1 簡介

高速公路對國家和地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展起到了關(guān)鍵性的作用，儼然已成為衡量一個國家現(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)官方資料至2012年年底，我國高速公路總里程已經(jīng)達(dá)到了4.1萬公里，位居世界第二位，而在“十一五”期間全國又新建成高速公路2.4萬公里，至此高速公路總里程達(dá)到6.5萬公里。一大批高速公路的建成，為沿線地區(qū)的經(jīng)濟騰飛做出了巨大貢獻(xiàn)，促進(jìn)了國民經(jīng)濟的迅速發(fā)展，但是因為高速公路暴露于大氣中，需長期承受著雨水的腐蝕、車輛的重壓、人為的破壞等等，因此養(yǎng)護(hù)工作就顯得格外重要，否則將嚴(yán)重影響到交通安全的狀況。在公路養(yǎng)護(hù)中，路面裂紋是衡量道路質(zhì)量最重要的一個指標(biāo)，如果在裂紋出現(xiàn)的初期就能夠及時的發(fā)現(xiàn)，并且對裂紋的發(fā)展情況給予實時的跟蹤，那么公路的養(yǎng)護(hù)費將會極大的減少，同時還能夠使得高速公路的行車安全得到保證。目前國內(nèi)主要是依靠人工來檢測高速公路的路況，已經(jīng)不能夠滿足高速公路的檢測要求，其主要的缺點有以下幾點：

(1)人力耗費過大：基于人視覺的檢測需要依靠養(yǎng)護(hù)工人到現(xiàn)場，使用眼睛來觀察，然而一條高速公路里程數(shù)相當(dāng)可觀，因此工人的勞動強度過大。

(2)時間耗費過長：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。

(3)精確度不高：判斷裂紋易受人的主觀因素影響，因此判定結(jié)果會因人而異。

(4)影響正常的交通：檢測路面病害時，需要將高速公路封閉，從而會影響到正常的交通。

(5)危險：盡管檢測路面病害時是封閉了車道，但是依然存在潛在的人身安全隱患。

(6)花費過高：因為投入了巨大的人力和時間，所以花費很高。數(shù)字圖像處理，又稱計算機圖像處理，這是因為在一般情況下是用計算機來處理，它是指先將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，然后再用計算機對其加工處理的技術(shù)。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、計算機技術(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，即計算機視覺，這種技術(shù)是利用計算機來模擬人類的視覺神經(jīng)系統(tǒng)，通過描述各種圖像來理解外面的世界。數(shù)字圖像處理主要研究的內(nèi)容有：圖像編碼、圖像增強、圖像復(fù)原、圖像分割，圖像描述，圖像識別等等。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)，對公路路面圖像采集，并將采集的數(shù)據(jù)存放到大容量的存儲設(shè)備中，可以離線也可實時的對采集到的圖像處理，當(dāng)然如果是實時的處理圖像，則會要求圖像處理的算法更高效，相關(guān)的硬件設(shè)備性能更好。利用上述的新技術(shù)應(yīng)用于公路裂紋的檢測，不僅可以節(jié)省勞動力、去除人的主觀因素影響，而且可以快速、準(zhǔn)確地對公路的路況進(jìn)行評價，顯然是路面裂紋檢測發(fā)展的必然趨勢。綜上所述基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的路面裂檢測技術(shù)，是一門具有使用價值的高新興技術(shù)。

2 部分代碼

? ?function Mask=Muban(Slog,f_size) ? ?% %函數(shù)功能：根據(jù)頻譜圖Slog中峰值位置，構(gòu)造一個自適應(yīng)的陷波濾波器模板 。 ? ?% % ? ?% % 參數(shù)說明 ? ?% % 輸入：Slog：一幅圖像的傅里葉頻譜圖 ? ?% % ? ? ? ? ?f_size：填充0的方形圖像尺寸 ? ?% % 輸出：Mask：陷波濾波器模板 ? ?TH=0.78*max(Slog(:)); ? ?%該比例需要根據(jù)不同的處理對象作出修改 ? ?Mask0=ones(f_size,f_size); ? ?for s=1:f_size ? ? ? ?for t=1:f_size ? ? ? ? ? ? ? ? ?if Slog(s,t)>=TH ? ? ? ? ? ? ? ?Mask0(s,t)=0;%初始陷波模板 ? ? ? ? ? ?end ? ? ? ? ? ? ? ?end ? ?end ? ?Mask1= imclose(~Mask0, strel('disk', 3));%閉操作 ? ?Mask2=imerode(Mask1,strel('disk', 3));%腐蝕 ? ?Mask2=imdilate(Mask2,strel('disk', 10));%膨脹 ? ?Mask=~Mask2;%陷波模板 ? ?end

3 仿真結(jié)果

4 參考文獻(xiàn)

[1]?閔祥虎，祖熙宇，鄭達(dá)人.公路瀝青路面裂縫處理的分析[J].北方交通，2008，3(5)：37~39.

[2]?唐磊.基于圖像分析的路面病害自動檢測[D].南京理工大學(xué)，2007.

[3]?阮秋琦著.數(shù)字圖像處理學(xué)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2007.

[4] Milan Sonka，Vaclav Hlavac，Roger Boyle著，艾海舟，武勃等譯.圖像處理、分析與機器視覺[M].北京：人民郵電出版社，2003.

博主簡介：擅長智能優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、信號處理、元胞自動機、圖像處理、路徑規(guī)劃、無人機等多種領(lǐng)域的Matlab仿真，相關(guān)matlab代碼問題可私信交流。

部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除。