏，从而缩短道路的使用寿命。

2、道路养护人员在针对道路线性裂缝的养护工作中，将线性裂缝的长度和宽度指标作为重要的参考依据；裂缝的长度和宽度仅能表示裂缝的整体几何特性，而裂缝的发育和延伸需要依据对裂缝能量的评估，即，当裂缝某一区域能量较大时，表明此处进一步扩展和延伸的概率较大。

3、现有技术主要通过图像处理的方式，显示从背景图像中识别裂缝的目的，并未考虑从能量角度分析裂缝进一步扩展的能量，沥青路面运营过程中，易出现多类病害，其中，裂缝出现最早、数量最多，伴随着道路的整个使用期，并随着路龄的增长而加重。路面裂缝如不及时做出养护和维修决策，将会进一步发育，并演化为其它类型病害，对路面行驶舒适性、安全性、养护成本等产生影响。因此，道路养护决策过程中，结合路面裂缝的能量，优化养护方案，合理规划养护成本，提高养护质量尤为关键。

技术实现思路

1、在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

2、鉴于此，为解决现有技术中存在路面裂缝评价过程中，仅关注几何信息，缺乏用于分析裂缝进一步发育能力的裂缝能量分析方法的技术问题，本发明提供一种基于图像的路面裂缝能量分析方法。本发明中基于二维图像提出的路面裂缝能量，是从图像角度计算裂缝的能量特征。裂缝能量越大，表明裂缝部分与非裂缝部分间的灰度值变化梯度越大，图像中高频部分占据的能量更大，裂缝劣化程度更大，进一步发育和延伸的潜力更大。

3、方案一、一种基于图像的路面裂缝能量分析方法，包括以下步骤：

4、s1.采集路面图像，对裂缝图像进行识别和提取，得到二值化图像；

5、s2.将二值化图像转换为坐标系，拆分为若干正弦函数和余弦函数的组合，获得裂缝图像的能量分布，对路面裂缝能量进行分析，包括以下步骤：

6、s21.将二值化图像转换为坐标系：以图像左上角点为坐标原点建立坐标系，以水平向右为x轴正方向，以竖直向下为y轴正方向，由二值化图像形成的图像矩阵记为g(x,y)；

7、s22.将二值化图像拆分为若干正弦函数和余弦函数的组合，将二值化图像拆分成若干频率、振幅已知的正、余弦函数的和；

8、s23.获得裂缝图像的能量分布，分析不同频率函数对应的能量大小。

9、优选的，采集路面图像，对裂缝图像进行识别和提取的方法包括以下步骤：

10、s11.采用道路检测车搭载工业相机的方式，采集路面图像；

11、s12.利用神经网络识别包含裂缝的图像，将图像依次编码为a1-an，n为含裂缝图像的总数量；

12、s13.将rgb图像转变为灰度图像；将rgb图像转变为灰度图像的方法是：提取rgb图像在r、g、b三个通道的数值，依次记为a、b、c，结合由心理学公式确定的彩色图像与灰度图像间的关系，采用下式计算图像灰度值d：

13、；

14、s14.对灰度图像进行线性裂缝区域和背景区域的区分，得到新的二值化图像，将二值化图像依次编码为f1-fn，n为含线性裂缝图像的总数量。

15、优选的，对灰度图像进行线性裂缝区域和背景区域的区分，得到新的二值化图像的方法包括以下步骤：

16、s141.统计全部图像像素值，确定像素值的分布范围，最小值记为dmin，最大值记为dmax，像素分布范围即为（dmin，dmax）；

17、s142.设灰度值阈值dt，以灰度值阈值dt为初始临界点，将像素分布范围划分为两个区间：c区间（dmin，dt）和d区间（dt，dmax）,统计c区间和d区间范围内像素的数量n1和n2，并计算c、d两个区间像素数量在整个图像中的权重e1和e2，计算两个区间的平均像素值dc1和dd2，计算c、d区间图像像素方差e：

18、；

19、其中，灰度值阈值dt取值范围为[dmin,dmax]，且像素增加步长为1个像素；

20、s143.遍历全部灰度值阈值dt，依次得到c、d区间图像像素方差，记录方差中最大值emax，方差对应的灰度值阈值dt为线性裂缝图像背景与线性裂缝区域的临界像素值，将线性裂缝图像背景与线性裂缝区域的临界像素值对应的灰度值阈值记为最终灰度值阈值dtm；

21、s144.以最终灰度值阈值dtm为最终分界点，将图像划分为由像素值0和1组成的二值化图像，其中，灰度值小于dtm的像素点，全部变为0；灰度值大于等于dtm的像素点，像素值变为1，从而得到新的二值化图像，将二值化图像依次编码为f1-fn，n为含裂缝图像的总数量。

22、优选的，将二值化图像拆分成若干频率、振幅已知的正、余弦函数的和，求解方法是：

23、；

24、式中，j为虚数单位，e=0,1,2,…,j-1; f=0,1,2,…,k-1；j为图像矩阵沿x轴方向的像素数量，k为图像矩阵沿y轴方向的像素数量；js为x方向的角频率，ks为y方向的角频率。

25、优选的，获得裂缝图像的能量分布，分析不同频率函数对应的能量大小方法是：图像在一个周期信号的能量分布计算如下：

26、；

27、式中，l为x方向图像信号周期，m为y方向图像信号周期；

28、各个频率对应的能量值为裂缝图像的能量分布，将第i个频率记为pi，其对应的能量记为hi，图像中频率数量记为h；提出裂缝平均能量指标ha：

29、；

30、裂缝平均能量指标表征图像中，路面裂缝的能量大小，能量越大，表明严重程度越大，裂缝进一步扩展的潜力越大。

31、方案二、一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现方案一所述的一种基于图像的路面裂缝能量分析方法的步骤。

32、方案三、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现方案一所述的一种基于图像的路面裂缝能量分析方法。

33、本发明的有益效果如下：本发明基于智能识别算法识别路面裂缝；为了提高裂缝图像的处理效率，将路面裂缝rgb图像转变为灰度图像；将裂缝图像划分为裂缝区域和背景区域，消除了背景因素的干扰，增强了裂缝的特征。基于二维图像与正弦函数和余弦函数的关系，将裂缝图像拆分成具备频率和振幅特征的正弦函数和余弦函数的组合；在此基础上，提出裂缝能量分析方法，并提出裂缝平均能量指标，实现路面裂缝能量的计算，能量越大，裂缝劣化程度更大，进一步发育和延伸的潜力更大，同时可用于预估裂缝出现的位置，以及裂缝进一步发育和延伸的潜力，进而优化道路养护方案，提高道路养护效果。