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路面裂缝图像自动识别算法综述被引量：30: 2014年; 路面裂缝自动检测对于路面养护管理、路面性能评价与预测、路面材料和结构设计具有重要的实用价值,但快速、准确、全面且稳定地识别路面裂缝一直是个难题。为此,对路面裂缝自动检测研究现状进行综述,包括以图像增强和去噪为目的的预处理方法,基于阈值分割、边缘检测和种子生长的空间域识别算法,以小波变换为代表的频域识别算法,基于有监督学习的识别算法及其他裂缝识别方法;指出既有裂缝识别算法存在易受光照和油污等因素的影响、裂缝识别图像连续性差和识别速度和精度较低等不足。最后,提出综合考虑边界和区域特征消除纹理和噪声干扰、基于局部和全局信息设计优化识别算法和基于三维图像进行裂缝识别等研究展望,为裂缝自动识别算法的改进提供参考。; 彭博蒋阳升韩世凡罗楠欣; 关键词：道路工程自动识别算法路面裂缝边缘检测有监督学习

基于双层连通性检测的路面裂缝图像去噪算法被引量：3: 2015年; 为了消除路面裂缝图像中的孤立噪声并保护裂缝边缘的细致特征,本文基于像素和裂缝子块两个层级的连通性检测设计了去噪算法,主要包括3个部分：（1）像素连通性检测,剔除连通性差的像素;（2）孤岛噪声消除算法,删除相对孤立的目标区域;（3）8×8裂缝子块去噪算法。然后,提出了算法流程并探讨参数的选择。最后,应用Visual Studio 2008和Open CV编程对本文算法、常用的中值滤波去噪法、长线段和黑色像素比例法进行性能测试,结果表明,本文算法可有效消除孤立噪声并保持边缘连续性,具有更高的准确率（85.06%）和召回率（85.80%）,综合性能指标F1值比后两者分别高0.74%~19.19%和0.20%~12.06%。; 彭博罗楠欣蒋阳升陈成K C P WANG; 关键词：道路工程路面裂缝去噪算法图像处理

路面破损状况检测、评价、预测与管理系统研究进展被引量：6: 2013年; 高效而准确地对路面破损状况进行评价分析,是路面养护管理的基础和关键。本文对路面破损的数据采集关键技术、评价指标与方法、预测和数据库决策支持系统4个方面进行综述,分析了现有技术和方法的利弊,指出了粗放化管理的问题,提出了建立路面破损状况信息环境的展望。该法有利于建立从数据采集、破损评价分析到预测管理的一整套有机体系,全面准确地掌握路面破损状况。; 蒋阳升彭博韩世凡罗楠欣; 关键词：公路运输路面养护数据采集决策支持系统

基于各向异性测度的路面三维图像裂缝识别被引量：13: 2014年; 为准确而完整地识别路面裂缝,提出了基于1 mm/像素的路面三维图像裂缝自动识别算法.该算法主要包括各向异性测度计算与自适应优化阈值分割、深度验证和多分辨率去噪处理3个部分.首先,针对路面图像像素特征,基于0°、45°、90°和135°四个方向的线性邻域的均值和标准差计算每个像素的各向异性测度(表征方向性的强弱),并应用最大类间方差法确定最优阈值,将路面图像分为强方向性和弱方向性像素两类;其次,根据半径为d的正方形邻域深度均值设定阈值,用方向性强且深度低于或等于该阈值的像素形成初步的裂缝图像;最后,将裂缝图像划分为多个子块,设计去噪模板对裂缝图像进行滑动窗口去噪处理,获得最终裂缝图像.基于166幅含有各类裂缝的三维路面图像(2 048×2 048像素)进行测试分析,结果显示,本文算法获得了较高的准确率(均值91.57%)和召回率(均值81.29%),最终以84.26%的F1均值优于种子识别算法(F1均值69.19%)、Canny边缘检测(F1均值8.15%)和OTSU分割(F1均值5.11%).; 彭博WANG Kelvin C.P.陈成蒋阳升; 关键词：道路工程图像处理路面裂缝三维图像

路面裂缝图像识别算法研究进展被引量：3: 2013年; 该文介绍了路面裂缝图像识别的三个主要环节,图像增强、图像分割和裂缝分类。对空域、频域增强算法,基于区域、边界和边缘的图像分割算法,以及有监督和无监督的裂缝分类识别算法的研究发展进行了综述,探讨了现有裂缝图像识别算法存在的问题,并从软硬件结合的角度提出了路面裂缝自动识别的发展前景。; 彭博蒋阳升; 关键词：路面养护图像增强图像分割

