專利名稱：基于稀疏分解理論的公路路面病害特征提取方法
技術領域：
本發明涉及路面病害檢測技術，具體涉及一種路面病害特征的提取方法。
背景技術：
隨著高速公路事業的蓬勃發展，路面病害檢測成為公路養護事業的一個 重要研究課題，在公路的維護中占有重要的地位。傳統的人工檢測技術速度慢、 不準確且影響交通，已不能滿足公路檢測發展的要求。高性能的計算機以及圖 像處理技術的發展使路面病害的自動檢測成為可能，其中對于路面的檢測一直 是研究的熱點。然而，路面圖像存在著成像灰度不均、光源、陰影、穩定性等 問題，其復雜性、多樣性以及病害信息的弱信號性，使得路面病害自動檢測技 術存在諸多問題。針對變化多樣的路面破損形式，尋找行之有效的路面病害特 征識別技術具有重要的意義。
目前路面病害特征識別技術主要有兩種， 一種是基于灰度信息的圖像處 理技術，這種技術研究較多，方法也較多；另一種是基于結構光的三維輪廓檢 測技術，這種技術研究相對較少。下面分別介紹這兩種檢測技術
1. 基于圖像灰度信息的路面病害特征識別技術
由線陣相機在輔助照明條件下獲取路面圖像是這種技術的一個典型實 現。圖像數據主要由以下四部分灰度信息組成路面影像背景部分，為低頻成 分；路面破損及路面污染物如油污部分，為高頻成分；輔助照明系統由于照 明不均所引起的干擾成分以及成像系統的隨機噪聲成分。因而路面圖像裂縫的 識別研究主要集中在圖像增強和裂縫目標分割的方法上。
現有的裂縫圖像檢測技術主要以裂縫的灰度特征及二維形態特征作為判 別裂縫的準則，主要應用的算法有基于直方圖路面裂縫感知算法，影像分塊裂 縫檢測算法，路面影像實時閾值化算法、人工種群算法、統計濾波法、模糊邏 輯法等。這些算法都在一定程度上對常規裂縫檢測算法有所改進，但均難以克 服油污、黑斑以及大量隨機分布的噪聲的影響。
2. 基于結構光的三維輪廓信號分析技術
結構光成像技術獲得的路面信號包含了路面三維輪廓信息，數據精度高、 特征豐富，對油污、黑斑以及隨機噪聲不敏感。這些特征包含車轍、裂縫、坑 洼、突起等不同的表現形態。如圖1所示，由于成因不同和雜物填充，病害特征可能會表現出不同的形態，如寬度變化不一，深度不同等。
基于結構光的三維輪廓信號分析技術可以采用小波和中值濾波相結合的 方法來提取基于結構光的三維輪廓信號特征。其中，小波降噪用于平滑線性疊 加的高斯噪聲，中值濾波用于處理信號中的強脈沖分量。在輪廓特征提取的過 程中，可以得到裂縫、突起、坑洼等特征的信息。
實際路面由于受到雨水沖刷，泥土填埋等原因，裂縫信號表現形式并不 像仿真信號那樣理想，采用小波和中值濾波相結合的輪廓特征提取方法，經常 會把有用特征當作噪聲來處理，識別準確率低，不能滿足實際應用要求。
綜上所述基于灰度信息的圖像處理技術難以克服油污、黑斑以及大量隨 機分布的噪聲的影響，而基于結構光的三維輪廓信號分析技術雖然可以有效克 服這些缺點，但是采用的小波和中值濾波相結合的方法也存在特征提取不足， 實際應用效果不理想等問題。
發明內容
本發明為了解決基于結構光的輪廓信號分析技術中存在的特征提取不足， 實際應用效果不理想等問題，而提出了一種基于稀疏分解理論的公路路面病害 特征提取方法。
本發明的基于稀疏分解理論的公路路面病害特征提取方法的步驟如下 步驟一建立路面病害特征的原子庫{%(0}，根據不同的病害特征建立不 同的病害特征原子庫，以位置和尺度作為參數，并使參數在不同的范圍內變化， 并將原子歸一化，得到病害特征的過完備原子庫；
步驟二根據信號展開理論，從過完備原子庫中選取k個原子對信號做k 項逼近，再根據稀疏分解理論，從k個原子的各種可能的組合中挑選出分解系 數最為稀疏的原子組合；病害特征的系數&的選擇需要滿足稀疏性的約束條 件
min||C||。"/ (1-3) 其中IICll。是序列C力W義…,^)中非零項的個數，則病害特征可表示為
/(o=y;+o"=i;cwA(/)+<7 ho，1，2,… (i-4)
其中，C7為逼近誤差，CT = if||/-/』。
基于稀疏分解的路面病W特征提取方法具有如下的優點
