1 简介

高速公路对国家和地区的经济发展起到了关键性的作用，俨然已成为衡量一个国家现代化程度的标志，近几年我国高速公路的建设十分迅速，据官方资料至2012年年底，我国高速公路总里程已经达到了4.1万公里，位居世界第二位，而在“十一五”期间全国又新建成高速公路2.4万公里，至此高速公路总里程达到6.5万公里。一大批高速公路的建成，为沿线地区的经济腾飞做出了巨大贡献，促进了国民经济的迅速发展，但是因为高速公路暴露于大气中，需长期承受着雨水的腐蚀、车辆的重压、人为的破坏等等，因此养护工作就显得格外重要，否则将严重影响到交通安全的状况。在公路养护中，路面裂纹是衡量道路质量最重要的一个指标，如果在裂纹出现的初期就能够及时的发现，并且对裂纹的发展情况给予实时的跟踪，那么公路的养护费将会极大的减少，同时还能够使得高速公路的行车安全得到保证。目前国内主要是依靠人工来检测高速公路的路况，已经不能够满足高速公路的检测要求，其主要的缺点有以下几点：

(1)人力耗费过大：基于人视觉的检测需要依靠养护工人到现场，使用眼睛来观察，然而一条高速公路里程数相当可观，因此工人的劳动强度过大。

(2)时间耗费过长：虽然投入巨大的人力，但是由于是基于人的视觉特性，因此速度依然很慢。

(3)精确度不高：判断裂纹易受人的主观因素影响，因此判定结果会因人而异。

(4)影响正常的交通：检测路面病害时，需要将高速公路封闭，从而会影响到正常的交通。

(5)危险：尽管检测路面病害时是封闭了车道，但是依然存在潜在的人身安全隐患。

(6)花费过高：因为投入了巨大的人力和时间，所以花费很高。数字图像处理，又称计算机图像处理，这是因为在一般情况下是用计算机来处理，它是指先将图像信号转换成数字信号，然后再用计算机对其加工处理的技术。在二十世纪六十年代的初期，数字图像处理成为一门学科，早期的数字图像处理主要是为了提高图像的质量，从而可以大大改善人的视觉效果，从七十年代中期开始，人工智能、计算机技术伴随着图像处理技术的进一步的发展而得到快速的发展，数字图像处理的技术开始向着更高层次发展，即计算机视觉，这种技术是利用计算机来模拟人类的视觉神经系统，通过描述各种图像来理解外面的世界。数字图像处理主要研究的内容有：图像编码、图像增强、图像复原、图像分割，图像描述，图像识别等等。伴随着数字图像处理技术、大容量的存储器以及高性能CPU的不断发展，使得基于数字图像处理技术的路面裂纹检测技术成为可能，利用先进的图像采集技术，对公路路面图像采集，并将采集的数据存放到大容量的存储设备中，可以离线也可实时的对采集到的图像处理，当然如果是实时的处理图像，则会要求图像处理的算法更高效，相关的硬件设备性能更好。利用上述的新技术应用于公路裂纹的检测，不仅可以节省劳动力、去除人的主观因素影响，而且可以快速、准确地对公路的路况进行评价，显然是路面裂纹检测发展的必然趋势。综上所述基于数字图像处理技术的路面裂检测技术，是一门具有使用价值的高新兴技术。

2 部分代码

   function Mask=Muban(Slog,f_size)    % %函数功能：根据频谱图Slog中峰值位置，构造一个自适应的陷波滤波器模板 。    % %    % % 参数说明    % % 输入：Slog：一幅图像的傅里叶频谱图    % %          f_size：填充0的方形图像尺寸    % % 输出：Mask：陷波滤波器模板    TH=0.78*max(Slog(:));    %该比例需要根据不同的处理对象作出修改    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));%闭操作    Mask2=imerode(Mask1,strel('disk', 3));%腐蚀    Mask2=imdilate(Mask2,strel('disk', 10));%膨胀    Mask=~Mask2;%陷波模板    end

3 仿真结果

4 参考文献

[1] 闵祥虎，祖熙宇，郑达人.公路沥青路面裂缝处理的分析[J].北方交通，2008，3(5)：37~39.

[2] 唐磊.基于图像分析的路面病害自动检测[D].南京理工大学，2007.

[3] 阮秋琦著.数字图像处理学[M].北京：电子工业出版社，2007.

[4] Milan Sonka，Vaclav Hlavac，Roger Boyle著，艾海舟，武勃等译.图像处理、分析与机器视觉[M].北京：人民邮电出版社，2003.

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