基于图像处理的路面裂缝检测系统设计与研究
基于MATLAB的路面裂縫檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究
一、課題背景及研究目的
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，道路交通在國民經(jīng)濟(jì)和人民生活中起的作用愈發(fā)顯著， 交通已成為人們?nèi)粘３鲂泻臀覈?jīng)濟(jì)建設(shè)中重要的基礎(chǔ)設(shè)施之一，是體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì) 發(fā)展的關(guān)鍵和標(biāo)志。在所有的交通形式中，道路交通是與人們生活出行密切相關(guān)的，并 且最能體現(xiàn)一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和綜合國力的就是其道路交通的發(fā)展?fàn)顩r同。
近幾十年來，世界范圍內(nèi)各國公路特別是高等級公路建設(shè)迅速發(fā)展，極大的促進(jìn)了 地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。經(jīng)過幾十年的快速發(fā)展，高速公路已成為我國道路運(yùn)輸?shù)闹匾M成部 分。我國高速公路從20世紀(jì)70年代末開始研究規(guī)劃，80年代末開始建設(shè)。截止2012 年底，我國建成并通車的髙速公路已經(jīng)達(dá)到9.6萬公里，位居世界第二。我國高速公路 的快速發(fā)展，大大加快了各地區(qū)經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系和發(fā)展，已基本形成了一個(gè)與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展 相適宜的高速公路網(wǎng)。
伴隨髙速發(fā)展的道路交通建設(shè)，公路的養(yǎng)護(hù)及管理任務(wù)也隨之而來。尤其是我國早 期修建的一批高等級公路巳經(jīng)進(jìn)入中修或大修期，相關(guān)道路養(yǎng)護(hù)及管理部分已經(jīng)愈發(fā)重 視道路路面病害的監(jiān)測和病害數(shù)據(jù)的釆集工作回。但是，目前我國對于路面病害檢測的 研究較少，相關(guān)的檢測設(shè)備嚴(yán)重落后甚至不足，并且引進(jìn)國外同類檢測設(shè)備價(jià)格昂貴。 因此，許多道路養(yǎng)護(hù)管理部門依然停留在傳統(tǒng)人工檢測的階段。而傳統(tǒng)人工檢測又存在 許多問題，如檢測效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、耗時(shí)較長以及檢測精度無法保證等。隨著我國 道路通車?yán)锍桃?guī)模的不斷增大，傳統(tǒng)的道路檢測手段已經(jīng)不能滿足我國道路病害檢測的 需求。因此，研究和開發(fā)先進(jìn)的路面病害檢測技術(shù)就成為我國公路發(fā)展中亟待解決的問 題。
二、路面檢測技術(shù)概況
雖然我國公路通車?yán)锍桃?guī)模在不斷增大，截止到2012年12月，全國已建成通車公 路總里程達(dá)到410萬公里，我國道路總里程已居世界前列。但是和一些西方發(fā)達(dá)國家相 比，我國在道路養(yǎng)護(hù)和病害檢測方面的技術(shù)手段還有較大差距。國外經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國家早在 19世紀(jì)末就開始建設(shè)公路，20世紀(jì)20?30年代就已經(jīng)岀現(xiàn)了高速公路，并且經(jīng)過近幾 十年的不斷發(fā)展，道路管理養(yǎng)護(hù)作業(yè)已經(jīng)較為成熟和完善，其道路養(yǎng)護(hù)及檢測設(shè)備先進(jìn), 技術(shù)水平和自動(dòng)化程度很高。而我國直到20世界80年代才出現(xiàn)高速公路。目前我國道 路養(yǎng)護(hù)管理工作還處于起步階段，在高速公路養(yǎng)護(hù)工作中存在技術(shù)水平低，道路檢測設(shè) 備落后，資源浪費(fèi)等問題。但是隨著近年來各個(gè)科研院所及高校對道路路面自動(dòng)檢測領(lǐng) 域研究力度的不斷加大，我國在路面自動(dòng)檢測方面也取得了長足的進(jìn)步⑶。目前，路面 檢測技術(shù)正向路面無損自動(dòng)檢測的方向發(fā)展，使得對道路的質(zhì)量監(jiān)控、破損及使用狀況 評價(jià)更加方便快捷，大大提高了道路養(yǎng)護(hù)的質(zhì)量和效率。
