[发明专利]基于灰度峰值的裂缝位置查找方法

说明书

技术领域

本发明属于图象处理技术领域，具体涉及一种裂缝位置查找方法。

背景技术

交通的便利促进当地的经济发展，经济发展又反作用于交通的建设，随着我国经济飞速发展，建造了大量的道路与桥梁，而这些建筑物会随着时间推移而出现许多裂缝，过宽的裂缝不但影响建筑结构的美观，而且会导致混凝土中钢筋锈蚀，加速混凝土老化，削弱建筑物的负载能力，影响建筑物的使用可靠性。不同于以往，如今的桥梁都是几百甚至近千米长，起到了城市与城市间交通枢纽的作用，一旦发生断裂或坍塌，轻则为交通运输带来不便，重则造成车祸甚至危害广大人民群众的生命财产安全。除此之外，因为中国近十几年的经济飞速发展，许多桥梁也是满负荷或超负荷地服役了十几年，桥梁的“老龄化”也在加剧。因此，对大中型桥梁进行定期检测，确保这些建筑物的使用可靠性变得刻不容缓。但是，目前的人工检测方法存在着费时费力，低效率高成本的弊端。

因此，将数字图像处理技术应用于桥梁表面缺陷检测中，不仅可以提高工作效率，而且对桥梁表面缺陷的客观评估具有重要意义。董安国等人对裂缝图像利用谱聚类算法将连通分量聚类，再通过局部旋转算法对裂缝的宽度进行了二次数值计算，能去掉较多的噪声，抗噪能力强，但是存在聚类中心点的初始化问题，并且自适应性较差。李刚等人基于Snake主动轮廓模型图像分割算法，融合距离传感器信息进行裂缝的检测，提高了精度，却也降低了处理效率。张雷等人采用基于视觉模型的路面裂缝检测方法；杨美玲提出了一种改进的Canny算子检测裂缝的边缘，并将连通域轮廓跟踪算法应用于裂缝边缘提取，得到了连续的裂缝轮廓；Abdel-Qader等人将快速Haar小波变换与快速傅立叶变换、Sobel与Canny算子等边缘检测方法进行对比，得出了快速Haar小波变换识别率高，但是存在对细微裂纹的检测效果较差，影响裂缝的提取，而且计算量较大等问题。李广等人利用Chen-Vese模型与Canny边缘检测技术相结合，使用能量函数计算目标的能量值进行图像分割。进行裂缝检测中，最终的目的是将裂缝对象与背景分离，即将图像进行分割。但是由于图像背景的复杂性，以及拍摄过程中的硬件噪声和环境中的光影变幻，都会对图像处理结果造成很大影响，因此在众多的图像分割手段中，并没有哪一种方法能够普遍适用于任意图像的分割。

发明内容

为了克服已有裂缝查找算法精度不高、处理噪声点能力差的不足，本发明提供一种精度较高、抑制噪声像素点能力良好的基于灰度峰值的裂缝位置查找方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于灰度峰值的裂缝位置查找方法，所述方法包括以下步骤：

1)初始化，对于目标图像进行灰度变换和负相变换，将其转换为负相灰度图，同时设定初始阈值，过程如下：

1.1)采用RGB彩色空间下的灰度变换，将原本的彩色图像变换为灰度图，将灰度图进行负相变换，即将原本代表裂缝的较小灰度值变为较大值；

1.2)定义查找过程中的阈值：num₁为单次连续查找的裂缝目标像素点数，tre_high、tre_low为判断目标的标准差阈值上下限；

2)裂缝目标像素点的查找，过程如下：

2.1)对于步骤1.1)中的负相灰度图，首先查找最大的灰度像素值，并记录其坐标位置(x_i，y_i)，定义其索引值为index_i＝n_i，其中n代表查找全局峰值的循环次数，i代表单次查找过程中的目标索引值，i＝1,2,3,…,num₁；