基于数字图像处理的路面裂缝自动分类算法被引量：21: 2014年; 为了充分掌握路面裂缝信息,给路面养护管理、路面性能评价与预测、路面结构和材料设计提供参考,对路面裂缝图像自动分类与严重程度识别进行研究。首先,将裂缝轮廓进行矢量化处理,从而分离出单个裂缝区域进行特征计算与分析,提取倾角、块度、空洞等新的裂缝几何特征;然后,选择裂缝分类特征(裂缝空洞、长宽比和倾角明显程度),基于统计阈值区分线性裂缝和网状裂缝;最后,分别根据倾角和宽度对线性裂缝进行分类和严重程度识别,根据块度特征识别块状裂缝、龟裂及其严重程度。结果表明:裂缝分类和严重程度识别结果准确有效,可在无人为干预的情况下准确、自动、实时地提取路面裂缝种类和严重程度信息。; 彭博蒋阳升蒲云; 关键词：道路工程路面裂缝图像处理块度

基于1mm精度路面三维图像的裂缝种子自动识别算法被引量：9: 2014年; 为了准确地检测路面裂缝,给路面养护管理、路面性能评价与预测、路面结构和材料设计提供参考,基于1mm·像素-1的路面三维图像对裂缝自动识别进行研究。首先,将源图像划分为8像素×8像素的子块以降低图像维度;其次,根据深度验证和对称性检测将8像素×8像素的图像子块识别为裂缝子块（即裂缝种子）或非裂缝子块;然后,根据深度和方向相似性连接裂缝片段;最后,设计去噪算法消除孤立噪声,获得裂缝图像。结果表明：所提出的算法具有较高的准确率（均值92.75%）、召回率（均值58.93%）和运行速度（平均2~3s·张-1）,以71.15%的F值优于Otsu分割,Canny边缘检测和另一种子识别算法。; 彭博WANG K C P陈成蒋阳升; 关键词：路面裂缝对称性检测

基于双层连通性检测的路面裂缝图像识别算法被引量：2: 2014年; 针对路面裂缝图像识别结果容易存在孤立噪声和断续边缘的情况,提出了基于像素-裂缝子块双层连通性检测的图像自动识别算法,主要有4个部分:(1)基于自适应灰度拉伸的图像增强算法;(2)基于自适应大津法和八方向Sobel梯度信息的组合分割算法;(3)基于连通性检测的二值图像去噪算法;(4)32×32裂缝子块识别和优化连接算法。然后,对5张3056×2048的路面破损图片进行裂缝识别,结果显示,该算法从像素和裂缝子块这2个层次进行连通性增强处理,可获得完整而连续的裂缝图像。最后,针对10张512×512的路面破损图片,对全局OTSU分割、八方向Sobel检测、Canny检测和本文算法进行测试,各算法综合性能指标F1值依次为62.46%、23.84%、10.45%和88.30%,准确率依次为83.45%,27.82%,17.83%和86.60%,召回率依次为56.89%,21.83%,8.89%和90.68%,体现了本文算法的优越性。; 彭博蒋阳升蒲云; 关键词：道路工程图像处理路面裂缝灰度拉伸

基于1mm精度路面三维图像的裂缝自动并行识别算法被引量：9: 2015年; 为了快速、准确、完整地识别裂缝,基于1 mm/像素的路面三维图像提出了具有并行结构的裂缝自动识别算法.首先,进行降维处理,分别以像素(0,0)和(4,4)为起点将源图像划分为8×8像素的子块,获得2幅部分重叠的降维图像;然后,基于降维图像进行裂缝种子识别和裂缝连接,形成10个并列的子流程,从而产生10幅初步裂缝图像;最后,对10幅图像进行裂缝融合与滑动窗口去噪处理,获得裂缝图像.测试结果表明:提出的算法具有较高的准确率(平均92.56%)和召回率(平均90.59%),并以90.59%的F值优于Otsu阈值分割及Canny边缘检测算法;该算法的并行结构有利于程序并行化,能有效提高运算速度.; 彭博蒋阳升陈成Kelvin C.P.Wang; 关键词：道路工程路面裂缝

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