道路路面破損檢測技術(shù)發(fā)展大體經(jīng)歷了三個(gè)階段：傳統(tǒng)人工檢測、半人工半自動(dòng)化 檢測、無損自動(dòng)檢測。
傳統(tǒng)的路面破損檢測方法一般采用人工檢測法，即步行人眼觀察法、坐車錄像屏幕 測讀法、攝像測量法等⑶。這些方法主要有以下幾方面的缺點(diǎn)：
(2)人工檢測由于需要封閉路段，所以嚴(yán)重影響正常的道路通行；
近年來，隨著計(jì)算機(jī)、圖像處理、GPS (Global Position System)全球定位系統(tǒng)、 數(shù)字CCD等一批新技術(shù)的快速發(fā)展，使得路面無損自動(dòng)檢測系統(tǒng)的開發(fā)成為可能。與 傳統(tǒng)人工檢測方法相比無損自動(dòng)檢測具有以下幾方面的特點(diǎn)：
四、實(shí)現(xiàn)功能
本論文的主要工作是對路面裂縫檢測系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)，路面裂紋的圖像處理和裂紋 的分類方法進(jìn)行了深入的探討和研究。主要工作包括以下內(nèi)容：
五、路面裂縫檢測硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)
5.1、圖像處理模塊
圖像處理模塊是路面裂縫檢測系統(tǒng)的核心部分，主要通過工控機(jī)完成大數(shù)據(jù)量的圖 像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和顯示輸出工作以及后期完成對釆集圖像的處理、分析以及道路使用狀況的 評價(jià)工作。圖像處理模塊的算法設(shè)計(jì)在很大程度上影響到整個(gè)檢測系統(tǒng)的檢測效果和精 度。圖像處理模塊的工作流程主要包括：圖像的讀取、圖像預(yù)處理(圖像濾波、圖像增 強(qiáng)、圖像恢復(fù)以及銳化等)、圖像邊緣檢測及分割、路面裂縫類型的識(shí)別。圖像處理模 塊處理流程如圖2-7所示。
圖2-7圖像處理流程
Figure 2-7 Image processing flow
圖像處理模塊的處理流程，首先將釆集存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中的路面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行解壓， 再通過計(jì)算機(jī)讀取路面破損的圖像數(shù)據(jù)。通過圖像處理算法對原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，由 于原始圖像在釆集過程中都存在不利于直接進(jìn)行圖像處理的因素，如圖像噪聲干擾、圖 像模糊、圖像亮度較低等，需要我們通過圖像增強(qiáng)算法，將圖像中我們感興趣的裂縫邊 緣區(qū)域進(jìn)行適當(dāng)?shù)募訌?qiáng)。但是在對裂縫邊緣進(jìn)行加強(qiáng)的同時(shí)，也使得圖像中的各種噪聲 得到加強(qiáng)，所以還需要對圖像進(jìn)行濾波處理，去除圖像中的噪聲干擾。在對裂縫圖像進(jìn) 行邊緣檢測的同時(shí)，圖像中的噪聲也會(huì)被檢測出來PR。這時(shí)需要對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行標(biāo)示統(tǒng) 計(jì)，以濾除噪聲。然后就需要通過迭代算法計(jì)算出圖像中感興趣區(qū)域的最佳閾值，對裂 縫圖像進(jìn)行圖像分割，然后通過基于人工神經(jīng)的分類器對圖像中的裂縫進(jìn)行分類識(shí)別。
本系統(tǒng)的圖像處理算法開發(fā)釆用德國MVTec Software GmbH公司的HALCON圖像 處理軟件，該軟件集成有一套完善的標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器視覺算法包。HALCON擁有應(yīng)用廣泛 的機(jī)器視覺集成開發(fā)環(huán)境。它節(jié)約了產(chǎn)品的成本，大大縮短了軟件的開發(fā)周期。 HALCON提供了包括1800多個(gè)算子的函數(shù)庫，這些函數(shù)功能全面，應(yīng)用廣泛，性能良 好，主要包括：blob分析、形態(tài)學(xué)、匹配、測量、識(shí)別和立體視覺等。同時(shí)HALCON 支持Windows, Linux和Mac OS X操作環(huán)境，它保證了投資的有效性。整個(gè)函數(shù)庫可 以用C, C++, C#, Visual http://Basic.NET和Delphi等多種普通編程語言訪問。HALCON的 軟件開發(fā)界面如圖2-8所示。
