朱平哲

（三门峡职业技术学院 信息工程系，河南 三门峡472000）

引言

高速公路的建成和投入使用，促进了社会和经济的繁荣发展，但高速公路路面承受的车辆碾压负荷越来越大，且在长期的自然灾害侵蚀下，路面造成各种各样的病害，其中路面裂缝是病害的早期表现形式，若能在早期就检测出路面裂缝信息，并及时地进行维护，那么将大大降低国家每年投入的维护费用，也能够保障高速公路的顺利畅通和车辆行驶的安全[1]。

检测路面裂缝信息，一般都是通过车载摄像机进行拍摄，通过图像处理的方法对路面裂缝图像检测分析。在采集到的路面裂缝图像中，往往由于光照和周围环境的影响，且路面裂缝图像的背景颜色和裂缝本身颜色非常相近，造成后期进行裂缝图像的分割及提取有很大困难，因此，为了更好地把裂缝信息从背景中分离出来，需要对裂缝图像进行增强处理[2]。

图像增强技术主要是为了突出图像中感兴趣的目标信息，具体表现为物体的轮廓或者边缘，增强图像中的细节特征，滤除噪声，平滑背景等，为后续的分割和检测做好铺垫[3]。但是，常用的图像增强算法存在运算量大、算法复杂、处理速度慢的缺点[4-5]，而美国Adobe公司出品的Photoshop软件，是一款功能强大，使用简单方便的图像处理软件[6]。本文主要阐述如何利用photoshop软件进行路面裂缝图像的增强。

1 锐化处理

图像锐化就是通过提高图像像素的对比度，使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节信息变得更加清晰。photoshop中包括5种锐化滤镜，有USM锐化、进一步锐化、锐化、锐化边缘和智能锐化[7]。

其中，USM（unsharp mask）锐化，是一种相对成熟的锐化滤镜，通过像素之间的相互比较，对原图建立一个虚化版本，它增强了边缘的清晰度，却不会产生不自然的迹象，也不会消除低对比度的区域的层次。USM锐化有三个参数，分别是数量、半径和阈值[8]。

1.1 数量

控制锐化效果的强度，数量越多，锐化强度越大；反之，锐化强度越小。

1.2 半径

用来决定边缘强调的像素点的宽度。如果半径为1，则从亮到暗的整个宽度是两个像素；如果半径为2，则边缘两边各有两个像素点，那么从亮到暗的整个宽度是4个像素。半径越大，细节的差别越清晰，但同时会产生光晕，最好在设置的时候不要超过1个像素，可以通过多锐化几次来增强效果。

1.3 阈值

阈值决定多大反差的相邻像素边界可以被锐化处理，低于阈值的就不做锐化。即阈值越小，锐化越强；阈值越大，锐化越弱。阈值的设置是避免因锐化处理而导致的斑点和麻点等问题的关键参数，正确设置阈值可以使图像既保持背景的平滑，又可以强调变化细节的反差。但需要注意的是，阈值的设置要根据图像恰当设置，过度锐化会造成图像严重失真。

为了更好地说明USM锐化对图像边缘的增强作用，选择一副图像实例进行操作分析。图1为选取的原始图像，左侧为40%灰度，右侧为80%灰度；图2为对图1进行USM锐化后的效果图，锐化数量为100，半径为0.5，阈值设为0。

图1 原始图像

图2 USM锐化（数量 100，半径为 0.5）

从上图可以看出，锐化后，在40%灰度和80%灰度的交界处，分别多出了两条色条，一条是浅于40%灰度的浅色条，一条是深于80%灰度的深色条。这样明显可以看出两种颜色的交界边缘处反差更大，图像边缘得到了增强。把预览选项勾选上，可以通过拖动滑条看效果。数量控制加入色条和临近色的反差，半径控制色条数量，基本是以0.5为一级，如果加大0.5，又会出现一对色条。如图3所示。

图3 USM锐化（数量100，半径为1）

一般来说，对于人像，需要数量高、半径宽、阈值高的参数。对于有大量细节的风光影像，需要数量高、半径宽、阈值低的参数。那么对于有大量细节信息的路面裂缝图像，需要什么样的参数，讨论如下。

2 路面裂缝图像增强处理

通过图像增强技术来改善路面裂缝图像质量，突出感兴趣的裂缝细节信息，抑制非关注的背景信息，从而达到增强裂缝图像对比度的目的。

2.1 USM锐化

Photoshop中的USM锐化可以很好的增强裂缝边缘。文中选取具有代表性的2幅路面裂缝图像，在photoshop cs4中进行USM锐化处理。其中，图(a)为裂缝信息弱的网状路面裂缝图像；图(b)为有大量颗粒纹理的路面裂缝图像。其中，A表示数量；R表示半径；T表示阈值且T=0。结果如图4所示。