41、 可以根據信號的特征，靈活構造適合病害特征的原子庫，方法的針對性較強；原子庫的大小以及特點沒有任何限制，根據不同的病害特征構造不同的病害原子庫，原子選取的針對性較強，能夠更準確的提取出路面病害特征;原子庫結構靈活，可以針對路面個別的特殊病害特征，構造相應的特征原子，隨時添加合適的病害原子。
2、 改變了基于結構光的三維輪廓信號分析技術中以小波分解等傳統的數字信號處理為主的方法，提高了實用性。傳統的數字信號處理方法，通常采用小波分解和中值濾波等方法，由于公路路面輪廓信號中裂縫病害變化多樣，經過多步處理會丟失信號的一些特征，使得錯誤率和誤識別率很高。
3、 與經典的Gabor原子庫相比，降低了搜索次數，效率顯著提高。經典的Gabor原子庫包含L "， v， w四個時頻參數，在搜索過程中會增加很多時間成本，而且Gabor原子是雙邊信號，不能很好的表現裂縫病害的特征。本發明中采用自己構造的原子庫則靈活得多，提高了特征提取的準確度和速度。
4、 多功能。基于稀疏分解的路面病害特征提取方法不僅能提取病害特征，還能提取路面的主輪廓特征，同時還能提取出路面信號中的噪聲信號，可以用來從側面反映路面的狀況。
5、 受背景影響小，彌補了基于灰度信息的圖像處理技術的不足。本發明的方法用于路面病害特征檢測，如裂紋、車轍、坑洼或突起等。
圖1為輪廓信號分析法中的路面輪廓信號示意圖；圖2為包含裂縫和噪聲的路面輪廓信號；圖3為從包含裂縫和噪聲的路面輪廓信號中提取的裂縫病害信號示意圖；圖4為從包含裂縫和噪聲的路面輪廓信號中提取的輪廓信號示意圖；圖5為提取特征和路面輪廓后的殘余噪聲信號示意圖。
具體實施例方式
具體實施方式
一本實施方式中的基于稀疏分解理論的公路路面病害特征提取方法的步驟如下
步驟一建立路面病害特征的原子庫{%(/)}，根據不同的病害特征建立不同的病害特征原子庫，以位置和尺度作為參數，并使參數在不同的范圍內變化，并將原子歸一化，得到病害特征的過完備原子庫；步驟二根據信號展開理論，從過完備原子庫中選取K個原子對信號做K項逼近，再根據稀疏分解理論，從K個原子的各種可能的組合中挑選出分解系數最為稀疏的原子組合；病害特征的系數C;的選擇需要滿足稀疏性的約束條件
min||C|。 "/ = |X% (1-3)
,=1
其中||1。是序列^(/=7,2,...，。中非零項的個數，則病害特征可表示為
/(0 = /4+" = ZQ%(,)+cr /t-0，1,2,… (l一4)其中，o"'為逼近誤差，cr = mf|/_/J 。
具體實施方式
二本^施方式是對具體實施方式
一的進一步說明，本實施方式中的步驟二中公式1-3是采用稀疏分解理論中的框架方法、FOCUSS、基追蹤或匹配追蹤進行提取。其它步驟與具體實施方式
一相同。
具體實施方式
三本實施方式中的通過基于稀疏分解理論的公路路面病害特征提取方法提取裂縫病害特征的步驟如下
步驟一建立裂縫病害特征的原子庫{%(/)}，如公式l-l:
% (x) = 4 exp(—(^)2)& = 0,1,2,… (！ _丄)
其中A表示裂縫的位置信息，^表示裂縫的尺度信息，也即寬度信息；
A表示一系列的不同位置，不同寬度的裂縫類型；4為歸一化系數，如公式1-2，
從而保證原子具有單位能量，便于后續處理；
1
4 =
卜A 2 (1-2)exp(-(f)2)
分別讓^ ， ^在不同的范圍內變化，得到不同的裂縫位置以及寬度信息；如果A, ^變化足夠精細，理論上可以得到信號里病害特征的所有位置以及寬度信息，但是由于實際應用中并不需要如此精細，所以只要根據信號的特征，
合適的選擇"，6的變化范圍就可以滿足實際的需要；
步驟二 根據信號展開理論，從過完備原子庫中選取&(& >^)個原子對信號做K項逼近，由于原子庫是過完備的，因此分解時具有很大的靈活性來選擇需要的原子對信號進行表達；再根據稀疏分解理論，從K個原子各種可能的組合中挑選出分解系數最為稀疏的原子組合;病害特征的系數G的選擇需要滿足稀疏性的約束條件，如公式i-3 ，其中|4)是序列(:力'=7,2,...，^)中非
零項的個數；
在本實施步驟中只給出裂縫的一種病害特征原子庫，可以根據不同的裂縫病害特征建立不同的原子庫。
