前言
随着计算机硬件设备和数字图像处理技术的发展，基于视觉的目标定位及检测技术也取得了不断的进步，由于其具有定位准确、检测快速、自动化操作、易于安装部署等特点，已经广泛应用于工业自动化检测过程，特别是在目标表面质量检测、目标物测量等领域的应用。因此，基于数字图像的路面裂缝检测技术可以提供- -个安全、高效、成本低廉的道路状态监控服务，已有多种图像处理方法应用于路面裂缝检测并在一定程度上取得了实际应用。
由于受拍摄天气、路面损耗、裂缝退化等因素的影响，有一定 比例的裂缝相对于路面背景具有极低的对比度，这也会引起传统裂缝检测算法的失效，因此需要在裂缝图像处理前加入一定的预处理步骤。图像预处理一般是应用于图像识别、图像表示等领域的一-种前期处理。在图像的采集和传输过程中，往往会因为某些原因导致图像质量降低。例如，从视觉主观上观察图像中的物体，可能会发觉其轮廓位置过于鲜艳而显得突兀;从被检测目标物的大小和形状来看，图像特征比较模糊、难以定位:从图像对比度的角度来看，可能会受到某些噪声的影响;从图像整体来看，可能会发生某种失真、变形等。因此，待处理图像在视觉直观性和处理可行性等方面可能存在诸多干扰，我们不妨将其统称为图像质量问题。图像预处理正是用 于图像质量的改善处理，通过一定的计算步骤进行适当的变换进而突出图像中某些感兴趣的信息，消除或降低干扰信息，如图像对比度增强、图像去噪或边缘提取等处理。一般情况下，由于裂缝图像的采集需要涉及室外作业，所得图片难免会存在- -定的噪声干扰、畸变等各种问题，直接进行裂缝目标的检测和提取往往会遇到困难。
因此，本案例首先将裂缝图像进行预处理，改善图像质量，进而提高实验的优化效果。图像预处理的基本方法有图像灰度变换、频域变换、直方图变换、图像去噪、图像锐化、图像色彩变换等。本案 例将选择其中的部分方法来进行裂缝图像的预处理操作。
程序流程及实现
实现流程
参数流程
