1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究目的及意义

改革开放近30年以来，我国公路交通一直处于迅猛发展的态势。截至2015年底，全国公路总里程达到457万公里，高速公路达12.35万公里。公路行业是国民经济发展的基础产业和先导产业，一直以来承担着我国大部分的货物运输和旅客运输。然而由于行驶车辆对路面的磨损、雨水的侵蚀、以及地质等原因使公路受到不同程度的破损，其中车辙是沥青路面的主要病害之一，路面车辙深度直接反映了车辆行驶的舒适度及路面的安全性和使用期限。同时沥青路面裂纹也是路面各类破损中最容易发生、最常见且最早产生的病害之一，影响道路的美观性和行车舒适性。因此，如果对庞大的沥青公路资源进行快速、客观、准确的检测，将对我国沥青公路工程施工质量评价及养护管理具有重要意义。

车辙是路面在使用过程中由于来往车辆轮胎反复行驶碾压产生流动变形、磨损、沉陷后，在道路行车轨迹上产生的纵向带状辙槽，深度在1.5cm以上，按实有长度乘以变形部分的平均宽度来计量，是路面永久性不能自复原的弯曲变形。沥青路面车辙的存在，不仅破坏道路结构，减少使用年限，增加养护费用，更加严重的是能够对行车带来安全隐患，危害人的生命。沥青路面裂纹伴随着道路的整个使用周期，并随着路龄的增加而更加严重，若未及时发现并修补，可能造成轻微裂纹的扩展，进而造成路面的结构性损坏，导致路面使用寿命大大缩减。在这种情况下，如果路面车辙图像和裂纹图像能够尽早检测提取出来并及时处理，那么整个路面的维护费用将会大大减少，同时也增加了行车的舒适性和安全性。

2. 研究的基本内容与方案

本文基于车辙凹性特征测度模型，采用图像处理方法及曲线拟合技术，对路面裂纹图像进行图像增强、图像分割、图像裂纹检测等技术，最终成功检测和提取车辙图像。

首先，由线激光检测车对路面图像进行采集，将采集到的图像进行量化，就是把采样点上表示亮暗程度的量离散化后用数值来表示。接着，我们对采集到的图像进行图像增强处理，图像的增强目的是将一幅图像中有用的信息（也即感兴趣的信息）进行增强，同时将无用的信息（即干扰信息或噪声）进行抑制，提高图像的可观察性。本文主要是以直方图均衡化法实现图像的增强以及采用中值滤波方式去除噪声。接着对图像进行二值化处理，区分出图像中的“前景目标”和“背景”，根据图像的灰度值的分布特性确定某个阈值来进行图像的阈值分割。利用opencv开源库，可以实现图像增强、去噪、二值化等。车辙激光线上斑点的亮度为高斯分布的，在纵方向上，其灰度值要比周围稍高一些，理想条件下，呈现为波形曲线，我们将其灰度峰值点，也就是激光线光条（具有一定宽度）的中心的光强点（即光心），称为脊点，一系列连续的脊点构成了一条单象素宽的脊线，也就是路面车辙激光光条的中心线。设计好算法，通过代码拟合，从而实现曲线拟合技术，通过选取合适的灰度阈值，将断掉缺失的光线拟合上，最终得到一条逼近实际线激光车辙图像。技术路线图如图1所示。

图1 技术路线图

3. 研究计划与安排

第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。

第7－9周：对opencv开源库进行系统的学习和研究，熟练掌握理论知识。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 易春菊.基于图像处理的路面裂纹检测技术研究[d].武汉理工大学.2013

[2] 钱泽东.基于智能图像处理的沥青路面裂缝自动识别算法研究[d].东南大学.2014

[3] 陈伦琼，吴建文，徐友仁.图像处理在高速公路路面车辙检测系统中的应用[j].应用能源技术，2008(09):48-50