PDF《基于特征点的路面图像检测》

第28卷第 1期 计算机应用与软件 Vol

28 No.

1 2011年 1月 Computer Applications and Soft w are Jan .

2011 基于特征点的路面图像检测 侯向丹 顾军华 郭海礁 王芳(河北工业大学计算机科学与软件学院 天津 300401) 收稿日期: 2009- 05-

25 .河北省教育厅资助项目 ( 413027).侯向丹, 博士, 副教授, 主研领域: 智能信息处理, 人机交互技术, 网络技术. 摘要随着高速公路建设的日新月异, 路面维护问题也日益突出.针对路面破损监测对实时性要求高的特点, 提出一种快速实 时的基于 SUSAN( Sm all univalue segment assi m ilation nucleus)算法的公路破损图像的检测方法.新方法首先利用 SUSAN 算法对特征 点进行准确提取, 然后引入模糊聚类理论, 对特征点进行分类, 接着利用分类结果及特征点的邻域像素梯度方向分布特性差别来进 行特征点的匹配, 最后使用 RANSAC ( Random sa m ple consensus)算法进行特征点错配的消除.经实验证明, 这种方法匹配准确, 运行 速度快, 可达到很好的效果, 这对完善公路图像自动检测系统, 有很好的参考价值. 关键词 特征点检测 SUSAN算法 模糊聚类 RANSAC 算法 PAVEMENT I MAGE DETECTION BASED ON FEATURE POI NT Hou X iangdan Gu Junhua Guo Haijiao W ang Fang ( School of C omputer Science and Software,H ebei University of T echnology, T ianjin 300401, China) Abstract The free w ay construction is develop ing rapidly day by day , and along w ith this the proble m of pavem ent m aintenance becomes grow ingly conspicuous . A ccording to the characteristic of that the detection of pavem ent d istress has h igh require m ent in real ti m e , a ne w fast real ti m e detection m ethod for i mages of pave m ent distress based on SUSAN algorithm w as proposed. A t the first , the SUSAN algorithm is used in the ne w method to extract the feature points precisely , and second ly the fuzzy clustering theory is introduced to sort the feature points , and then the classified resu lts and the distribution characteristics d ifference of grad ient d irection of feature points neighbourhood pixels are used to m atch the feature poin ts ;

at last , RANSAC algorithm is used to eli m inate them is m atch ing. It is proved by the experi m ent that the running speed and them atching accuracy of th ism ethod are som e what increased. It has a good reference value for i m proving the au tom atic detection system of pave m ent i mages . K eywords Feature poin t detection SUSAN algorithm Fuzzy clustering RANSAC algorithm

0 引言随着社会的高速发展, 高速公路的建设也逐渐受到重视, 随 之带来的路面维护问题也日异突出.以往, 对于公路路面的破 损, 如裂缝、 坑槽等, 都是利用人工进行检测.这样做耗时、 耗力、 不精确, 还影响正常交通.如果能够开发一套路面破损自动 检测系统, 对公路维护工作是非常有利的.但由于 CCD摄像机 拍摄范围有限, 且公路待测范围较大, 在将有破损的图像分类出 来后, 还要将有重叠部分的多幅图像进行图像拼接, 才能呈现全 景的路面破损图像. 目前, 图像拼接作为图像处理的一个重要部分仍然是一 个难题, 其中一个重要原因就是拼接过程中的角点检测算法 相对还不成熟, 有待改进.在提出了基于模块匹配, 网格匹 配等方法以后, 基于特征点匹配 的思想越来越受到人们的 重视.

1 基于特征点检测的研究现状 当前, 在基于特征点检测的算法中, SUSAN 算法 [ 1] 和Har ris算法[ 2] 是其中相对成熟的方法. SUSAN 算法是由 Sm ith 等 人提出的一种低层次图像处理小核值相似区的方法, 它不依 赖于目标的其它局部特征, 仅利用角点本身的特点直接提取 角点.因此, 检测时不需插值而且不依赖于前期图像分割的 结果, 且对噪声不敏感, 但因为没能给出各角点对应的角度和 方向, 建立角点间的联系, 所以给后续的图像匹配应用带来很 大的不便;