M程序編借題
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圖2-8 HALCON軟件開發(fā)界面
Figure 2-8 The interface of HALCON software development
5.2、其它功能模塊
整個(gè)檢測系統(tǒng)還包括攝像機(jī)機(jī)架及照明系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。攝像機(jī)固定于車載視頻釆集機(jī) 架上，機(jī)架釆用可調(diào)式推拉滑軌結(jié)構(gòu)。機(jī)架的設(shè)計(jì)必須在保證結(jié)構(gòu)剛度的同時(shí)，兼顧其 可調(diào)節(jié)性，為后續(xù)攝像機(jī)機(jī)位的調(diào)節(jié)提供便利。機(jī)架的滑軌置于車尾2m處，釆用可擴(kuò) 展方式具有良好的兼容性。滑軌與車架和車身固定，有效的防止機(jī)架震動(dòng)對攝像機(jī)造成 的影響SI,機(jī)架參考設(shè)計(jì)如圖2.9所示。
圖2-9相機(jī)機(jī)架安裝參考圖
Figure 2-9 Installation of the camera frame
機(jī)架的設(shè)計(jì)安裝需要注意以下幾點(diǎn)：（1）攝像機(jī)機(jī)位必須保證一定的高度才能將整 個(gè)3.7m寬的車道完全覆蓋，但是支架的高度也不能超過法規(guī)規(guī)定正常車輛的高度。（2） 攝像機(jī)的機(jī)架必須保證不對車輛造成物理損壞。（3）固定支架必須釆取減震措施，保證在檢測車在拍攝過程中不受支架震動(dòng)的影響。（4）固定支架應(yīng)當(dāng)易于安裝和拆卸。
檢測車在行駛過程中釆集圖像，由于受道路路面材質(zhì)顏色較暗、道路陰影以及天氣 等自然條件的影響，可能造成釆集回來的圖像質(zhì)量不高，為后續(xù)的圖像處理增加困難。 系統(tǒng)在檢測車身安裝了 2m長的照明固定支架，照明角度可調(diào)，照明設(shè)備釆用目前較為 先進(jìn)的LED作為輔助光源。LED是由超導(dǎo)發(fā)光晶體產(chǎn)生的超高強(qiáng)度的燈光。它發(fā)出的 熱量很少，功耗相對較低。另外，LED具有超長壽命，省電，低成本，高亮度，適應(yīng) 環(huán)境能力強(qiáng)，安裝方便等特點(diǎn)。
5.3、路面裂縫圖像預(yù)處理
圖像增強(qiáng)處理是指處理后的圖像比原始圖像更適合某種特定應(yīng)用為首要目標(biāo)的圖 像處理方法。任何一幅沒有經(jīng)過處理的原始圖像都存在一定程度的噪音。這些噪音使圖 像質(zhì)量惡化，造成圖像特征不夠清晰，嚴(yán)重的甚至?xí)斐蓤D像特征被淹沒，給后期圖像 的分析帶來一定的困難。因此，必須對質(zhì)量不高的原始圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。圖像增強(qiáng)算 法大致可分為兩大類：頻域方法和空間域方法。空間域，又稱為圖像空間A】。這類方法 主要是以矩陣的方式對圖像像素直接進(jìn)行運(yùn)算處理為基礎(chǔ)的。頻域處理是建立在圖像的 傅氏變換基礎(chǔ)上的。圖像增強(qiáng)不存在通用性的理論。由于原始圖像是為人類視覺感官進(jìn) 行處理的，由不同的觀察者來判斷不同方法的處理效果，所以圖像感官的視覺評價(jià)是一 個(gè)非常主觀的過程。所以需要定義一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來衡量某個(gè)算法的性能。
“空間域”增強(qiáng)是指對圖像的單個(gè)像元進(jìn)行增強(qiáng)處理，空間域增強(qiáng)處理是對這些像 素直接進(jìn)行操作的過程。其處理過程可由式3-1進(jìn)行定義：
g(x,*) = 7l/(時(shí))] (3-1)
