基于最短路径法的路面裂缝自动化识别研究文献综述

、文献综述（或调研报告）：

沥青路面在服役期间由于路面老化、路基沉降、雨水侵蚀、车辆荷载的长期作用等原因产生不同程度的裂缝病害，如横向裂缝、竖向裂缝和不规则的网状裂缝，降低了路面的使用性能甚至加剧了路面的病害程度，定期的路面检测与养护是提高沥青路面服役年限的有效措施之一。

传统的沥青路面裂缝检测采用为人工检测，这种检测方法难以满足当前路面检测需求。基于计算机视觉技术与图像处理技术的沥青路面检测技术具有较大的发展潜力，在沥青路面管理养护与维修方面有着重大的需求。智能化的沥青路面病害裂缝检测方法按是否需要人工干预可分为自动化检测方法和半自动化检测方法，目前自动化检测日益成为研究的重点。

路面裂缝病害的智能检测技术在国内外得到广泛的关注并取得众多的研究成果。研究人员^[1]概述了混凝土裂缝检测识别技术并总结了混凝土裂缝识别的流程，同时归纳多种常见的裂缝识别方法文献^[2]对沥青路面裂缝检测、分类与量化技术进行了综述，总结了裂缝检测过程遵循的7个假说并归纳了路面裂缝识别的全流程。

阈值法是图像分割常见的方法之一，其核心思想是选取一个特定的全局阈值，并以此阈值分割图像裂缝。阈值法分割法被日本学者首次提出^[3]，Li^[4]受到阈值法的启发，提出了一种基于邻域差分直方图的路面裂缝图像分割方法，这种方法对早期发展的窄裂缝有更好的分割效果。

在阈值分割的基础上，Ai等^[5]提出了像素水平上基于概率和大尺度领域信息的自动化图像裂缝分割方法，分别基于像素自身灰度和领域像素信息生成两个像素属于裂缝像素的概率，并利用概率叠加图进行裂缝分割，同时通过加权膨胀运算来增强对边缘像素的识别能力。但是，阈值法对于噪声灰度与裂缝灰度相近乃至更暗的情况分割效果不佳。

Roli提出CTA方法^[6] ，通过考察任意像素四个方向（0°，45°，90°，135°）上条件纹理特征的各向异性，使得对裂缝像素计算得到的CTA值在马氏距离上区别于正常背景像素，从而提取图像裂缝像素。但当裂缝方向与CTA法所选方向差异较大时，CTA法的检测效果受到限制。对此，Nguyen等^[7]在CTA的基础上将传统的四个条件方向变换为四个方向上延伸出去所寻找到的四条最短路径，对算法进行了改进。

基于形态学的裂缝检测算法通过对裂缝边缘法线方向进行考察，构造信号函数并利用其图像及其导数的图像进行裂缝检测。王世芳^[8]利用高斯函数及其一、二阶导数构造的滤波器对图像的行、列分别进行卷积从而确定脊边缘中心及宽度。闫茂德^[9]利用了梯度算子和闭合算子进行边缘提取与空隙闭合。

任亮^[10]、Zou^[11]等均提出了基于最小生成树算法的裂缝检测技术，该算法主要考虑提高裂缝的连接性，更好还原裂缝形态。此类算法能够有效提高检测所得裂缝的连接度，但易错误连通两段本不连通的裂缝，因此与实际情况有所偏差。朱春省^[12]提出的基于Hessian矩阵的线形结构搜索路面裂缝提取方法是在Hessian矩阵法的基础上通过提升裂缝连接性做出的改进，同样有误连通的问题存在。

基于图论中最短路径法的裂缝检测技术近年来发展较快，Kaul等^[13]提出一种半自动化的方法，需要人工干预给出裂缝上一点作为起始点，难以满足当今智能化的要求。目前，Amhaz等提出的MPS方法^{[14, 15]}综合了最短路径法与阈值思想，可以对裂缝宽度进行提取且能够做到完全无监督。Kaddah等^[16]在MPS的基础上，针对特定步骤进行优化，提出了优化后的OMPS方法，提升了检测速度与裂缝宽度提取的准确性。而Avila等^[17] 提出了一种基于最短路径和动态规划相结合的裂缝检测方法，通过对任意像素点8连通域上的各向异性进行考察以判断其是否属于裂缝像素。李清泉等^[18]结合最短路径法与种子生长算法，利用原始影像的细节信息从而对灰度图像中的裂缝进行较完整的提取。