CN108764117A - 一种确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法 - Google Patents

一种确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108764117A
CN108764117A CN201810508418.1A CN201810508418A CN108764117A CN 108764117 A CN108764117 A CN 108764117A CN 201810508418 A CN201810508418 A CN 201810508418A CN 108764117 A CN108764117 A CN 108764117A
Authority
CN
China
Prior art keywords
core sample
image
closed area
asphalt pavement
effective coverage
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810508418.1A
Other languages
English (en)
Inventor
夏晓华
岳鹏举
姚运仕
高军
陆艳辉
杨发
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changan University
Original Assignee
Changan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changan University filed Critical Changan University
Priority to CN201810508418.1A priority Critical patent/CN108764117A/zh
Publication of CN108764117A publication Critical patent/CN108764117A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G06V20/182—Network patterns, e.g. roads or rivers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/24—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image
    • G06V10/245—Aligning, centring, orientation detection or correction of the image by locating a pattern; Special marks for positioning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Road Paving Structures (AREA)

Abstract

本发明公开了一种确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法，包括以下步骤：1)将沥青路面芯样的断面图像显示在屏幕上；2)在显示的图像上绘制封闭区域；3)拖动封闭区域的边界或内部调整其大小和位置，使封闭区域的边界与图像中芯样的边界重合，或者使封闭区域的边界在芯样内部，屏幕上的封闭区域所对应的图像区域为芯样断面图像的有效区域。本发明采用人机交互的方式确定沥青路面芯样断面图像的有效区域，操作方便；操作过程不涉及图像处理的专业知识，操作门槛低；避免了阈值分割法因阈值选择不当造成的芯样覆盖区域提取效果不佳的问题，芯样区域识别准确性高。

Description

一种确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法
技术领域
本发明属于道路图像处理领域，具体涉及一种确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法，通过人机交互的方式确定图像中芯样覆盖的区域。
背景技术
图像分割与目标提取是进行图像分析的关键步骤。对沥青路面芯样的断面图像进行分析，首先需要确定图像的有效区域，即芯样覆盖的区域。现有确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法多为阈值分割法。阈值分割法通过设定阈值区分图像中的芯样和背景，适用于芯样灰度与背景灰度差异较大的场合，若芯样的部分灰度值与背景的部分灰度值相同，阈值分割法不能实现芯样覆盖区域的有效提取。此外，阈值的选取对芯样覆盖区域的提取效果有重要影响，其值通常与图像采集时的光照条件、背景灰度分布情况密切相关，在实际使用时通常难以确定最佳的阈值，需要使用者具备一定的图像处理专业知识及阈值设定经验。
引证文献：
[1].卢涛,万永静,杨威.基于稀疏主成分分析和自适应阈值选择的图像分割算法[J].计算机科学,2016,43(7):95-100.
[2].包得祥.基于数字图像处理技术的沥青路面芯样检测方法研究[D].长安大学,2013.
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术中的问题，提供一种确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法，通过人机交互的方式确定图像中芯样覆盖的区域，保证芯样识别的准确性。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案包括步骤：
1)对沥青路面芯样的断面图像进行显示；
2)在显示的图像上绘制封闭区域；
3)使封闭区域边界与图像中芯样的边界重合或者使封闭区域的边界在芯样内部，封闭区域所对应图像区域为芯样断面图像的有效区域。
将沥青路面芯样的断面图像显示在屏幕上，屏幕坐标(x,y)与图像坐标(u,v)对应关系为：
式中，(x1,y1)为图像左上角点在屏幕上显示时的坐标，(x2,y2)为图像右下角点在屏幕上显示时的坐标，W为图像宽度，H为图像高度，[·]为取整操作。
优选的，所述步骤2)绘制的封闭区域为圆形或椭圆形，所述步骤3)判断屏幕中的任意一点(x,y)是否在封闭区域的方法为：
若则点(x,y)在封闭区域内；
若则点(x,y)在封闭区域外；
式中，(xF1,xF1)、(xF2,xF2)为椭圆两个焦点的坐标，a为椭圆长轴长度的一半；当绘制的封闭区域为圆形时，(xF1,xF1)为圆心坐标，xF1＝xF2，yF1＝yF2，a为圆的半径。
优选的，所述步骤2)绘制的封闭区域为透明的或半透明的，其边界为可见的线条。
优选的，所述的步骤3)使封闭区域边界与图像中芯样的边界重合或者使封闭区域的边界在芯样内部的方式为拖动封闭区域的边界或内部调整其大小和位置。
本发明具有如下有益效果：采用人机交互的方式确定沥青路面芯样断面图像的有效区域，操作方便；操作过程不涉及图像处理的专业知识，操作门槛低；避免了阈值分割法因阈值选择不当造成的芯样覆盖区域提取效果不佳的问题，芯样区域识别准确性高。
附图说明
图1采用人机交互的方式确定芯样断面图像有效区域的示意图；
附图中：1-芯样图像；2-封闭区域；3-芯样。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。
本发明确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法包括以下步骤：
步骤一：将沥青路面芯样的断面图像显示在屏幕上；
步骤二：在显示的图像上绘制封闭区域；
步骤三：拖动封闭区域的边界或内部调整其大小和位置，使封闭区域的边界与图像中芯样的边界重合，或者使封闭区域的边界在芯样内部，屏幕上的封闭区域所对应的图像区域为芯样断面图像的有效区域。
步骤一在屏幕上显示的图像是未经旋转、转置、镜像、扭曲变换的沥青路面芯样断面图像，步骤三中屏幕坐标(x,y)与图像坐标(u,v)的对应关系为：
式中，(x1,y1)为图像左上角点在屏幕上显示时的坐标，(x2,y2)为图像右下角点在屏幕上显示时的坐标，W为图像宽度，H为图像高度，[·]为取整操作。
步骤二绘制的封闭区域为圆形或椭圆形。
步骤三判断屏幕中的任意一点(x,y)是否在封闭区域的方法为：
若则点(x,y)在封闭区域内；
若则点(x,y)在封闭区域外。
式中，(xF1,xF1)、(xF2,xF2)为椭圆两个焦点的坐标，a为椭圆长轴长度的一半。当绘制的封闭区域为圆形时，(xF1,xF1)为圆心坐标，xF1＝xF2，yF1＝yF2，a为圆的半径。
步骤二绘制的封闭区域为透明的或半透明的，其边界为可见的线条。
参见图1，在一种较优的实施方式中，步骤二绘制的封闭区域为透明的，其边界为可见的圆形线条，拖动圆的线条或内部调整圆的大小和位置，使圆形线条与图像中芯样的边界重合，圆形区域所对应的图像区域为芯样断面图像的有效区域。
以上所述，仅是本发明的较佳实施方式，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上技术方案所作的任何简单修改、变更以及等效变化，均仍落入保护范围之内。