式中f(x,y)代表等待處理的圖像，g(xj)為經(jīng)過處理后的圖像，T是對f(x,y)的一種 運(yùn)算，定義域?yàn)?x,y),鄰域的范圍越大靈活性就越高。一般的處理方法是，利用定義 域中的點(diǎn)(X))來確定鄰域中對應(yīng)的/值的函數(shù)來決定g在點(diǎn)(x,y)處的值。在實(shí)際應(yīng)用 中釆用的主要方法是以所謂的模板(又稱為窗口、掩膜、核或?yàn)V波器等)為基礎(chǔ)的。從 形式上講，模板屬于一個(gè)兩維矩陣，模板中各元素的值決定了使用模版所處理的性質(zhì)， 例如灰度變換、圖像銳化等等。因此使用此類方法的圖像增強(qiáng)處理通常是指模板處理或 濾波。
5.4、裂縫圖像的増強(qiáng)處理
圖像釆集系統(tǒng)釆用的是黑白面陣CCD攝像機(jī)，系統(tǒng)釆集回來的路面原始圖像已經(jīng) 是灰度圖像，因此在圖像預(yù)處理過程中不需要再進(jìn)行圖像的灰度變換，可以直接進(jìn)行后 續(xù)圖像處理。由于圖像在硬件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，圖像信號的形成及圖像的傳輸和存儲(chǔ)過程中 都可能會(huì)對原始圖像產(chǎn)生干擾，即噪聲。例如，由于圖像釆集是在檢測車高速行駛狀態(tài) 進(jìn)行了，車身或支架的抖動(dòng)都會(huì)造成拍攝圖像的模糊。另外，原始圖像在傳輸和存儲(chǔ)過 程中受電磁干擾會(huì)產(chǎn)生脈沖噪聲等干擾信號。受天氣、照明以及空氣灰塵的影響都有可 能對圖像造成不同程度的影響。因此，通常在對圖像進(jìn)行處理之前，需要對原始圖像進(jìn) 行一定的預(yù)處理，如圖像濾波、圖像恢復(fù)、圖像銳化等處理。圖像預(yù)處理通常能較好的 改善圖像質(zhì)量，消除由于各種因素造成的噪聲污染，達(dá)到提高檢測準(zhǔn)確率的目的。根據(jù) 噪聲產(chǎn)生原理的不同，采用不同的方法進(jìn)行處理。并通過對比獲得一種較為理想濾波方 法來對圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。
均值濾波圖像
原始圖像
圖3-5圖像的均值濾波
Figure 3-5 Mean filter image
5.1裂縫圖像邊緣檢測
路面裂縫的主要特征就是裂縫的邊緣，因此我們首先需要對圖像進(jìn)行比較準(zhǔn)確的邊 緣檢測，然后才能進(jìn)行正確的圖像分割提取裂縫的邊緣特征。本文裂縫的邊緣檢測主要 目的是為了將破損路面圖像中的裂縫從背景圖像中分離和提取出來，作為后續(xù)圖像處理 識(shí)別和分類的基礎(chǔ)。下面我們首先簡單介紹一下邊緣檢測的基礎(chǔ)理論。下面簡單介紹幾 種常用的邊緣檢測算子：
1、Prewitt 算子
Prewitt算子是最簡單的邊緣檢測算子，其有兩個(gè)模版，一個(gè)是用來檢測水平邊緣, 一個(gè)用于檢驗(yàn)垂直邊緣。其模型分別為：
| ■-1 | -1 | -1' | 0 | -1" | ||
| 0 | 0 | 0 | 和 | 1 | 0 | -1 |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | -1_ |
2、Roberts 算子
Roberts算子是利用局部差分算子尋找邊緣的算子，對噪聲很敏感，并且無法抑制 噪聲的影響。同樣的Roberts有兩個(gè)算子，其模版為：
| '0 1' | '1 | 0' | |
| -1 0_ | 和 | 0 | -1_ |
3、Sobel 算子
Sobel算子具有兩個(gè)算子，一個(gè)用于檢測水平方向邊緣，而另一個(gè)用于檢測垂直方
向邊緣。其模版分別是：
| ■-1 | -2 | -f | '1 | 0 | -f | |
| 0 | 0 | 0 | 和 | 2 | 0 | -2 |
| 1 | 2 | 1 | 1 | 0 | -1_ |
Sobel算子有另一個(gè)形式的算子Isotropic Sobel0同樣，該算子也有兩個(gè)，一個(gè)用于
檢測水平邊緣，另一個(gè)用于檢測垂直邊緣。其模版分別為:
| "-1 -V2 -f | ■ 1 0 -1 ' | |
| 0 0 0 | 和 | V2 0 -V2 |
| 1 V2 1 | 1 0 -1 |
4、Laplacian 算子
Laplacian算子是n維歐幾里德空間中的一個(gè)二階微分算子。Laplacian算子對噪聲 也比較敏感，因此圖像通常需要先進(jìn)行平滑處理。其模版為：
