【正文】 完成日期 20 年 月 日 畢業(yè)設(shè)計(jì)成績單 學(xué)生姓名 學(xué) 號 班級 專業(yè) 電子信息工程 畢業(yè)設(shè)計(jì)題目 基于圖像處理的公路裂紋檢測方法研究與實(shí)現(xiàn) 指導(dǎo)教師姓名 指導(dǎo)教師職稱 講師 評 定 成 績 指導(dǎo)教師 得分 評閱人 得分 答辯小組組長 得分 成績： 院長 (主任 ) 簽字： 年 月 日 畢業(yè)設(shè)計(jì)任務(wù)書 題 目 基于圖像處理的公路裂紋檢測方法研究與實(shí)現(xiàn) 學(xué)生姓名 學(xué)號 班級 專業(yè) 電子信息工程 承擔(dān)指導(dǎo)任務(wù)單位 電氣工程系 導(dǎo)師 姓名 導(dǎo)師 職稱 講師 一、主要內(nèi)容 1. 公路裂紋 圖像 的特點(diǎn)； 2. 公路裂紋 圖像預(yù)處理的基本算法（頻域和時(shí)域）； 3. 公路裂紋 圖像的閾值分割； 4. 公路裂紋 圖像的缺陷檢測； 二、基本要求 1. 熟練掌握 Matlab 工具箱的運(yùn)行環(huán)境及其仿真編程語言； 2. 掌握 圖像預(yù)處理的基本算法，從而完成 公 路裂紋 圖像的預(yù)處理； 3. 熟悉圖像閾值分割的方法 ， 從而根 據(jù) 公 路裂紋 圖 像的特點(diǎn)選擇適合的閾值分割的方法； 4. 對不同種類的缺陷采用相應(yīng)的算法進(jìn)行缺陷檢測 ， 并采用指定的技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行衡量，對比分析出適用于實(shí)際檢測的 算法。 三、主要技術(shù)指標(biāo)及研究方法 軟件環(huán)境： Matlab 工具箱 設(shè)計(jì)論文以圖像處理的基本方法作為本設(shè)計(jì)的支持，同時(shí)也要包括對含有 公 路裂紋 圖像進(jìn)行預(yù)處理、閾值分割和缺陷檢測的源程序清單，應(yīng)提供程序結(jié)構(gòu)的描述，應(yīng)用部分的算法或?qū)崿F(xiàn)技巧以及關(guān)鍵理論等的說明。論文正文不少于 1萬字，查閱文獻(xiàn)資料不少于 10 篇，其中外文文獻(xiàn) 2 篇以上，翻譯與課題有關(guān)的外文資料不少于 3000 漢字。 五、進(jìn)度計(jì)劃 第 1 周 — 第 3 周 收集資料，完成開題報(bào)告； 第 4 周 需要和可行性調(diào)試； 第 5 周 — 第 7 周 概要設(shè)計(jì)； 第 8 周 中期檢查； 第 9 周 — 第 12 周 詳細(xì)設(shè)計(jì)和代碼設(shè)計(jì)； 第 13 周 — 第 14 周 論文審核定稿； 第 15 周 — 第 16 周 答辯 。由于車輛在速級公路上行駛時(shí)，對路面的平整度、路面完好率要求很高，當(dāng)路面出現(xiàn)凹凸、裂紋等病害時(shí)，應(yīng)及時(shí)進(jìn)行維修；否則，交通安全就會受到影響。 CCD 攝像機(jī)作為一種光電圖像 傳感器，已廣泛應(yīng)用于幾何尺寸測量、光譜測試、位移測量、速度測量、天文觀測等領(lǐng)域。 二、研究背景 數(shù)字圖像處理就是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展而迅速發(fā)展起來的。數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)路面裂紋檢測的最有效方法之一。如： PriyanGunat ilake 設(shè)計(jì)的飛行器表面裂 紋檢測系統(tǒng)； J Pynn設(shè)計(jì)的道路表面裂紋自動檢測系統(tǒng)； u 設(shè)計(jì)的疲勞裂紋檢測系統(tǒng)； Atsushi Ito 設(shè)計(jì)的混凝磚表面裂紋提取與測量系統(tǒng)； Paul W. Fieguth設(shè)計(jì)的地下管道表面裂紋檢測系統(tǒng)等。公路面裂紋自動檢測與識別過程中，圖像處理算法在很大程度上影響檢測與識別的效果和精度。 三、論文進(jìn)行的主要工作 1. 采集路面裂紋圖像，采集了損害程度嚴(yán)重的裂紋圖像； 2. 針對圖像預(yù)處理的問題 ，將每一個(gè) 公路裂紋 圖像分檢出來交給識別模塊識別，這一過程稱為圖像預(yù)處理 ，預(yù)處理包括平滑、中值濾波、圖像增強(qiáng)，對相關(guān)圖像處理算法進(jìn)行分析與討論，并進(jìn)行對比分析； 3. 圖像分割采用的方法是 最大熵閾值分割 、 迭代式閾值分割和 Ostu 法分割，通過仿真對比分析后選擇 Ostu 法作為圖像分割 ； 4. 總結(jié)過去路面檢測中遇到的種種不理想情況，通過對公路面裂紋進(jìn)行檢測， 并結(jié)合數(shù)字圖 像的邊緣檢測采用的方法是 Canny 邊緣檢測、 LOG算法和 Prewitt 算子 ， 小波多尺度檢測 。 四、采用的方法、手段 1. 圖像預(yù)處理的具體方法，一是圖像的增強(qiáng)，即增強(qiáng)構(gòu)成圖像像素，具體方法是灰度變換增強(qiáng)、高通濾波增強(qiáng)和灰度直方圖均衡化，二是圖像的平滑，即有均值濾波平滑 、中值 濾波平滑和同態(tài)濾波平滑 ； 三是圖像銳化，有 拉普拉斯銳化、高斯濾波銳化和 Sobel 算子銳化。 3．?dāng)?shù)字圖像邊緣檢測采用的方法是 Canny 邊緣檢測 、 LOG算法和 Prewitt算子檢測 ，小波多尺度檢測 。 3． 完成了圖像分割的方法 ； 4． 完成了 圖像的邊緣檢測，采用不同算法進(jìn)行邊緣檢測，并對比分析出適用于實(shí)際檢測是 小波多尺度檢測 進(jìn)行邊緣檢測。因此本設(shè)計(jì)提出了 基于圖像處理的公路裂紋檢測方法研究與實(shí)現(xiàn)。 圖像預(yù)處理包括：圖像增強(qiáng) 、 圖像平滑和圖像銳化 。圖像分割采用的方法是 最大熵閾值分割 、 迭代式閾值分割和 Ostu 法 ；邊緣檢測采用的方法是 Canny 邊緣檢測 、 LOG 算法 、 Prewitt 算子 檢測和 小波多尺度檢測 。 