Characteristics of Asphalt Pavement Images and Enhanced Algorithm for Noise Reduction

이미지프로세싱기법을 이용한 포장이미지의 특성과 노이즈제거를 위한 알고리즘 선정

Pavement distresses are one of the most important data for pavement management systems. Inspection machines and its related programs have been used for operating tools in PMS developed in advanced countries. In Korea imported machines and programs for the length price ale utilized to get information of pavement condition from the field This study is launched for developing the program which can detect cracks on asphalt pavement due to many drawbacks in current PMS operation such as improper maintenance work and long resting period when it was broken. The focus of this study is to define principles to analyze pavement surface with digital image processing techniques, to test property of pavement images and to suggest an algorithm that reduces noises at test. To test images, the camera attached on the Automatic Road Analyser(ARAN) was used. Through the FFT images, histogram and statistical values of pavement images, it was found that the images had many noises with high-frequency components against general images, and it was difficult to subdivide pavement images into background or crack. Through several testing with various filters for noise reduction a 3X3 median filter was suggested to reduce noises effectively.

포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.