曾 晟,梁乃興,楊遂中,田曉峰

(1. 重慶交通大學(xué) 土木工程學(xué)院，重慶 400074； 2. 鄭州路橋建設(shè)投資集團(tuán)有限公司，河南 鄭州 450000)

0 引 言

隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展，公路施工檢測技術(shù)得到了進(jìn)一步的發(fā)展。傳統(tǒng)檢測技術(shù)存在主觀性較強(qiáng)、對道路破壞性大的問題，數(shù)字圖像處理技術(shù)在道路工程中的應(yīng)用，為現(xiàn)代道路檢測技術(shù)提供了快速、無損、準(zhǔn)確的新方法[1-3]。

近年來，數(shù)字圖像技術(shù)在道路表面紋理和瀝青混合料顆粒均勻性的評價等方面上取得了一定的進(jìn)展。L.BRUNO等[4]運(yùn)用數(shù)字圖像技術(shù)對路面上取芯切片進(jìn)行掃描，提取礦料級配組成，表明圖像分析方法可靠合適；S.SAFAVIZADEH等[5]利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對攤鋪的瀝青混合性能進(jìn)行了評價。國內(nèi)學(xué)者對數(shù)字圖像技術(shù)在瀝青混合料中的應(yīng)用開展了大量的研究，張肖寧[6]采用二維數(shù)字圖像技術(shù)分析瀝青混合料內(nèi)部結(jié)構(gòu)組成，并在提取粗集料形態(tài)特征、瀝青混合料內(nèi)部三維圖像重構(gòu)以及瀝青混合料虛擬力學(xué)試驗等方面取得若干成果；蔣繼望等[7]運(yùn)用數(shù)字圖像技術(shù)對瀝青混合料的疲勞性能進(jìn)行了評價；石立方等[8]提出了基于數(shù)字圖像技術(shù)的瀝青混合料主骨料評價方法；陳尚江等[9]運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)研究瀝青混合料的分形特性；張爭奇等[10]提出了基于分析路面紋理中下凹區(qū)域的宏觀構(gòu)造寬度，評價瀝青路面離析的新方法；梁乃興等[11]通過數(shù)字圖像技術(shù)，對攤鋪瀝青混合料集料均勻性進(jìn)行了評價，為瀝青混合料離析檢測提供了一種施工中快速、全面的檢控方法。以往數(shù)字圖像處理方法通過RGB色域空間進(jìn)行圖像預(yù)處理[12]，但瀝青混合料圖像色彩對比度低，受外界光照條件影響較大，光照強(qiáng)度不足時，評價結(jié)果變異性大。需要提出一種適用于低照度條件下瀝青混合料數(shù)字圖像預(yù)處理技術(shù)。

筆者從HSI色域空間出發(fā)，通過將瀝青混合料RGB圖像轉(zhuǎn)化成HSI顏色空間圖像，并對亮度分量I進(jìn)行改進(jìn)Retinnex增強(qiáng)后，對圖像集料顆粒進(jìn)行識別，研究一種對光照強(qiáng)度敏感度低的瀝青混合料數(shù)字圖像預(yù)處理方法。

1 HSI顏色空間

1.1 HSI顏色空間模型

HSI顏色模型[13]即色調(diào)(hue)—飽和度(saturation)—亮度(intensity)，HSI空間模擬了人眼類似的感知色彩方式。HSI顏色空間通過雙圓錐體模型表示，如圖1。

HSI顏色模型中圍繞軸的角度是色調(diào)H，取值范圍0°～360°，影響人眼的視覺判斷；離開長軸的距離為飽和度S，即顏色的純度，取值范圍0%～100%;長軸表示亮度I，從黑(0%)到白(100%)，體現(xiàn)了光線的明暗程度[14]。由圖1可以看出，HSI顏色空間中，圖像的色彩取決于H與S，I是一條獨(dú)立通道，與圖像色彩無關(guān)，能較好反映人對顏色的感知和鑒別能力。在工程應(yīng)用中，低照度工況下，對圖像進(jìn)行亮度I優(yōu)化不會改變圖像的色彩信息，很大程度保證了預(yù)處理結(jié)果的準(zhǔn)確性。

