雾霾天气下的桥梁裂缝检测

孙乐乐，温常磊，张亚坤，王 健，钟永元

(1.长安大学信息工程学院，西安 710064；2.长安大学汽车学院，西安 710064；3.福建省高速技术咨询有限公司，福州 350001)

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近年来，我国修建了许多公路桥梁尤其是特长桥梁及跨海大桥，桥梁后期的安全问题越来越引发人们关注.桥面、桥墩等部位的裂缝作为主要病害影响桥梁后期的运营安全.如果在定期的保养检修中及时发现病害并进行早期处置，可提升桥梁的安全性，降低事故带来的损失.人工视觉检测不仅难以实施，且耗费财力.计算机图像技术的飞速发展可以实现桥面照片裂缝的自动化检测.

国内外相关学者专家对于桥梁裂缝检测进行了大量的研究.Ikhlas Abdel-Qader等[1]利用Sobel算子和傅里叶变换对裂缝进行了研究，通过实验分析，该法对单一病害效果不错，对有噪声的裂缝图像处理结果不好.Yusuke Fujita等[2]研究了一种基于Hessian矩阵滤波法识别裂缝.Tomoyuld Yamguchi等根据顺序相似性探测原理，提出一种快速检测算法.马常霞等[3]提出一种基于非下采样的contourlet变换，该算法可以识别有噪声的裂缝图像.Xu等[4]对裂缝识别提出了几种不同的滤波方式，在以后的裂缝滤波中可通过此文选择合适的滤波方式.Prasanna等[5]研究了一种空间解调鲁棒特征分类器，识别精度得到提高.综合运用了小波和Radon变换图像分割等方法，提出了较完善的检测流程[6-7].随着深度学习的兴起，Zhang等[8]在进行裂缝检测时运用了深度卷积神经网络，该网络包括训练和验证2部分，对训练集的图像……