Les dégradations présentes sur les
routes sont nombreuses. Elles peuvent être de plusieurs types
: fissurage, faiencage, resuage... Un besoin réel existe de
répertorier ces dégradations.
Ce traitement est décomposer en 3
sous-traitements :
1- la recherche de la route proprement dite
(élimination des bas cotés, lignes blanches, plaque
d'égout etc)
2- La binarisation de l'image : tout devient blanc, sauf les
fissures qui restent noires. Cependant dans la pratique, il reste
beaucoup de bruit.
3- La recherche de fissures puis leur répertoration sur
l'image noir et blanc.
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Une photo de route, on observe une fissure
longitudinale au milieu.
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1.1) Tout les contours évidents sont
supprimés avec une détection des contours Sobel
interpolée. (élimine les lignes blanches, les bordures de
trottoirs)
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1.2) Toutes les couleurs n'appartenant pas a une
ovoïde centrée sur la couleur moyenne de la route de
l'image sont supprimées (élimine l'herbe, les arbres, les
voitures)
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1.3) On effectue une croissance de régions
par comparaison d'histogramme en partant du milieu de l'image. Il
ne reste que la route. (élimine les trottoirs, les zones
derrières les lignes blanches)
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2.1) Grâce à deux filtres gaussiens, on
élimine les hautes fréquences (bruit de l'image et de la
route) et les basses fréquences (variations globales
d'éclairage : L'image résultat est gris uniforme).
Il ne reste donc que les "moyennes" fréquences, auxquelles les
fissures appartiennent.
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2.2) Pour
connaitre le seuil de binarisation, on calcule l'écart- type
local sur chaque carré 8*8 du résultat précedent. En
effet, le seuil de binarisation est notament fonction de
l'écart- type local.
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2.3) On calcule le seuil de binarisation
(différent en chaque pixel) à partir de l'écart
type, mais aussi de la couleur moyenne de l'image ; puis on
binarise.
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2.4) On supprime les amas noirs 'anormaux' :
- ceux qui touche le bord du masque (bordure sombres de
trottoirs)
- ceux qui sont trop épais (supérieur à 8 pixels :
tâches de bitume)
(rq: sur cet exemple, rien n'est supprimé)
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3.1) Après avoir indéxé chaque amas
de pixel (position ,taille, direction), on relie tous les amas
suffisament proche et alignés dans la même
direction.
On effectue un premier écrémage des fissures avec des
critères de tolérances larges.
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3.2) On traite l'ensemble des fissures
détéctés :
- élimination des fissures quasi identiques et
superposées
- élimination des fissures qui ressemblent à un
trottoir
- raccord des fissures proches et de même direction
- deuxième écrémage avec des critères plus
dur
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Exemple d'une autre image de chaussée.
1. Image numérique
