一种基于Spark的公路裂缝图像处理方法

摘要

随着公路修建里程增长,为了更高效率地解决路面养护问题,对路面裂缝检测技术进行研究。论文将传统的图像分割处理与Spark结合,提出了一种基于Spark的路面裂缝图像分割处理方法。先将图像预处理转化为二进制文件,读入到分布式文件系统;然后通过传递函数,对裂缝进行图像分割来获得裂缝区域;最后,以局部自适应阈值算法结合Spark平台来进行图像的并行处理,完成裂缝的高效率提取。以在校园拍摄的路面图像数据为实验数据,分别在处理时间和检测准确率这两方面进行实验。由结果可知:利用Spark对数千张图像数据进行计算时,在确定千余张图像数据规模时,双节点比单节点处理时间更少,最多减少了20.4%。在图像分割的准确率方面,已经由之前方法的47.5%提高到了86.3%。实验结果表明,基于Spark的裂缝图像处理,结合局部自适应阈值分割算法进行数千张裂缝图像分割,能有效提升传统方法的处理效率,能实现大规模图像的并行处理。