阅读说明：本技术 路面三维纹理形貌的检测方法、检测系统及存储介质 (Detection method and detection system for three-dimensional texture morphology of pavement and storage medium ) 是由 王元元 郭诗言 薛金顺 成羽 周飞 程宸 于 2019-09-30 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种路面三维纹理形貌的检测方法、检测系统及存储介质,路面三维纹理形貌的检测方法包括：获取同一待测路面的第一图像和第二图像,标记线将第一图像和第二图像分割成多个子区域；识别标记线；根据标记线和半全局匹配算法,对第一图像和第二图像中的每一子区域的边界和像素点进行匹配,获得多个匹配子区域及其匹配视差；根据匹配视差获得待测路面的三维重构结果。本发明中,通过标记线的约束作用,获得第一图像和第二图像中高度重合的对应子区域,继而分割并提取第一图像和第二图像中的每一匹配子区域,计算每一匹配子区域的匹配视差,获得匹配子区域的空间坐标,便利于重构待测路面整体的三维纹理形貌,提高检测结果的准确度。(The invention discloses a detection method, a detection system and a storage medium for three-dimensional texture morphology of a road surface, wherein the detection method for the three-dimensional texture morphology of the road surface comprises the following steps: acquiring a first image and a second image of the same road surface to be detected, and dividing the first image and the second image into a plurality of sub-areas by using marking lines; identifying the marking line; matching the boundary and the pixel point of each subregion in the first image and the second image according to the mark line and a semi-global matching algorithm to obtain a plurality of matching subregions and matching parallax thereof; and obtaining a three-dimensional reconstruction result of the road surface to be detected according to the matching parallax. According to the method, the corresponding sub-regions which are highly overlapped in the first image and the second image are obtained through the constraint effect of the marking lines, then each matching sub-region in the first image and each matching sub-region in the second image are segmented and extracted, the matching parallax of each matching sub-region is calculated, the space coordinates of the matching sub-regions are obtained, the reconstruction of the whole three-dimensional texture morphology of the road surface to be detected is facilitated, and the accuracy of the detection result is improved.)

路面三维纹理形貌的检测方法、检测系统及存储介质

技术领域

本发明涉及道路工程检测技术领域，尤其涉及一种路面三维纹理形貌的检测方法、检测系统及存储介质。

背景技术

道路工程检测包括对路面三维纹理形貌的检测，以便于更好地评价和分析路面的抗滑特性。而路面的抗滑性能是行车安全的重要保障，更是道路建设过程中的关键性控制指标，直接影响着道路的质量验收、路面状况性能评价及养护时期的抉择等问题。

现行用于检测路面纹理形貌的方法主要包括：铺砂法、环形形貌测试法和激光构造深度法等。其中，铺砂法效率低、重复性差，受人为因素影响大。而环形形貌测试法和激光构造深度法则由于测试分辨率有限，只能完成单个测点高程信息的检测，无法反映整个路面待测区域纹理形貌的波长分布及形状构造特性，即测试结果为不连续的二维指标，无法反映路面三维纹理形貌的特性。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种路面三维纹理形貌的检测方法、检测系统及存储介质，旨在解决现行用于检测路面纹理形貌的方法存在难以全面反映路面的三维纹理形貌信息，导致检测结果准确度低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种路面三维纹理形貌的检测方法，包括以下步骤：

获取对同一待测路面不同角度摄取的第一图像和第二图像，其中，所述第一图像和第二图像均具有标记线，所述标记线将所述第一图像和第二图像分割成一一对应的多个子区域；

分别识别所述第一图像和第二图像各自的所述标记线；

根据识别的所述标记线和预设的半全局匹配算法，对所述第一图像和第二图像中对应的每一所述子区域的边界和像素点进行匹配，获得多个匹配子区域以及每一所述匹配子区域的匹配视差；

根据所述匹配视差，获得所述待测路面的三维重构结果。

可选地，所述获取对同一待测路面不同角度摄取的第一图像和第二图像，其中，所述第一图像和第二图像均具有标记线，所述标记线将所述第一图像和第二图像分割成一一对应的多个子区域的步骤包括：

