本发明涉及一种道路裂纹尺寸估计方法，特别涉及一种基于手机拍照的道路裂纹尺寸估计方法。
背景技术：
近年来，智能手机的发展为传统的市政服务提供了新的手段。在传统的城市道路裂纹检测方法中，需要专业的人员使用专业的设备进行检查，这样浪费大量的人力和物力。随着智能手机的发展，普通市民可以使用手机对裂纹进行拍照，但是由于用手机拍照的时候，拍照的方向和拍照的距离都是任意的，本发明中我们使用拍照时手机的传感器信息，如加速度计、磁力计、气压计等，和照片本身的信息，对道路裂纹的尺寸进行估计。
文献“基于图像处理的路面裂纹检测技术研究.武汉理工大学,2013”公开了一种路面裂纹尺寸的估计方法。此方法首先对裂缝进行细化，得到裂缝的骨架，对裂纹的骨架作像素标记，再通过扫描计数的方式便可得到裂缝的长度和宽度。但是由于此方法使用专用的裂纹检测车对裂纹进行拍照的，摄像头到裂纹的距离和角度是确定的，所以裂纹的实际物理尺寸和裂纹在照片中的像的尺寸之间的比例关系是确定的。
综上所述，使用手机拍照判断裂纹尺寸的时候，由于摄像头离裂纹的角度和距离是不确定的，通过照片仅仅可以获取裂纹像的大小。
技术实现要素：
为了克服现有道路裂纹尺寸估计方法实用性差的不足，本发明提供一种基于手机拍照的道路裂纹尺寸估计方法。该方法首先利用智能手机对道路裂纹进行拍照，采集裂纹照片及拍照时的手机传感器数据。对采集到的裂纹照片进行包括中值滤波平滑、sobel算子锐化和灰度处理，然后使用OTSU算法进行图像分割，从路面背景中分割出裂纹，计算裂纹在照片中的面积，确定手机摄像头到裂纹的距离，计算出裂纹的实际物理尺寸。本发明不需要专用的裂纹检测车对裂纹进行拍照，仅利用手机摄像头的凸透镜成像原理计算裂纹的实际物理尺寸，实用性好。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种基于手机拍照的道路裂纹尺寸估计方法，其特点是包括以下步骤：
步骤一、利用智能手机对道路裂纹进行拍照，采集裂纹照片及拍照时的手机传感器数据。手机气压传感器、加速度传感器和磁力传感器作为计算手机摄像头离裂纹距离的数据依据。将所有手机传感器数据整理成三元组<裂纹照片，传感器名称，传感器数值>。其中加速度传感器、磁力传感器的传感器数值格式是一个三维向量<x，y，z>，气压传感器是手机所在位置的气压值<baro>。
步骤二、对步骤一中采集到的裂纹照片进行包括中值滤波平滑、sobel算子锐化和灰度处理，然后使用OTSU算法进行图像分割，从路面背景中分割出裂纹。处理后的二值化矩阵记为G。
步骤三、对二值化矩阵G进行数学形态学先闭后开处理，处理后的矩阵记为M，然后对矩阵M进行膨胀腐蚀和细化操作，提取裂纹骨架，处理后的矩阵记为N。
步骤四、对于网状裂纹，扫描步骤三得到的矩阵M的每一行，找到裂纹的最大纵坐标点y1和最小纵坐标点y2。扫描矩阵M的每一列，找到裂纹的最大横坐标点x1和最小横坐标点x2。使用公式(1)计算网状裂纹在照片中的面积s：
s＝(y1-y2)*(x1-x2) (1)
对于竖裂，扫描矩阵M的每一行，计算每一行的裂纹像素点个数，乘以每一个像素的长度，即为该行的裂纹宽度。然后对求得的每一行裂纹的宽度求平均得到竖裂的平均宽度。求竖裂的长度时，扫描步骤三得到的矩阵N，计算裂纹骨架的像素点个数，乘以每一个像素的长度，即为竖裂的长度。扫描矩阵M的每一列，得到该列的裂纹宽度，求平均得到横裂的平均宽度。扫描矩阵N得到横裂的长度。
步骤五、计算摄像头到裂纹的距离的三个参数，手机到地面的垂直距离h、手机的前后倾斜角α、手机的左右旋转角β。通过公式(2)计算摄像头到裂纹的距离od：
od＝h/(cos|α|cos|β|) (2)
手机到地面的垂直距离h通过公式(3)计算，pm是手机所在位置的气压值，通过手机的气压传感器得到，pg是地面的气压值：