關(guān)鍵詞： 數(shù)字圖像處理 路面裂紋 圖像增強(qiáng) 圖像分割 邊緣 檢測 Abstract With the rapid development of our country highway construction, highway roadbed quality monitoring system is more and more perfect,the requirements of the detection level is being more and more the design proposes research research and lmplementation of road crack detection method based on lmage processing. Road crack detection method research and implementation of the basic principle based on image processing research the content of image processing,pose of image preprocessing,image segmentation, image edge detection processing,bined with the inherent characteristics of road crack image,use the Matlab simulated and implemented design of highway crack automatic detection method..Image preprocessing including:image enhancement,image smoothing and image enhancement methods adopt highpass filtering,grayscale transformation enhancement and gray histogram equalization。Image sharpening,Laplace sharpening,gaussian filtering,sharpening and Sobel operator segmentation cover the maximum entropy threshold segmentation method,iterative threshold segmentation and the Ostu method。Finally used the wavelet multiscale detection test, can realize the road crack image detection in the study of road crack detection method. Key words： digital Image processing surface crack mage enhancement image segmentation crack classification I 目 錄 第 1 章 緒論 5 公路裂紋的特點(diǎn)及圖像處理質(zhì)量評價(jià) 5 公路裂紋圖像的增強(qiáng) 6 灰度直方圖均衡化 6 灰度變換 8 高通濾波增強(qiáng) 8 圖像增強(qiáng)結(jié)果對比分析 8 公路裂紋的平滑 9 均值濾波平滑 10 中值濾波平滑 10 同態(tài)濾波平滑 11 圖像平滑對比結(jié)果分析 11 公路圖像的銳化 12 拉普拉斯銳化 13 Sobel 算子 13 高斯濾波銳化 14 圖像銳化對比結(jié)果分析 14 第 3 章 公路裂紋圖像的分割 16 圖像分割描述 19 第 4 章 公路裂紋圖像的邊緣檢測 21 邊緣檢測論述 21 LOG 算法檢測 23 小波多尺度邊緣檢測 24 II 圖像邊緣檢測結(jié)果對比分析 27 參考文獻(xiàn) 28 致謝 30 附錄 A 外文資料 30 附錄 B 程序清單 35 石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì) 1 第 1章 緒 論 研究目的及意義 高速公路對國家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了關(guān)鍵性的作用，儼然已成為衡量一個(gè)國家現(xiàn)代化程度的標(biāo)志，近幾年我國高速公路的建設(shè)十分迅速，據(jù)官方資料 [1]至 2021年年底，我國高速公路總里程已經(jīng)達(dá)到了 萬公里，位居世界第二位，而在“十一五”期間全國又新建成高速公路 萬公里，至此高速公路總里程達(dá)到 萬公里。在公路養(yǎng)護(hù)中，路面裂紋是衡量道路質(zhì)量最重要的一個(gè)指標(biāo)，如果在裂紋出現(xiàn)的初期就能夠及時(shí)的發(fā)現(xiàn)，并且對裂紋的發(fā)展情況給予實(shí)時(shí)的跟蹤，那么公路的養(yǎng)護(hù)費(fèi)將會極大的減少，同時(shí)還能夠使得高速公路的行車安全得到保證。 (2)時(shí)間耗費(fèi)過長：雖然投入巨大的人力，但是由于是基于人的視覺特性，因此速度依然很慢。 (4)影響正常的交通：檢測路面病害時(shí)，需要將高速公路封閉，從而會影響到正常的交通。 (6)花費(fèi)過高：因?yàn)橥度肓司薮蟮娜肆蜁r(shí)間，所以花費(fèi)很高。在二十世紀(jì)六十年代的初期，數(shù)字圖像處理成為一門學(xué)科，早期的數(shù)字圖像處理主要是為了提高圖像的質(zhì)量，從而可以大大改善人的視覺效果，從七十年代中期開始，人工智能、計(jì)算機(jī)技術(shù)伴隨著圖像處理技術(shù)的進(jìn)一步的發(fā)展而得到快速的發(fā)展，數(shù)字圖像處理的技術(shù)開始向著更高層次發(fā)展，即計(jì)算機(jī)視覺，這種技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)來模擬人類的視覺神經(jīng)系統(tǒng)，通石家莊鐵道大學(xué)四方學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì) 2 過描述各種圖像來理解外面的世界。伴隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)、大容量的存儲器以及高性能 CPU 的不斷發(fā)展，使得基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的路面裂紋檢測技術(shù)成為可能，利用先進(jìn)的圖像采集技術(shù)