控制激光发生装置在待测路面投射激光线束，以供所述激光线束将所述待测路面分割成多个分段；

控制双目摄像头拍摄所述待测路面，以获得第一图像和第二图像，其中，所述激光线束和所述多个分段分别在所述第一图像和第二图像上对应形成标记线和多个子区域。

可选地，在所述控制双目摄像头拍摄所述待测路面，以获得第一图像和第二图像，其中，所述激光线束和所述多个分段分别在所述第一图像和第二图像上对应形成标记线和多个子区域的步骤之前，还包括：

控制补强光源工作，以调节双目摄像头的照度为150LUX～300LUX；

根据张友正棋盘格标定法，标定所述双目摄像头，并获得所述双目摄像头的相机参数，其中，所述相机参数包括内部参数、外部参数和畸变参数。

可选地，在所述根据张友正棋盘格标定法，标定所述双目摄像头，并获得所述双目摄像头的相机参数，其中，所述相机参数包括内部参数、外部参数和畸变参数的步骤之后，以及在所述分别识别所述第一图像和第二图像各自的所述标记线的步骤之前，还包括：

根据所述相机参数，对应校正所述第一图像和第二图像的畸变；

根据所述第一图像和第二图像中红、绿、蓝颜色分量的分布情况，对应初步粗略分离所述第一图像和第二图像中的目标区域和背景区域；

分别对所述初步粗略分离的第一图像和第二图像中的目标区域和背景区域依次进行膨胀、填充和腐蚀形态学处理，对应去除所述背景区域，并获得所述目标区域。

可选地，所述分别识别所述第一图像和第二图像各自的所述标记线的步骤包括：

分别对所述第一图像和第二图像中的目标区域进行去相关拉伸处理，并根据去相关拉伸处理后所述第一图像和第二图像中红、绿颜色分量的差异，对应识别所述第一图像和第二图像各自的所述标记线。

可选地，所述根据所述匹配视差，获得所述待测路面的三维重构结果的步骤包括：

对每个所述匹配子区域的匹配视差进行组合叠加，获得目标区域的视差矩阵；

根据所述相机参数、所述视差矩阵以及所述目标区域的空间坐标三者的预设对应关系，获得所述目标区域的空间坐标，并形成所述待测路面的三维重构结果。

可选地，所述预设对应关系为：

其中，(X,Y,Z)为目标区域的空间坐标，D为视差矩阵，B为双目摄像头中左右两个摄像头之间的基线距离，(u₀,v₀)为双目摄像头的中心坐标，f_x和f_y分别为双目摄像头在X和Y方向上的有效焦距；(u,v)为目标区域在第一图像的像素坐标。

此外，本发明还提供一种路面三维纹理形貌的检测系统，所述路面三维纹理形貌的检测系统包括控制装置，所述控制装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的路面三维纹理形貌的检测程序，所述路面三维纹理形貌的检测程序配置为实现如上所述的路面三维纹理形貌的检测方法的步骤。

可选地，所述路面三维纹理形貌的检测系统还包括装置主体，所述装置主体包括座体、激光发生装置以及双目摄像头，其中：

所述座体具有用于装载待测路面的安装区；

所述激光发生装置包括间隔排布的多个激光发生器，所述多个激光发生器活动安装于所述座体，且朝向所述安装区投射激光线束；

所述双目摄像头在靠近和远离所述安装区的方向上活动安装于所述座体。

此外，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有路面三维纹理形貌的检测程序，所述路面三维纹理形貌的检测程序被处理器执行时实现如上所述的路面三维纹理形貌的检测方法的步骤。

本发明提供的技术方案中，第一图像和第二图像拍摄同一待测路面的不同角度，通过所述标记线的约束作用，获得所述第一图像和第二图像中高度重合的对应子区域，继而通过确定每一匹配子区域的匹配视差，获得每一匹配子区域的空间坐标，便利于重构待测路面整体的三维纹理形貌，提高检测结果的准确度。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的控制装置的结构示意图；