手机的前后倾斜角α、左右旋转角β通过加速度传感器和磁力传感器计算，通过android开发API获取。
步骤六、根据步骤四得到裂纹在照片中的尺寸大小，步骤五得到摄像头到裂纹的距离以及手机的焦距，通过凸透镜成像公式(4)(5)，推导出公式(6)计算裂纹实际物理尺寸，d是物距，i是像距，f是焦距，imagesize是像的大小，physicalsize是裂纹的实际物理尺寸。
本发明的有益效果是：该方法首先利用智能手机对道路裂纹进行拍照，采集裂纹照片及拍照时的手机传感器数据。对采集到的裂纹照片进行包括中值滤波平滑、sobel算子锐化和灰度处理，然后使用OTSU算法进行图像分割，从路面背景中分割出裂纹，计算裂纹在照片中的面积，确定手机摄像头到裂纹的距离，计算出裂纹的实际物理尺寸。本发明不需要专用的裂纹检测车对裂纹进行拍照，仅利用手机摄像头的凸透镜成像原理计算裂纹的实际物理尺寸，实用性好。且计算裂纹宽度的时候，均方根误差是5.2cm，计算裂纹长度的时候，均方根误差是17.1cm。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。
附图说明
图1是本发明基于手机拍照的道路裂纹尺寸估计方法的流程图。
具体实施方式
参照图1。本发明基于手机拍照的道路裂纹尺寸估计方法具体步骤如下：
步骤一、利用智能手机对道路裂纹进行拍照，采集裂纹照片及拍照时候的手机传感器数据。气压传感器、加速度传感器和磁力传感器作为计算手机摄像头离裂纹距离的数据依据。并进一步将所有数据整理成三元组<裂纹照片，传感器名称，传感器数值>。其中加速度传感器、磁力传感器的传感器数值格式是一个三维向量<x，y，z>，气压传感器是手机所在位置的气压值<baro>。
步骤二、对步骤一中采集到的裂纹照片进行图像处理。首先对照片进行图像预处理，包括中值滤波平滑、sobel算子锐化、灰度处理，然后使用OTSU算法进行图像分割，从路面背景中分割出裂纹。处理后的二值化矩阵记为G。
步骤三、为了精确地计算照片中裂纹的尺寸，对矩阵G进行数学形态学先闭后开处理，处理后的矩阵记为M，然后对矩阵M进行膨胀腐蚀和细化操作，提取裂纹骨架，处理后的矩阵记为N。
步骤四、计算裂纹在照片中的尺寸大小。对于网状裂纹，扫描步骤三得到的矩阵M的每一行，找到裂纹的最大纵坐标点y1和最小纵坐标点y2。扫描M的每一列，找到裂纹的最大横坐标点x1和最小横坐标点x2。使用公式(1)计算网状裂纹在照片中的面积s：
s＝(y1-y2)*(x1-x2) (1)
对于竖裂，扫描矩阵M的每一行，计算每一行的裂纹像素点个数，乘以每一个像素的长度，即为该行的裂纹宽度。然后对求得的每一行裂纹的宽度求平均得到竖裂的平均宽度。求竖裂的长度时，扫描步骤三得到的矩阵N，计算裂纹骨架的像素点个数，乘以每一个像素的长度，即为竖裂的长度。同理，扫描矩阵M的每一列，得到该列的裂纹宽度，求平均得到横裂的平均宽度。扫描矩阵N得到横裂的长度。
步骤五、手机摄像头到裂纹距离的确定。计算摄像头到裂纹的距离需要三个参数，手机到地面的垂直距离h、手机的前后倾斜角α、手机的左右旋转角β。通过公式(2)计算摄像头到裂纹的距离od：
od＝h/(cos|α|cos|β|) (2)
手机到地面的垂直距离h通过公式(3)计算，pm是手机所在位置的气压值，通过手机的气压传感器可以得到、pg是地面的气压值：
手机的前后倾斜角α、左右旋转角β通过加速度传感器和磁力传感器计算，通过android开发API获取。
步骤六、裂纹实际物理尺寸的计算。手机摄像头的拍照原理是凸透镜成像原理，步骤四得到了裂纹在照片中的尺寸大小，也就是像的大小，步骤五得到了摄像头到裂纹的距离，即物距，手机的焦距是已知的，通过凸透镜成像公式(4)(5)，推导出公式(6)计算裂纹实际物理尺寸，d是物距，i是像距，f是焦距，imagesize是像的大小，physicalsize是裂纹的实际物理尺寸。