图4 路面裂缝图像USM锐化效果

通过以上处理结果可以看出，对于沥青路面裂缝图像，由于背景中带有颗粒纹理或噪声，在USM锐化过程中，裂缝得到了增强，而随着数量和半径的扩大，同时也增强了背景中的颗粒纹理。所以，在经过对多幅路面裂缝图像的锐化处理实验后，数量选择100，半径选择5较为合适。

2.2 表面模糊

Photoshop中的表面模糊滤镜，是在保留边缘的同时模糊图像。相对于photoshop中的其他模糊滤镜，表面模糊滤镜在消除杂色或粒度的同时，能保持边缘的特征。此滤镜有两个参数，半径和阈值。半径指定模糊取样区域的大小。阈值控制相邻像素灰度值与中心像素值相差多大时才进行模糊，像素灰度值小于阈值的不做模糊。即阈值越小，模糊越强；阈值越大，模糊越弱。

根据图4中实验结果，分别对图(a)-2和图(b)-2进行表面模糊处理（图5），对路面裂缝中的杂色或粒度进行消除，同时保持好裂缝边缘。

图5 对USM锐化后图像进行表面模糊处理

从图5的结果看出，在锐化后经过表面模糊处理，在去除背景中的噪声和平滑颗粒纹理的同时，仍很好地保持裂缝特征信息，能够较好地达到增强路面裂缝图像的目的。

2.3 结果验证

目前广泛应用的图像质量评价指标主要有峰值信噪比（PSNR）、边缘保持指数（EPI），设 I是大小为 M×N 的图像，f（i，j）和 y（i，j）分别为参考图像和处理后的图像像素灰度值，则峰值信噪比和边缘保持指数可以表示如下：

（1）峰值信噪比

（2）边缘保持指数

其中，Is（i，j）是对比度增强后的图像，Io（i，j）是原图像，Is（i，j）和 Io（i，j）都位于边缘区域，i是行数，j是列数。EPI的值越大说明边缘保持较好。

基于以上，为了进一步验证本文算法的优势，分别进行以下定量分析。对本文的图像进行了峰值信噪比、边缘保持指数的计算，如下表。

性能参数比较表

从上表实验数据可以看出，经过USM锐化和表面模糊后的峰值信噪比和边缘保持指数明显大于原始图像，进一步说明了本文通过先USM锐化再进行表面模糊的方法确实有效，增强了裂缝信息，又平滑了背景信息。

3 结论

由于高速路面裂缝图像的复杂性，要想更好的检测出裂缝信息，需要首先进行图像增强，而传统图像增强方法不适应对比度较低的路面裂缝图像，因此，使用功能强大的photoshop图像处理软件进行路面裂缝图像的增强处理是很有必要的。本文提出先进行USM锐化处理，增强裂缝信息，再利用表面模糊去除杂色的同时保持好裂缝特征，最终方便、快速地完成裂缝图像的增强处理，效果明显。Photoshop易学习、易掌握，受到大众的喜欢，其版本的不断升级，功能的不断扩充，为图像处理方面提供了更多的应用支持。路面裂缝图像的复杂性，有待我们结合photoshop的多种滤镜，对比度调整等功能做进一步研究。

[1]孙波成，邱延峻，梁世庆.基于小波的路面裂缝识别研究[J].重庆交通大学学报，2010，29(1).

[2]唐磊，赵春霞，王鸿南，等.路面图像增强的多偏微分方程融合法[J].中国图像图形学报，2008，13(9).

[3]冈萨雷斯，伍兹.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.

[4]王太平，贺昱曜，李刚.准米字窗口中值滤波在路面检测中的应用[J].计算机测量与控制，2008,16(2).

[5]欧阳琰，陈先桥，初秀民.路面破损图像的模糊增强方法[J].计算机工程与应用，2010，46(10):184-186.

[6]吴雅琴，王晓东，吴晓萍.利用photoshop进行数字医学图像增强处理的实践[J].中国医学教育技术，2011，25(4).

[7]马月进.Photoshop图像处理课程案例教学实践[J].计算机教育，2010，45（2）.

[8]江兆银，朱迎华.Photoshop平面设计实用教程（项目式）[M].北京：人民邮电出版社，2012.