基于机器人视觉的全局和局部二值模式图像裂缝分割方法

技术特征：
1.基于机器人视觉的全局和局部二值模式图像裂缝分割方法，其特征在于，包括：对获取的原始图像的对比度进行增强，得到增强图；利用改进的局部二值模式检测算法对增强图进行处理，构建显著图；利用增强图和显著图进行裂缝分割，得到全局和局部二值模式裂缝自动分割方法；对得到的全局和局部二值模式裂缝自动分割方法进行性能评估。2.如权利要求1所述的基于机器人视觉的全局和局部二值模式图像裂缝分割方法，其特征在于，所述对获取的原始图像的对比度进行增强，得到增强图，包括：采用对数变换将较暗的裂缝缺陷进行灰度范围扩展，得到增强图。3.如权利要求1所述的基于机器人视觉的全局和局部二值模式图像裂缝分割方法，其特征在于，所述利用改进的局部二值模式检测算法构建显著图，包括：根据原始图像的所有像素在水平、竖直和两个对角线方向的变化，计算每个像素旋转不变局部二值模式码，并根据每个像素旋转不变局部二值模式码得到显著图。4.如权利要求3所述的基于机器人视觉的全局和局部二值模式图像裂缝分割方法，其特征在于，所述根据每个像素旋转不变局部二值模式码得到显著图之后，包括：根据高斯分布，对显著图进行处理，得到图像的灰度直方图。5.如权利要求1所述的基于机器人视觉的全局和局部二值模式图像裂缝分割方法，其特征在于，所述对得到的全局和局部二值模式裂缝自动分割方法进行性能评估，包括：在公开的裂缝数据集上对得到的全局和局部二值模式裂缝自动分割方法进行测试，并将测试结果进行比较，得到性能评估结果。6.基于机器人视觉的全局和局部二值模式图像裂缝分割装置，其特征在于，包括：图像增强单元，用于对获取的原始图像的对比度进行增强，得到增强图；显著图构建单元，用于利用改进的局部二值模式检测算法对增强图进行处理，构建显著图；分割算法获取单元，用于利用增强图和显著图进行裂缝分割，得到全局和局部二值模式裂缝自动分割方法；性能评估单元，用于对得到的全局和局部二值模式裂缝自动分割方法进行性能评估。7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-5中任一项所述的基于机器人视觉的全局和局部二值模式图像裂缝分割方法。8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-5任一项所述的基于机器人视觉的全局和局部二值模式图像裂缝分割方法。

技术总结
基于机器人视觉的全局和局部二值模式图像裂缝分割方法，包括：对获取的原始图像的对比度进行增强，得到增强图；利用改进的局部二值模式检测算法对增强图进行处理，构建显著图；利用增强图和显著图进行裂缝分割，得到全局和局部二值模式裂缝自动分割方法；对得到的全局和局部二值模式裂缝自动分割方法进行性能评估，本申请利用对数变换增强裂缝图像的对比度，使得裂缝的暗部信息更加丰富，改进了旋转不变局部二值模式纹理特征，融合四方向的全局信息，引入了万有引力定律，以及灰度和圆度特征对裂缝分割结果进行修正，提高了分割精度，能够在光照不均和复杂纹理的背景中分割出裂缝区域，具有较好的鲁棒性，且满足在线检测要求。要求。要求。


技术研发人员：刘爱荣 杨智诚 徐嘉明 傅继阳 杨永民 陈炳聪
受保护的技术使用者：仲恺农业工程学院
技术研发日：2021.12.24
技术公布日：2022/4/29