图2为本发明提供的三维纹理形貌的检测方法的流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种三维纹理形貌的检测系统，所述三维纹理形貌的检测系统至少包括控制装置，请参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的控制装置的结构示意图。

如图1所示，该控制装置可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的控制装置的结构并不构成对控制装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及路面三维纹理形貌的检测程序。

在图1所示的控制装置中，处理器1001、存储器1005可以设置在三维纹理形貌的检测系统中，所述三维纹理形貌的检测系统通过处理器1001调用存储器1005中存储的三维纹理形貌的检测程序，并执行以下操作：

获取对同一待测路面不同角度摄取的第一图像和第二图像，其中，所述第一图像和第二图像均具有标记线，所述标记线将所述第一图像和第二图像分割成一一对应的多个子区域；

分别识别所述第一图像和第二图像各自的所述标记线；

根据识别的所述标记线和预设的半全局匹配算法，对所述第一图像和第二图像中对应的每一所述子区域的边界和像素点进行匹配，获得多个匹配子区域以及每一所述匹配子区域的匹配视差；

根据所述匹配视差，获得所述待测路面的三维重构结果。。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的三维纹理形貌的检测程序，还执行以下操作：

所述获取对同一待测路面不同角度摄取的第一图像和第二图像，其中，所述第一图像和第二图像均具有标记线，所述标记线将所述第一图像和第二图像分割成一一对应的多个子区域的步骤包括：

控制激光发生装置在待测路面投射激光线束，以供所述激光线束将所述待测路面分割成多个分段；

控制双目摄像头拍摄所述待测路面，以获得第一图像和第二图像，其中，所述激光线束和所述多个分段分别在所述第一图像和第二图像上对应形成标记线和多个子区域。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的三维纹理形貌的检测程序，还执行以下操作：

在所述控制双目摄像头拍摄所述待测路面，以获得第一图像和第二图像，其中，所述激光线束和所述多个分段分别在所述第一图像和第二图像上对应形成标记线和多个子区域的步骤之前，还包括：

控制补强光源工作，以调节双目摄像头的照度为150LUX～300LUX；

根据张友正棋盘格标定法，标定所述双目摄像头，并获得所述双目摄像头的相机参数，其中，所述相机参数包括内部参数、外部参数和畸变参数。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的三维纹理形貌的检测程序，还执行以下操作：

在所述根据张友正棋盘格标定法，标定所述双目摄像头，并获得所述双目摄像头的相机参数，其中，所述相机参数包括内部参数、外部参数和畸变参数的步骤之后，以及在所述分别识别所述第一图像和第二图像各自的所述标记线的步骤之前，还包括：

根据所述相机参数，对应校正所述第一图像和第二图像的畸变；

根据所述第一图像和第二图像中红、绿、蓝颜色分量的分布情况，对应初步粗略分离所述第一图像和第二图像中的目标区域和背景区域；

分别对所述初步粗略分离的第一图像和第二图像中的目标区域和背景区域依次进行膨胀、填充和腐蚀形态学处理，对应去除所述背景区域，并获得所述目标区域。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的三维纹理形貌的检测程序，还执行以下操作：

所述分别识别所述第一图像和第二图像各自的所述标记线的步骤包括：

分别对所述第一图像和第二图像中的目标区域进行去相关拉伸处理，并根据去相关拉伸处理后所述第一图像和第二图像中红、绿颜色分量的差异，对应识别所述第一图像和第二图像各自的所述标记线。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的三维纹理形貌的检测程序，还执行以下操作：

所述根据所述匹配视差，获得所述待测路面的三维重构结果的步骤包括：

对每个所述匹配子区域的匹配视差进行组合叠加，获得目标区域的视差矩阵；

根据所述相机参数、所述视差矩阵以及所述目标区域的空间坐标三者的预设对应关系，获得所述目标区域的空间坐标，并形成所述待测路面的三维重构结果。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的三维纹理形貌的检测程序，还执行以下操作：

