基于图像形态学处理和边缘提取算法的路面裂痕检测matlab仿真

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.算法理论概述

        路面裂痕检测是基于图像处理和机器视觉的一种重要应用。通过图像形态学处理和边缘提取算法，我们可以有效地检测出路面的裂痕。路面裂痕检测主要基于图像处理和机器视觉的原理。首先，通过图像采集设备获取路面的图像。然后，利用图像处理和形态学算法对图像进行预处理，以改善图像的质量并提取裂痕的特征。最后，利用边缘检测算法找出图像中的裂痕。

实现步骤

图像采集：首先，需要使用图像采集设备，如摄像头或无人机等，获取路面的图像。这一步是整个裂痕检测过程的基础。

图像预处理：由于采集的图像可能受到光照、噪声等因素的影响，需要进行一些预处理操作，例如灰度化、滤波等。此外，还可以使用对比度增强、亮度调整等方法来提高图像的对比度，以便更好地显示裂痕。

形态学处理：形态学处理是一种用于提取和增强图像特征的方法。在此处，我们主要使用腐蚀和膨胀操作来处理路面图像。腐蚀操作可以消除裂痕的末端，而膨胀操作则可以恢复这些末端。此外，形态学处理还可以用来去噪声、连接断开的裂痕等。

边缘提取：边缘是图像中裂痕的主要特征。我们可以使用各种边缘检测算法来找出这些边缘，例如 Sobel、Canny、Prewitt 等算法。这些算法主要通过计算像素点周围的梯度或强度变化来检测边缘。

后处理：在检测到裂痕后，我们可以使用一些后处理技术来提高检测结果的精度，例如霍夫变换来找出直线型的裂痕，或者使用动态规划等方法来连接断开的裂痕。

这里我们主要介绍两种常用的边缘检测算法，Sobel和Canny算法。

Sobel算法

Sobel算法通过计算像素点周围邻域的梯度来检测边缘。对于每个像素点 (x, y)，它在两个方向上的梯度可以表示为：

G(x, y) = sqrt((x+1)^2 + (y+1)^2) - sqrt(x^2 + y^2)

G(x, y) 可以表示为水平方向梯度和垂直方向梯度 G1 和 G2：

G1(x, y) = sqrt((x+1)^2 + (y+1)^2) - sqrt(x^2 + y^2)

G2(x, y) = sqrt((x-1)^2 + (y+1)^2) - sqrt(x^2 + y^2)

然后，通过计算梯度的绝对值 |G1| 和 |G2|，并取两者中的最大值作为该像素点的梯度值：

G(x, y) = max(|G1|, |G2|)

最后，通过设定阈值来判断像素点是否为边缘：

if G(x, y) > threshold, then (x, y) is an edge pixel

Canny 算法

Canny 算法是另一种常用的边缘检测算法。它主要包含以下步骤：

对图像进行高斯滤波以去噪声。高斯滤波函数为：

g(x, y) = 1/(2pisigma^2)exp(-(x^2 + y^2)/(2sigma^2))

其中 sigma 是高斯函数的方差。

计算图像中每个像素点的梯度和方向：

对于每个像素点 (x, y)，计算它周围像素点的梯度和方向：

Grad(x, y) = (f(x+1, y) - f(x-1, y))^2 + (f(x, y+1) - f(x, y-1))^2)1/2

Dir(x, y) = atan2((f(x, y+1) - f(x, y-1)), (f(x+1, y) - f(x-1, y)))

应用非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）：将梯度方向上相邻的像素点进行比较，如果它们的梯度值都大于当前像素点的梯度值，那么当前像素点就不是边缘像素点。

双阈值处理：设定两个阈值 H1 和 H2，如果一个像素点的梯度值大于 H1，那么它就是一个边缘像素点；如果一个像素点的梯度值小于 H2，那么它就不是边缘像素点。

4.部分核心程序

[Rr,Cc]   = size(Image1);% 获取 Image1 矩阵的大小（行数和列数） 
% 创建一个高斯滤波器 G，大小为 9x9，标准差为 3  
G         = fspecial('gaussian',[9 9],3);  
% 使用高斯滤波器 G 对图像 Image1 进行滤波处理，结果存入变量 Image2  
Image2    = imfilter(Image1,G,'symmetric','same','conv'); 
 
 
% 创建三个 lxc 的零矩阵，分别用于存储 X 方向梯度、Y 方向梯度和梯度幅度  
%Matrices grad  
Ix  = zeros(Rr,Cc); 
Iy  = zeros(Rr,Cc); 
Ixy = zeros(Rr,Cc); 
 
% 使用 Sobel 算子计算图像的梯度，并存储在 IX、IY 和 Ixy 中  
for i=2:Rr-1
    for j=2:Cc-1
        Ix(i,j) =-(-double(Image2(i-1,j-1))-2*double(Image2(i,j-1))-double(Image2(i+1,j-1))+double(Image2(i-1,j+1))+2*double(Image2(i,j+1))+double(Image2(i+1,j+1)))/8;
        Iy(i,j) =-(-2*double(Image2(i-1,j))+2*double(Image2(i+1,j))-double(Image2(i-1,j-1))+double(Image2(i+1,j-1))-double(Image2(i-1,j+1))+double(Image2(i+1,j+1)))/8;
        Ixy(i,j)= sqrt(((Ix(i,j))^2)+((Iy(i,j))^2));
    end
end
 
 
% 进行二值化处理，使用滞后阈值法  
Image3 = zeros(Rr,Cc);%binaire
lvl1   = 8;
lvl2   = 5;
 
for i=1:Rr
    for j=1:Cc
        if Ixy(i,j)>=lvl1 %如果梯度大于 lvl1  
           Image3(i,j)=255;
        elseif Ixy(i,j)<lvl2%如果梯度小于 lvl2  
           Image3(i,j)=0;
        end
        
     end
end