齐鲁在线 > 资讯 > 科技 > 灰度图像中裂缝自动识别和检测方法技术 > 正文

灰度图像中裂缝自动识别和检测方法技术

2017-09-09 17:12:46 来源:网络 编辑:K027_小凯乐
 
本发明专利技术灰度图像中裂缝自动识别和检测方法属于测绘科学与图像处理的交叉领域,解决了现有自动裂缝识别的方法对噪声比较敏感,导致检测准确度下降的问题,采用的技术方案为:1)读取图像,对图像依次进行图像降噪处理和增强处理;2)设计模板矩阵;3)步骤三,使用四个模板矩阵对图像I0分别进行图像卷积运算,得到4个卷积后的图像,记为I10、I11、I12和I13;4)对I10、I11、I12和I13进行限幅操作;5)步骤五,将I10、I11、I12和I13合并成图像矩阵I2;步骤六,对图像矩阵I2进行二值化处理。
 
灰度图像中裂缝自动识别和检测方法
本专利技术属于测绘科学与图像处理的交叉领域,特别是涉及一种灰度图像中裂缝自动识别和检测方法。主要应用于桥墩表面裂缝自动识别和检测,也可应用于隧道衬砌、大坝表面的裂缝检测和识别。桥墩在使用过程中在载荷和自然环境的共同作用下,会形成多种破损,表面裂缝是最常见的一种破损形式,对桥墩危害很大。为了评价桥墩出现裂缝后的稳定性,必须对裂缝进行必要的检查和测量,为桥梁结构安全评估和病害治理提供依据。目前对裂缝的检测主要有两种方法:一种是采用数显式裂缝观测仪,人工读取数据并记录。但是这种方法费时费力,不利于大规模的对桥墩进行安全检测评估。另一种方法是采用图像处理的方法检测和识别裂缝,首先用CCD相机获取桥墩表面的灰度图像,然后用图像处理算法识别出裂缝,并从背景中把裂缝提取出来。这种方法具有便捷、直观、非接触、可再现、适应性强等优点,具有很好的应用前景。混凝土表面的自动裂缝识别主要有下面几种图像识别算法:第一:阈值分割识别算法。这种方法假设裂缝和背景的灰度范围有较大差别,同过自适应的寻找阈值将其分开,从而提取裂缝。该方法计算简单但抗干扰性较差。第二:边缘检测识别算法。这种方法假设裂缝具有较强的边缘特征,即背景内部和裂缝内部的灰度变化缓慢,从背景到裂缝灰度变换会产生跳跃。可以利用常用的边缘检测算子,如Sobel算子、拉普拉斯算子、canny算子等,检测裂缝的边缘。但这种方法对噪声较为敏感。第三:基于区域生长的种子游走算法。这用方法是以一组“种子”像素点作为开始,根据一定的规则判断相邻像素点与“种子”像素是否相似,如果相似则将这些相...
 
灰度图像中裂缝自动识别和检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,读取图像,对图像依次进行图像降噪处理和增强处理,得到增强后的图像,记为I0;步骤二,设计模板矩阵,模板矩阵包括0度模板矩阵、45度模板矩阵、90度模板矩阵、135度模板矩阵共四个方向的矩阵;步骤三,使用四个模板矩阵对图像I0分别进行图像卷积运算,得到4个卷积后的图像,记为I10、I11、I12和I13,灰度图像中裂缝自动识别和检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,读取图像,对图像依次进行图像降噪处理和增强处理,得到增强后的图像,记为I0;步骤二,设计模板矩阵,模板矩阵包括0度模板矩阵、45度模板矩阵、90度模板矩阵、135度模板矩阵共四个方向的矩阵;步骤三,使用四个模板矩阵对图像I0分别进行图像卷积运算,得到4个卷积后的图像,记为I10、I11、I12和I13,步骤四,对I10、I11、I12和I13进行限幅操作,即在上述图像矩阵中,如果一个元素的值小于零,则将该元素的值置零,如果一个元素的值大于给定的最大值,则将该元素的值置最大值;步骤五,将I10、I11、I12和I13合...

大家都在看

猜你喜欢