所述预设对应关系为：

其中，(X,Y,Z)为目标区域的空间坐标，D为视差矩阵，B为双目摄像头中左右两个摄像头之间的基线距离，(u₀,v₀)为双目摄像头的中心坐标，f_x和f_y分别为双目摄像头在X和Y方向上的有效焦距；(u,v)为目标区域在第一图像的像素坐标。

本发明提供的技术方案中，第一图像和第二图像拍摄同一待测路面的不同角度，通过所述标记线的约束作用，获得所述第一图像和第二图像中高度重合的匹配子区域，，继而通过确定每一匹配子区域的匹配视差，获得每一匹配子区域的空间坐标，便利于重构待测路面整体的三维纹理形貌，提高检测结果的准确度。

此外，所述三维纹理形貌的检测系统还可以包括装置主体，所述装置主体包括座体、激光发生装置以及双目摄像头，其中，所述座体具有用于装载待测路面的安装区；所述激光发生装置包括间隔排布的多个激光发生器，所述多个激光发生器活动安装于所述座体，且朝向所述安装区投射激光线束；所述双目摄像头在靠近和远离所述安装区的方向上活动安装于所述座体。

具体地，所述座体的具体表现形式不作限制，可以根据需要呈箱体结构或者架体结构，本实施例中，为了用材轻省，优选所述座体呈架体结构。所述安装区例如为一装载板，所述装载板上限位安装一待测路面，所述座体包括架设在所述装载板上方的第一横梁，所述第一横梁上开设有第一滑槽，所述双目摄像头通过一滑块滑动连接所述第一滑槽，所述双目摄像头的左右两个摄像头均朝向所述装载板设置。其中，所述双目摄像头可选但不限于：镜头外径为15mm，中心间距为6cm，分辨率及帧率为2560×[email protected]。需要说明的是，所述双目摄像头可以直接采买现有产品，也可以通过电路板将两个规格相同的摄像头间隔组装在所述滑块上，以实现对同一待测路面进行同时抓拍。

所述座体还包括间隔所述第一横梁设置的第二横梁，同样地，所述第二横梁上开设有第二滑槽，所述激光发生装置通过另一滑块滑动安装于所述第二滑槽。其中，所述激光发生装置包括多个激光发生器，所述多个激光发生器分别朝向所述承载板投射多条激光，以将待测路面分割成多个分段。所述多条激光共同构成激光线束。所述激光发生器的设置数量不作限制，但是，若所述激光发生器的设置数量较多，也即产生的激光条数较多，则在待测路面上的分布较为密集，使得激光线与激光线之间容易相互干扰，不利于后续提取激光线以及三维重构工作；反之，若所述激光发生器的设置数量较少，也即产生的激光条数较少，则在待测路面上的分布较为稀疏，形成的分段区域较大，不利于后续像素点的匹配。因此，所述激光发生器的数量需设置在适宜范围内，优选设置为6个。

进一步地，所述第一滑槽和所述第二滑槽上的滑块都优选由铁质材料制成，所述滑块设有安装孔，所述安装孔通过紧固螺钉可拆卸地安装于所述第一滑槽或者所述第二滑槽上。每一所述激光发生器分别通过一硬质软管强磁支架可吸附地安装于所述滑块上，所述硬质软管通过调节所述激光发生器的发射面朝向，便利于调节激光的入射位置、角度以及方向。

此外，所述三维纹理形貌的检测系统还包括补强光源，所述补强光源为中空环形光源，所述补强光源套设在所述双目摄像头的***，所述补强光源的参数适配于所述双目摄像头设置，可选但不限定为：内径为16mm，外径为34mm，工作电压为24V，功率为3.5W，亮度可通过旋钮手动调节。

基于上述硬件结构，提出本发明路面三维纹理形貌的检测方法实施例。

参照图2，图2为本发明路面三维纹理形貌的检测方法一实施例的流程示意图。

在本实施例中，所述路面三维纹理形貌的检测方法包括以下步骤：

S10：获取对同一待测路面不同角度摄取的第一图像和第二图像，其中，所述第一图像和第二图像均具有标记线，所述标记线将所述第一图像和第二图像分割成一一对应的多个子区域；

