路面圖像預(yù)處理方法的研究.pdf

1、近年來，隨著我國高等級公路建設(shè)的飛速發(fā)展，公路養(yǎng)護(hù)技術(shù)也快速的發(fā)展起來。本文采用數(shù)字圖像處理技術(shù)，對公路路面裂縫破損進(jìn)行處理與識別，需要解決的重點是裂縫圖像的預(yù)處理算法問題。由于路面狀況受自然環(huán)境影響較大而且路面對比度較差，所以路面圖像預(yù)處理包括灰度校正，噪聲去除，增強對比度，二值化分割等幾個步驟。路面破損圖像預(yù)處理結(jié)果可以為路面破損面積計算和路面破損圖像分類提供相應(yīng)的依據(jù)。
　　 本文主要內(nèi)容總結(jié)如下：在查閱大量國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)

2、資料的基礎(chǔ)上，綜述了國內(nèi)外路面圖像預(yù)處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀；分析了路面圖像的特點；采用了一種灰度變換方法對路面圖像進(jìn)行預(yù)處理，統(tǒng)一亮度，去除陰影；在提取路面圖像破損之前先判斷路面圖像中有無破損，只對判斷出的有破損的圖像進(jìn)行破損提取操作，大大減少了處理的數(shù)據(jù)量。
　　 在圖像去噪方面，本文對傳統(tǒng)的小波閾值算法進(jìn)行了改進(jìn)，在閾值的估計中綜合考慮了各種統(tǒng)計量：噪聲方差，算數(shù)均值，幾何均值，分解層數(shù)；在對系數(shù)的調(diào)整的函數(shù)方面，有效結(jié)合了傳統(tǒng)

3、的軟閾值函數(shù)和硬閾值函數(shù)，能有效的克服用硬閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)進(jìn)行系數(shù)的處理時帶來的缺陷。試驗結(jié)果表明該方法能夠很好的去除噪聲，同時較好地保留邊緣特征。在增強方面采用模糊對比度增強算法對路面圖像進(jìn)行了增強處理，利用隸屬度可以對圖像的細(xì)節(jié)進(jìn)行增強，圖像的層次更加清晰。
　　 路面破損圖像的分割處理是預(yù)處理算法研究的重點，本文提出了一種結(jié)合二維最大熵和模糊熵的圖像分割方法。該方法先采用二維最大熵分割算法對圖像進(jìn)行初步分割，并且對傳統(tǒng)

4、的復(fù)雜計算過程進(jìn)行了改進(jìn)，提出了基于PSO 尋優(yōu)的快速計算二維熵的快速分割算法，再利用模糊熵準(zhǔn)則對含有噪聲點的二值圖像作后續(xù)處理。該方法一方面能夠繼承二維最大熵分割算法的優(yōu)點，可以靈活地運用在路面圖像這類對比度低的圖像分割中，另一方面充分考慮了圖像的區(qū)域信息，利用模糊熵最小作為準(zhǔn)則，對二維最大熵分割算法初步分割結(jié)果的錯分類點作了進(jìn)一步的處理。論文最后說明了預(yù)處理算法的流程，最后給出了實驗結(jié)果和分析，對全文進(jìn)行了總結(jié)，并對以后的研究工作提