Claims (6)

1.一种确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法，其特征在于，包括步骤：
1)对沥青路面芯样的断面图像进行显示；
2)在显示的图像上绘制封闭区域；
3)使封闭区域边界与图像中芯样的边界重合或者使封闭区域的边界在芯样内部，封闭区域所对应图像区域为芯样断面图像的有效区域。
2.根据权利要求1所述确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法，其特征在于：将沥青路面芯样的断面图像显示在屏幕上，屏幕坐标(x,y)与图像坐标(u,v)的对应关系为：
式中，(x1,y1)为图像左上角点在屏幕上显示时的坐标，(x2,y2)为图像右下角点在屏幕上显示时的坐标，W为图像宽度，H为图像高度，[·]为取整操作。
3.根据权利要求1所述确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法，其特征在于：所述步骤2)绘制的封闭区域为圆形或椭圆形。
4.根据权利要求3所述确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法，其特征在于：所述步骤3)判断屏幕中的任意一点(x,y)是否在封闭区域的方法为：
若则点(x,y)在封闭区域内；
若则点(x,y)在封闭区域外；
式中，(xF1,xF1)、(xF2,xF2)为椭圆两个焦点的坐标，a为椭圆长轴长度的一半；当绘制的封闭区域为圆形时，(xF1,xF1)为圆心坐标，xF1＝xF2，yF1＝yF2，a为圆的半径。
5.根据权利要求1所述确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法，其特征在于：所述步骤2)绘制的封闭区域为透明的或半透明的，其边界为可见的线条。
6.根据权利要求1所述确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法，其特征在于：所述的步骤3)使封闭区域边界与图像中芯样的边界重合或者使封闭区域的边界在芯样内部的方式为拖动封闭区域的边界或内部调整其大小和位置。
CN201810508418.1A 2018-05-24 2018-05-24 一种确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法 Pending CN108764117A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810508418.1A CN108764117A (zh) 2018-05-24 2018-05-24 一种确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810508418.1A CN108764117A (zh) 2018-05-24 2018-05-24 一种确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108764117A true CN108764117A (zh) 2018-11-06