在本实施例中，当所述路面三维纹理形貌的检测系统不包括拍照设备时，可以通过外部设备获取所述第一图像和所述第二图像；但当所述路面三维纹理形貌的检测系统包括所述双目摄像头时，所述第一图像和所述第二图像可以由所述双目摄像头的左右两个摄像头分别摄取获得；由于被拍摄对象是同一待测路面，所述第一图像和所述第二图像二者的图像形状和基本特征一致，所述第一图像上的标记线与所述第二图像上的标记线一一对应设置，所述第一图像上的所述多个子区域与所述第二图像上的所述多个子区域一一对应设置。所述标记线的具体表现形式不作限制，可以具体表现为横向或者纵向的栅线，或者表现为横纵交错的网格线。

此外，所述标记线可以直接标记在所述第一图像和所述第二图像上，但为了确保所述第一图像和所述第二图像二者拍摄对象的统一，本实施例优选预先在所述待测路面上通过笔迹、光束或者其他方式形成分割线，所述分割线显影在所述第一图像和所述第二图像上而构成所述标记线，以下方案皆基于此设定进行说明。

S30：分别识别所述第一图像和第二图像各自的所述标记线；

由于所述分割线显影在所述第一图像和所述第二图像后，形成的所述标记线受分辨率、光照、颜色等因素影响而容易模糊不清，因此，在本实施例中，优选首先相关拉伸处理所述标记线，以便于快速识别所述标记线，从而使得所述第一图像和所述第二图像上的每个所述子区域的分界鲜明，更有利于后续进行的边界匹配操作。

S40：根据识别的所述标记线和预设的半全局匹配算法，对所述第一图像和第二图像中对应的每一所述子区域的边界和像素点进行匹配，获得多个匹配子区域以及每一所述匹配子区域的匹配视差；

在本实施例中，所述第一图像和所述第二图像从不同角度拍摄同一所述待测路面，根据视差原理，所述待测路面上的一个基点，在所述第一图像上形成的成像点、与在所述第二图像上形成的对应成像点之间存在视差，通过求解该视差，则可获得该基点的三维空间坐标。而对于成像区域较大的所述第一图像和所述第二图像来说，直接匹配所述第一图像和所述第二图像存在操作复杂且准确度较低的弊端，需首先转换为对应的所述子区域之间的匹配，然后在对应的所述子区域内进行对应的像素点之间的匹配。鉴于上述，识别所述第一图像和所述第二图像各自的所述标记线，也即获得每一所述子区域的边界线，通过将对应的所述标记线进行重合，可基本确定对应的所述子区域；接着，通过所述半全局匹配算法，可对所述子区域的边界进行强制匹配，并且可快速高效地获得所述子区域内对应的成像点之间的匹配，从而得到对应的所述匹配子区域及其匹配视差。其中，所述半全局匹配算法可参考现有技术，此处不作详述。所述边界的强制匹配，即通过对所述第一图像和第二图像中标记线颜色亮度得倍数放大，严格建立对应的所述子区域内边界处对应的所述像素点之间的匹配；相较之下，非边界处的像素点可选取与对应像素点相邻的其他像素点进行匹配。

其中，获取所述匹配子区域的技术方案有多种，以其中的一个实施例进行说明：首先对标记线进行识别，产生该标记线分别在所述第一图像和所述第二图像中的位置坐标信息和排序信息；然后，根据所述位置坐标信息和排序信息，设置分割模板，所述分割模板也即在特定的所述标记线的排序下，将所述标记线的位置坐标左边的未被提取的区域部分置1，其余部分置0；然后分别将所述第一图像和第二图像乘以所述分割模板，完成每一所述匹配子区域的分割和提取。