RGB顏色模型如圖2。

由圖2 RGB顏色空間模型可知，在RGB顏色空間下，圖像由紅R、綠G、藍(lán)B這3個色彩通道組成。改變?nèi)魏我粋€通道都會對圖片的有效信息造成改變。因此在實(shí)際工程應(yīng)用中，不同光強(qiáng)環(huán)境下，HSI顏色空間具有更好的應(yīng)用空間。

1.2 HSI顏色空間與RGB顏色空間的關(guān)系

通過相機(jī)采集到的RGB圖像，根據(jù)圖像中紅、綠、藍(lán)這3個通道對應(yīng)的R、G、B值通過幾何推導(dǎo)法公式轉(zhuǎn)化為HSI圖像，公式如式(1)～(4)：

色調(diào)：

(1)

式中：θ表示HSI顏色模型中圍繞軸的角度，轉(zhuǎn)換公式如式(2)：

(2)

飽和度如式(3)：

(3)

亮度如式(4)：

(4)

2 瀝青混合料圖像預(yù)處理

2.1 HSI顏色空間轉(zhuǎn)換

筆者研究攤鋪瀝青混合料均勻性，在瀝青混合料攤鋪后，碾壓之前進(jìn)行圖像采集，采集的RBG圖像如圖3。

將采集得到的瀝青混合料RGB圖像轉(zhuǎn)換成HSI色彩空間，處理結(jié)果如圖4。

2.2 HSI空間亮度增強(qiáng)

傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法是通過將RGB圖像灰度化處理后，對灰度圖像直方圖均衡化處理。對于低照度圖像，圖像灰度偏低，直方圖均衡化后灰度圖像像素值相應(yīng)減少，達(dá)到一定的增加亮度效果，但會使圖像中有效信息減少[15]。

筆者通過改進(jìn)Retinnex算法[16]，對圖像進(jìn)行全局自適應(yīng)HDR處理，到達(dá)圖像自適應(yīng)增亮處理，如式(5)：

(5)

2.3 RGB圖像恢復(fù)

為了提取圖像中集料顆粒，在HSI顏色空間下進(jìn)行Retinnex算法圖像亮度增強(qiáng)后，需進(jìn)行RGB顏色空間恢復(fù)。

2.4 圖像降噪

圖像在采集和處理中會摻入噪聲，筆者通過中值濾波對對自適應(yīng)亮度增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行降噪。

2.5 形態(tài)學(xué)處理和集料提取

通過開閉運(yùn)算，腐蝕膨脹操作，將圖像中顆粒圓滑處理，連通邊界不平滑區(qū)域。通過二值化和分水嶺分割對集料顆粒進(jìn)行提取，結(jié)果如圖5。

3 試驗驗證

筆者依托云南玉楚高速公路項目，以中面層AC-20瀝青混合料為研究對象，在光照充足及光照不足兩種工況下分別采集6個點(diǎn)位攤鋪瀝青混合料(壓實(shí)前)數(shù)字圖像進(jìn)行研究。

3.1 試驗設(shè)計

試驗設(shè)計步驟如下：

1)對比兩種光照強(qiáng)度下不同工況圖像灰度共生矩陣結(jié)果，分析圖像預(yù)處理方法對低照度圖像的恢復(fù)效果；

2)采集現(xiàn)場6個點(diǎn)位攤鋪瀝青混合料數(shù)字圖像，并在碾壓前將圖像對應(yīng)的瀝青混合料進(jìn)行取樣；

3)將取樣瀝青混合料進(jìn)行抽提篩分試驗，確定對應(yīng)點(diǎn)位瀝青混合料的級配；

4)將兩種顏色空間預(yù)處理圖像中9.5 mm以上集料面積占比與現(xiàn)場抽提篩分試驗集料9.5 mm以上各粒徑占比進(jìn)行對比，分析預(yù)處理方法的準(zhǔn)確性。