| '0 | -1 | O' | ■-1 | -1 | -f | '1 | -2 | 1' | ||
| -1 | 4 | -1 | -1 | 8 | -1 | 和 | -2 | 4 | -2 | |
| 0 | -1 | 0 | -1 | -1 | -1_ | 1 | -2 | 1_ |
5、 Canny 算子
Canny邊緣檢測算子是JohnF. Canny于1986年提出的一個(gè)多級邊緣檢測算法"門。 其目標(biāo)是找到一個(gè)最優(yōu)的邊緣檢測算法。Canny算子提出了一下三個(gè)指標(biāo)：
一個(gè)好的邊緣檢測算子應(yīng)該優(yōu)化上邊的所有準(zhǔn)則，因此Canny算子給出了階躍邊緣 的最佳邊緣算子的形式，就是Canny邊緣檢測算子。另外，Canny算法中有兩個(gè)很有特 色的方法，就是非極大值抑制和雙閾值法。
6、 LoG算子
LoG算子又稱為高斯拉普拉斯算子(Laplacian of Gaussian, LoG)。是Marr和Hildreth 把Laplace算子和高斯低通濾波復(fù)合在一起。由于倒數(shù)計(jì)算噪聲干擾敏感，直接計(jì)算導(dǎo) 數(shù)類似于噪聲。但是，如果采用高斯低通濾波，所得結(jié)果則比較好的保留了圖像的邊緣。 LoG邊緣檢測算子還有如下特征：
LoG算子既可以給圖像濾波又可以給圖像濾除噪聲，圖像中的孤立點(diǎn)也被濾除。它 主要是通過先和高斯濾波器進(jìn)行卷積來實(shí)現(xiàn)的。
LoG算子的輸出h(x,y)是為：
Kx, y) = A2[g(x, y) * f(x, y)\ (3-36)
根據(jù)卷積求導(dǎo)有
[A(x,y) = A2 g(x,y) ]*/(x,y) (3-37)
其中
A2 = 茅 (3-38)
7、基于Sobel算子的8方向邊緣檢測算法
釆用Sobel算子的圖像進(jìn)行邊緣檢測原理是[42〕：首先，構(gòu)造一個(gè)矩陣模版，然后利 用模版對圖像中的像素點(diǎn)逐個(gè)地進(jìn)行卷積運(yùn)算，最后得到的結(jié)果作為該像素的新值。像 素點(diǎn)的卷積運(yùn)算可以看做加權(quán)求和的過程。
卷積使用的權(quán)是用一個(gè)較小的矩陣來表示的，矩陣的大小為奇數(shù)，而且其區(qū)域大小 是相同的。如表3-1所示，表示卷積核。圖像區(qū)域內(nèi)的每一個(gè)像素分別和卷積核中的元 素進(jìn)行相乘，所得的乘積之和為該區(qū)域中心像素的新值。
表3-1卷積核
Table 3-1 Convolution kernel
| 先 TJT) | 為+ 1，丿-1) | |
| 貝-1，丿) | 處+ 1J) | |
| /G-1.J + 1) | 丿+ 1) | /。+ 1,力) |
Sobel算子是先進(jìn)行加權(quán)平均，再微分，最后在求梯度，數(shù)字圖像處理過程中的微
分是通過差分近似微分得到的，即
mag(/) = [G；+G養(yǎng) (3-39)
由于傳統(tǒng)的Sobel算子只有兩個(gè)方向上的模版，因此在處理諸如裂縫這類具有多方 向性的圖像，對圖像中的噪聲抑制能力效果不好。但是考慮到裂縫圖像的多方向性，這 里我們通過構(gòu)造8個(gè)方向的卷積核來實(shí)現(xiàn)裂縫圖像的邊緣檢測：
| -1 -2 -f | '-2 -1 0、 | '-1 o +r | '0 +1 +2、 |
| 0 0 0 | -1 0 +1 | -2 0 +2 | -1 0 +1 |
| 、+i +2 +L | 、0 +1 +2, | 、-1 0 +， | [-2 一1。丿 |
| —? | t | \ | |
| '0 +1 +2、 | '0 +1 +2、 | ‘+1 0 -1、 | '0 -1 -2、 |
| -1 0 +1 | -1 0 +1 | + 2 0 -2 | + 1 0 -1 |
| I"-】0, | 、-2 -1 0 丿 | 、+ 】。-1, | 、+2 +1 0, |
| ■ | 1 |
圖3-10基于Sobel的8方向模版
Figure 3-10 The 8 direction template based on Sobel
裂縫圖像中的每個(gè)像元都要用8個(gè)模版來做卷積，所以模版只對對應(yīng)圖像的邊緣有 影響。如圖3-10所示，基于8方向的Sobel邊緣檢測算子效果較好。
如圖3-11為邊緣檢測過程中提取的裂紋邊緣，從檢測的結(jié)果可見，對于路面的橫 縱裂紋以及復(fù)雜的網(wǎng)裂的邊緣均有較好的檢測效果。
圖3-11提取的裂縫邊緣