S50：根据所述匹配视差，获得所述待测路面的三维重构结果。

基于上述，在已获得每一所述匹配子区域内对应的像素点之间的匹配视差的基础上，可对每个所述匹配子区域的匹配视差进行组合叠加，获得所述路面目标区域的视差矩阵，可通过现有技术求出该路面目标区域的三维空间坐标，即可重构该像素点所在匹配子区域的三维模型，最终实现重构整个所述待测路面的三维模型的目的，并得到所述待测路面的三维重构结果，更便利于后续基于该三维重构结果，直观目测、查询或者测量该待测路面的三维纹理形貌情况。上述可知，所述路面三维纹理形貌的检测系统不仅包括所述控制装置，还集成有所述双目摄像头和所述激光发生装置时，所述步骤S10包括：

S11：控制激光发生装置在待测路面投射激光线束，以供所述激光线束将所述待测路面分割成多个分段；

在本实施例中，可选所述激光线束为多条平行且等距设置的激光构成的光栅，所述光栅投射在所述待测路面上，将所述待测路面分割成多个分段。相较于在所述待测路面上刻画线条等操作，所述光栅的投射不会破坏所述待测路面的表面完整度，也简化通过尺等工具进行专门测量和标记的工作量，具有操作方便的优点。

S14：控制双目摄像头拍摄所述待测路面，以获得第一图像和第二图像，其中，所述激光线束和所述多个分段分别在所述第一图像和第二图像上对应形成标记线和多个子区域。

在本实施例中，所述双目摄像头中的两个摄像头可参考现有技术调节具体安装位置，然后朝向所述待测路面进行拍摄。所述待测路面在所述第一图像和所述第二图像上成像，所述激光线束构成所述标记线，所述多个分段构成所述多个子区域，确保所述第一图像和所述第二图像中标记线和多个子区域的分别一一对应，有助于简化后续的匹配过程。

进一步地，在本实施例中，在所述步骤S14之前，还包括：

S12：控制补强光源工作，以调节双目摄像头的照度为150LUX～300LUX；

S13：根据张友正棋盘格标定法，标定所述双目摄像头，并获得所述双目摄像头的相机参数，其中，所述相机参数包括内部参数、外部参数和畸变参数。

需要说明的是，所述补强光源对所述双目摄像头进行调光的目的在于稳定成像质量，无论外界光环境偏暗或者偏亮，所述补强光源始终可确保所述双目摄像头获得的光照度均衡稳定；此外，设置所述补强光源环设在所述双目摄像头的***，有助于对所述双目摄像头的各向进行调光，并且消除光影对所述待测路面的影响，进一步优化成像质量。

上述相机参数中，所述内部参数也即与所述双目摄像头自身特性相关的参数，例如所述双目摄像头中两个摄像头的焦距、像素大小等；所述外部参数也即所述双目摄像头在世界坐标系中的参数，例如所述双目摄像头的位置、旋转方向等；所述畸变参数包括径向畸变系数和切向畸变系数，径向畸变发生在相机坐标系转换成物理坐标系的过程中；切向畸变产生的原因是透镜不完全平行于图像。另外，所述张友正棋盘格标定法的具体步骤可参考现有技术，此处不做详述。

由于所述双目摄像头在拍摄过程中，无法避免会拍到除所述待测路面以外的其他区域，命名在所述第一图像和所述第二图像上，所述待测路面的成像区域为目标区域，除所述目标区域以外的其他区域为背景区域，由于所述背景区域不具研究价值，无需进行三维重构，因此，本实施例中，在所述步骤S13之后，以及在所述步骤S30之前，还包括：

S21：根据所述相机参数，对应校正所述第一图像和第二图像的畸变；

S22：根据所述第一图像和第二图像中红、绿、蓝颜色分量的分布情况，对应初步粗略分离所述第一图像和第二图像中的目标区域和背景区域；

S23：分别对所述第一图像和第二图像中的目标区域和背景区域依次进行膨胀、填充和腐蚀形态学处理，对应去除所述背景区域，并获得所述目标区域。

在本实施例中，首先根据所述畸变参数，校正所述第一图像和所述第二图像，修正产生畸变的线条等，减少对最终检测结果准确度的影响；然后，根据所述目标区域与所述背景区域之间存在的颜色差异，初步粗略分离出所述目标区域和所述背景区域，最后通过一系列现有的图像处理手段，完全去除所述背景区域，留下更为准确的所述目标区域，有助于减少后续进行像素点匹配、以及视差计算的工作量，从而更加快速高效地获得三维重构结果。