攤鋪瀝青混合料兩種光照強(qiáng)度圖像及不同預(yù)處理圖像如圖6。

3.2 試驗結(jié)果

通過對比圖像預(yù)處理前后灰度共生矩陣[17]，評價預(yù)處理方法對低照度圖像還原程度?；叶裙采仃囍校刂凳敲枋鰣D像具有信息的度量，反映了圖像的復(fù)雜程度。當(dāng)復(fù)雜程序高時，熵值較大，反之則較小。能量是圖像灰度分布均勻程度和紋理粗細(xì)的一個度量，當(dāng)圖像紋理絞細(xì)致、灰度分布均勻時，能量值較大，反之較小。試驗結(jié)果如表1。

表1 不同工況圖像灰度共生矩陣情況

由表1可知，低照度圖像的熵值和能量相對于光線充足條件下圖像存在較大差異。傳統(tǒng)RGB顏色空間圖像預(yù)處理方法，處理后的低照度圖像的灰度共生矩陣與原圖差異較大，對圖像還原度較低。筆者HSI顏色空間圖像預(yù)處理方法對圖像還原度高，適合于光線不足的條件下應(yīng)用。

通過抽提篩分試驗驗證預(yù)處理算法的準(zhǔn)確性。為了避免鉆芯取樣造成集料破碎，將6個圖像取樣點(diǎn)位對應(yīng)的瀝青混合料在碾壓前進(jìn)行取樣，進(jìn)行抽提篩分試驗，確定每個采樣點(diǎn)瀝青混合料的集料級配，抽提篩分結(jié)果見表2。

表2 現(xiàn)場圖像對應(yīng)瀝青混合料取樣抽提篩分試驗結(jié)果

分布計算HSI顏色空間預(yù)處理方法和RGB顏色空間預(yù)處理方法兩種工況下，圖像中大于9.5 mm以上集料面積占圖像中總集料面積比例，結(jié)果如表3。

表3 不同預(yù)處理方法及抽提篩分后集料9.5mm以上各粒徑集料面積占比

由表2、表3計算圖像處理法各粒徑比例與抽提試驗各粒徑比例的相對誤差。兩種顏色空間下，預(yù)處理集料9.5mm以上各粒徑下面積比與抽提試驗結(jié)果平均相對誤差，如圖7。

由圖7可知，傳統(tǒng)RGB顏色空間對于低照度條件下，瀝青混合料圖像預(yù)處理結(jié)果相對于抽提篩分試驗結(jié)果誤差較大，預(yù)處理圖像中顆粒粘連，19 mm粒徑下集料顆粒占比增加； HSI顏色空間瀝青混合料預(yù)處理圖像，各粒徑集料占比與實(shí)際抽提篩分試驗結(jié)果誤差小，在低照度條件下，對瀝青混合料圖像集料顆粒識別準(zhǔn)確度較高。

4 結(jié) 論

筆者基于HSI顏色空間，提出一種適用于低照度條件下攤鋪瀝青混合料數(shù)字圖像預(yù)處理方法。與傳統(tǒng)RGB顏色空間瀝青混合料數(shù)字圖像預(yù)處理方法進(jìn)行對比，HSI顏色空間下亮度恢復(fù)后的低照度圖像灰度共生矩陣中熵值、能量與光線充足條件下圖像結(jié)果接近。二值化圖像中集料各粒徑占比與圖像對應(yīng)點(diǎn)位抽提篩分試驗結(jié)果進(jìn)行對比，HSI顏色空間攤鋪瀝青混合料預(yù)處理結(jié)果誤差較小，結(jié)果表明HSI顏色空間攤鋪瀝青混合料預(yù)處理方法對低照度圖像還原度高，對瀝青混合料中集料顆粒分割識別較為準(zhǔn)確，適合實(shí)際工程光線不利條件下應(yīng)用。