Family

ID=64005555

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810508418.1A Pending CN108764117A (zh) 2018-05-24 2018-05-24 一种确定沥青路面芯样断面图像有效区域的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108764117A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113591721A (zh) * 2021-08-02 2021-11-02 山东省交通科学研究院 一种利用无人机确定新摊铺沥青路面取芯点位置的方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101256625A (zh) * 2007-12-19 2008-09-03 重庆大学 多方法结合的人耳图像边缘提取方法
CN101686293A (zh) * 2008-09-26 2010-03-31 汉王科技股份有限公司 一种图像采集装置及方法
US20100150462A1 (en) * 2008-12-16 2010-06-17 Shintaro Okada Image processing apparatus, method, and program
CN103437339A (zh) * 2013-07-29 2013-12-11 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 岩溶地层地下连续墙槽壁附近溶洞封闭的施工方法
US8923565B1 (en) * 2013-09-26 2014-12-30 Chengdu Haicun Ip Technology Llc Parked vehicle detection based on edge detection
CN106471549A (zh) * 2014-03-25 2017-03-01 沙特阿拉伯石油公司 三维岩石物理建模环境中的360度芯照片图像集成和解释
CN107024411A (zh) * 2017-04-20 2017-08-08 阜阳师范学院 一种沥青路面施工质量均匀性检测与评价方法
CN107036933A (zh) * 2017-04-20 2017-08-11 阜阳师范学院 一种沥青路面压实均匀性精细化检测与评价方法
CN107121440A (zh) * 2017-04-20 2017-09-01 阜阳师范学院 一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法
CN107192417A (zh) * 2017-07-21 2017-09-22 中国人民解放军空军工程大学 基于不中断交通的公路飞机跑道道面使用性能测试方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101256625A (zh) * 2007-12-19 2008-09-03 重庆大学 多方法结合的人耳图像边缘提取方法
CN101686293A (zh) * 2008-09-26 2010-03-31 汉王科技股份有限公司 一种图像采集装置及方法
US20100150462A1 (en) * 2008-12-16 2010-06-17 Shintaro Okada Image processing apparatus, method, and program
CN103437339A (zh) * 2013-07-29 2013-12-11 中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司 岩溶地层地下连续墙槽壁附近溶洞封闭的施工方法
US8923565B1 (en) * 2013-09-26 2014-12-30 Chengdu Haicun Ip Technology Llc Parked vehicle detection based on edge detection
CN106471549A (zh) * 2014-03-25 2017-03-01 沙特阿拉伯石油公司 三维岩石物理建模环境中的360度芯照片图像集成和解释
CN107024411A (zh) * 2017-04-20 2017-08-08 阜阳师范学院 一种沥青路面施工质量均匀性检测与评价方法
CN107036933A (zh) * 2017-04-20 2017-08-11 阜阳师范学院 一种沥青路面压实均匀性精细化检测与评价方法
CN107121440A (zh) * 2017-04-20 2017-09-01 阜阳师范学院 一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法
CN107192417A (zh) * 2017-07-21 2017-09-22 中国人民解放军空军工程大学 基于不中断交通的公路飞机跑道道面使用性能测试方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
包得祥: "基于数字图像处理技术的沥青路面芯样检测方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑 (月刊)》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113591721A (zh) * 2021-08-02 2021-11-02 山东省交通科学研究院 一种利用无人机确定新摊铺沥青路面取芯点位置的方法
CN113591721B (zh) * 2021-08-02 2022-01-25 山东省交通科学研究院 一种利用无人机确定新摊铺沥青路面取芯点位置的方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
He et al. Improving the normalized difference built-up index to map urban built-up areas using a semiautomatic segmentation approach
CN106909902B (zh) 一种基于改进的层次化显著模型的遥感目标检测方法
CN110796046A (zh) 基于卷积神经网络的智能钢渣检测方法和系统
WO2019096174A1 (zh) 人物图像服装颜色识别方法、装置及电子设备
CN101599175B (zh) 确定拍摄背景发生改变的检测方法及图像处理设备
WO2017054314A1 (zh) 一种建筑物高度计算方法、装置和存储介质
CN105608455B (zh) 一种车牌倾斜校正方法及装置
CN105493141B (zh) 非结构化道路边界检测
US9672628B2 (en) Method for partitioning area, and inspection device
CN105760842A (zh) 一种基于边缘和纹理特征结合的台标识别方法
JP2017521779A (ja) 画像解析を用いた核のエッジの検出
US8306359B2 (en) Method, terminal, and computer-readable recording medium for trimming a piece of image content
EP2323069A2 (en) Method, device and system for content based image categorization field
CN101976114B (zh) 一种基于摄像头的计算机与纸笔信息交互系统及方法
CN103971126A (zh) 一种交通标志识别方法和装置
CN109409356B (zh) 一种基于swt的多方向中文印刷体文字检测方法
CN106709518A (zh) 基于Android平台的盲道识别系统
CN104598907B (zh) 一种基于笔画宽度图的图像中文字数据提取方法
CN105718552A (zh) 基于服装手绘草图的服装图像检索方法
CN104915944B (zh) 一种用于确定视频的黑边位置信息的方法与设备
CN110175556B (zh) 基于Sobel算子的遥感图像云检测方法
CN103336961A (zh) 一种交互式的自然场景文本检测方法
CN104463138A (zh) 基于视觉结构属性的文本定位方法及系统
CN106228157A (zh) 基于图像识别技术的彩色图像文字段落分割与识别方法
CN109726681A (zh) 一种基于机器学习识别与图像分割的盲道识别定位算法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20181106