稀疏分解理論是一個信號在時域或者其它某種變換域中只具有少數的非零系數分量，也就是信號的能量比較集中于少數的幾個分量上，則通過這些少數的非零分量就可以將該信號簡潔的表達出來。％(0即為從病害原子庫中找出的最佳原子；這樣就可以實現路面信號中特征的提取和輪廓的提取。因為信號選擇分解的稀疏性，&只需取幾項或者一項，就可以用盡可能少的原子來表達病害特征，還能很好的表達病害特征，是本發明的優勢所在。
通過圖2至圖5給出實例來說明效果，如圖2，是一個包含噪聲和裂縫病害的路面輪廓信號，為了尋找裂縫病害特征，按照構造的裂縫原子庫，利用本發明所述的技術方案，可以分別找到裂縫，路面主輪廓以及剩余的隨機噪聲信號，并可給出裂縫的位置，寬度，如圖3至圖5所示。在此實例中，采用了匹配追蹤算法來尋找最佳原子，它可以將信號在過完備原子庫中逐次迭代分解，最終獲得稀疏的分解結果。匹配追蹤方法是稀疏分解中簡單、易用且速度快的一種算法，它對字典原子沒有特定要求，幾乎任何物理可實現的函數都可作為原子，從而為解決特定的應用問題提供了極大的靈活性。此外，信號的分解過程是一步一步進行的，每一步的尋優計算都較為簡單，十分有利于尋優算法的穩定性，是目前信號稀疏分解的最常用方法。
如圖3至圖5所示，采用本文所述方法可以很好的提取裂縫類病害特征，還可以給出殘余信號。在實際應用中，提取特征和輪廓之后殘余信號，也即噪聲可以用來幫助判斷路面的狀況。由上述信號特征可以看出，經過迭代可以得到裂縫的位置和裂縫寬度，還可以給出裂縫的深度信息，這樣就從位置、深度、寬度三方面來描述一個裂縫信息。
min|C||0"/ = 2ci%
則病害特征可表示為:
權利要求
1、基于稀疏分解理論的公路路面病害特征提取方法，其特征在于它的步驟如下步驟一建立路面病害特征的原子庫，根據不同的病害特征建立不同的病害特征原子庫，以位置和尺度作為參數，并使參數在不同的范圍內變化，并將原子歸一化，得到病害特征的過完備原子庫；步驟二根據信號展開理論，從過完備原子庫中選取K個原子對信號做K項逼近，再根據稀疏分解理論，從K個原子的各種可能的組合中挑選出分解系數最為稀疏的原子組合；病害特征的系數Ck的選擇需要滿足稀疏性的約束條件其中‖C‖0是序列Ci(i＝1，2，...，K)中非零項的個數，則病害特征可表示為k＝0，1，2，… (1-4)其中，σ為逼近誤差，
2、 根據權利要求1所^的基于稀疏分解理論的公路路面病害特征提取方 法，其特征在于步驟二中的<formula>formula see original document page 2</formula>(1-3)是采用稀疏分解理論中的框架方法、FOCUSS、基追蹤或匹配追蹤進行提取。
全文摘要
基于稀疏分解理論的公路路面病害特征提取方法。它涉及路面病害檢測技術，它解決了基于結構光的輪廓信號分析技術中存在的特征提取不足，實際應用效果不理想等問題。它的步驟為一、根據不同的病害特征建立不同的病害特征原子庫，以位置和尺度作為參數，并使參數在不同的范圍內變化，并將原子歸一化，得到病害特征過完備原子庫；二、根據信號展開理論，從過完備原子庫中選取K個原子對信號做K項逼近，再根據稀疏分解理論，從K個原子各種組合中挑選出分解系數最為稀疏的原子組合；病害特征的系數C<sub>k</sub>的選擇需要滿足稀疏性約束條件為min‖C‖<sub>0</sub> s.t f＝∑C<sub>k</sub>φ<sub>k</sub>；則病害特征可表示為f(t)＝f<sub>k</sub>+σ＝∑C<sub>k</sub>φ<sub>k</sub>(t)+σ k＝0，1，2，…，σ為逼近誤差。本發明用于路面病害特征檢測，如裂紋、車轍、坑洼或突起等。
文檔編號G01B21/00GK101510261SQ20091007161
公開日2009年8月19日 申請日期2009年3月23日 優先權日2009年3月23日
發明者劉宛予, 孫曉明, 李新紅, 黃建平 申請人:哈爾濱工業大學
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