Figure 3-11 Crack edge extraction
5.6、圖像分割
圖像分割是圖像處理中最常見的直接檢測區(qū)域的分割方法。它是一種基于圖像灰度 進(jìn)行分割的方法。其原理就是將圖像像素的按其灰度來排序，并通過設(shè)置閾值的辦法來 確定目標(biāo)區(qū)域或者要分割的物體邊緣。常用的閾值化處理就是我們所說的圖像二值化處 理，即將圖像轉(zhuǎn)化為黑白的二值圖像。
邊緣檢測結(jié)束后，為了下一步裂縫的提取，需要對圖像進(jìn)行闕值分割。根據(jù)區(qū)域劃 分規(guī)則的不同，路面裂縫圖像的分割原則上有很多種，但是需要找出裂縫圖像中最容易 區(qū)分目標(biāo)和背景的特征，再通過一定的處理算法對裂縫圖像進(jìn)行適當(dāng)運(yùn)算，得到像素重 新分布的裂縫圖像。如果裂縫圖像分割效果不佳可能會(huì)直接導(dǎo)致后期裂紋圖像分類結(jié)果 的失敗，因此我們需要建立一個(gè)健壯和穩(wěn)定的圖像分割方法。
5.7、圖像腐蝕與膨脹運(yùn)算
圖像分割處理完成以后，路面裂縫圖像變?yōu)榍逦伊芽p明顯的二值圖像，但是圖像 分割后的圖像仍然存在一些細(xì)小的孤立點(diǎn)和支縫，因此我們需要通過腐蝕和膨脹運(yùn)算的 結(jié)合使用濾除圖像中的孤立點(diǎn)或?qū)⒅Эp連接起來，形成閉合且貫通的裂縫圖像，為后續(xù) 圖像的分類提供基礎(chǔ)。我們可以通過圖像二值形態(tài)學(xué)方法使用膨脹算法將裂縫鄰近的點(diǎn) 連接起來。而腐蝕和膨脹是一個(gè)對偶的運(yùn)算過程。
腐蝕前裂紋
腐蝕后裂紋
圖3-14腐蝕后裂紋圖像
膨脹實(shí)際上就是腐蝕的一種對偶運(yùn)算過程，表現(xiàn)在人們視覺上的感官就是二值圖像 中裂紋邊界點(diǎn)擴(kuò)張了。膨脹運(yùn)算將所有裂紋鄰域中的像素點(diǎn)全部合并到裂紋中。
膨脹前裂紋
膨脹后裂紋
圖3-15膨脹后裂紋圖像
六、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks, ANN)也稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNS)或連接 模型(ConnectionModel),它是以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能計(jì)算系統(tǒng)， 是對人腦或生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的若干基本特性的抽象和模擬。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)算法模型 能夠?qū)Ψ植际叫畔⑦M(jìn)行并行處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的簡單的神經(jīng)元(neuron)相 互連接而成的非線性自適應(yīng)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能都比較簡 單，但是它是由大量的處理單元互聯(lián)組成的，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非常復(fù)雜的非線性、 自適應(yīng)處理系統(tǒng)。它克服了傳統(tǒng)的人工智能在處理直覺、非結(jié)構(gòu)化信息方面的缺陷。由 于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織和自適應(yīng)的特點(diǎn)，己經(jīng)大量應(yīng)用于模式識(shí)別、智能控制以及人工 智能等領(lǐng)域。并且己經(jīng)涉及神經(jīng)科學(xué)、思維科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)交叉學(xué)科領(lǐng)域，不 斷推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)開始和模糊控制、遺傳算法相結(jié)合, 并形成新的計(jì)算智能將成為一個(gè)重要的研究方向，并逐漸向?qū)嶋H應(yīng)用的方向發(fā)展［46】。
七、運(yùn)行示例圖
八、參考文獻(xiàn)
總結(jié)
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