需要说明的是，从图像中识别所述标记线的技术方案有多种，而在本实施例中，所述步骤S30包括：

S31：分别对所述所述第一图像和第二图像中的目标区域进行去相关拉伸处理，并根据去相关拉伸处理后所述第一图像和第二图像中红、绿颜色分量的差异，对应识别所述第一图像和第二图像各自的所述标记线。

所述去相关拉伸处理为现有技术，基本原理是对原始图像进行坐标变换，然后对变换后的影像选择性拉伸，最后经过坐标逆变换恢复图像。本实施例中，通过分别对所述第一图像和所述第二图像进行去相关拉伸处理，可对应识别出所述第一图像和所述第二图像中更为清晰准确的标记线。具体操作可参考现有技术，此处不作详述。

进一步地，在本实施例中，所述步骤S50包括：

S51：对每个所述匹配子区域的匹配视差进行组合叠加，获得所述目标区域的视差矩阵；

S52：根据所述相机参数、所述视差矩阵以及所述目标区域的空间坐标三者的预设对应关系，获得所述目标区域的空间坐标，并形成所述待测路面的三维重构结果。

通过重复上述步骤，依次计算出每个所述匹配子区域的匹配视差，然后参考现有技术，对获得的多个所述匹配视差进行组合叠加，获得整个所述目标区域的视差矩阵。根据已知的所述相机参数和所述视差矩阵，即可计算出所述目标区域的空间坐标。如此，可大大提高检测的分辨率，使得检测分辨率达到像素级，也即达到一个像素的尺寸0.02mm，从而可用于构建多重属性的表征指标，用于更加全面地评估和分析路面抗滑性能。

具体地，在本实施例中，所述预设对应关系为：

其中，(X,Y,Z)为目标区域的空间坐标，D为视差矩阵，B为双目摄像头中左右两个摄像头之间的基线距离，(u₀,v₀)为双目摄像头的中心坐标，f_x和f_y分别为双目摄像头在X和Y方向上的有效焦距；(u,v)为目标区域在第一图像的像素坐标。

通过建立所述预设对应关系，便利于在已知所述相机参数和所述视差矩阵的情况下，更加快速准确地获得所述目标区域内每一像素点的空间坐标，从而有助于简化计算过程。在本实施例中，所述控制装置可以包括MATLAB软件，上述处理流程和计算过程在MATLAB软件中的运行时间只有4.9680s，大大提高检测效率，并且，所述控制装置完成上述处理流程和计算过程，可保证每次求解结果的可重复性。

为了更直观地表现所述路面三维纹理形貌的检测方法具有的高精度效果，以常规的检测方法，也即无激光线束传统双目重构算法作为对比例，并采用点状激光器在待测路面表面标记出7个位置点，并依次标记为1^#、2^#、3^#、4^#、5^#、6^#和7^#，然后使用精度为0.01mm的游标卡尺测量7个位置点的高程，以其中的1^#点作为基准点，计算余下六个位置点的高程差，并分别计算出绝对偏差和相对偏差。

本实施例和对比例的检测效果分析与评价结果如下表1所示。

表1实施例与对比例的检测效果分析与评价结果

由表1可知，无激光约束线传统双目重构算法的对比例计算结果的平均相对偏差达到48.38％，最大相对偏差更是高达142.80％，表明传统双目重构算法对路面三维纹理形貌的检测效果不好，检测精度较差。而本实施例计算结果的平均绝对偏差只有0.0222mm，平均相对偏差只有3.61％，即使是最大相对偏差也只是43.01％，检测效果得到明显改善，证明了本发明提供的检测方法能够精确地检测出路面三维纹理形貌。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。