[发明专利]一种大坝表面裂缝骨架提取方法

说明书

本发明提供了一种大坝表面裂缝骨架提取方法，属于图像处理领域。其技术方案为：一种大坝表面裂缝骨架提取方法，其特征在于，该方法步骤包括：利用工业相机对大坝裂缝进行图像采集；对采集到的所述图像进行斑点检测；用卡尔曼滤波跟踪算法标出所述图像中斑点的位置；利用数学形态学的方法去除标出的斑点，得到去除斑点的大坝裂缝图像；对去除斑点的大坝裂缝图像进行基于遗传算法的骨架提取操作。本发明的有益效果为有效的去除实际环境中大坝斑点对于实际裂缝的影响，提高了大坝表面裂缝骨架提取的准确性，有效的完成大坝表面裂缝骨架的提取。

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种大坝表面裂缝骨架提取方法。

背景技术

我国已建成各类水库97721座，占世界大坝总量的50％以上。不过大坝存在的问题同样严重。我国大坝大多建于上世纪50至70年代，土石结构的大坝占据主要部分，大坝的使用寿命约为50年，同时大坝设施的老化问题同意严重。大坝一旦决堤，冲毁房屋、田地、工业设施、铁道等等，会给国民经济造成巨大的影响。我国近半数大坝存在安全隐患。根据目前统计数据现有大型病险水库141 座，约占大型水库的40％，中型病险水库1091座占中型水库的41％，小型病险水库共29146座，占小型水库36％，这些水库均未得到除险加固，防洪隐患依然十分严重，老化病害普遍存在，电站设备和管理都相对陈旧。1954至2005年，我国平均每年有68座大坝毁坝。我国大坝的年均溃坝率是世界平均溃坝率的4倍多。大坝裂缝，作为大坝最常见的一种病害，是大坝垮坝的最大安全隐患。裂缝不仅仅存在大坝表面，大坝的裂缝同时还会不断的像大坝结构体的内部延伸发展，可能会造成大坝更大的损害。

所以国内外相关人士一直致力于大坝的裂缝的研究。国外研究部分：Kirschke 提出基于直方图机器视觉的自动裂缝提取方法；Alekseychuk提出了基于动态最优估计来选取最优裂缝范围达到获取最优区间的裂缝识别方法；Plinton及其学生提出基于深度学习的图像识别技术，通过寻找支持向量在特征空间确定最优分类超平面将两类样本分开，利用人工神经网络模仿生物大脑中的神经网络结构通过误差反向传播不断优化参数，从而得到较好的分类结果；Landslrom等人结合形态学处理和逻辑回归算法检测裂缝，利用统计学分类方法滤除噪声，提高检测精度。国内研究部分：赵慧洁等人利用脉冲祸合神经网络和神经元的状态变化，实现了PCNN的裂缝图像自动分割；杨松等人利用灰度骨架结合分形优化识别混凝土裂缝，该算法能够较好地抑制背景干扰；徐威等人根据图像的显著性对裂缝进行检测；董安国等人利用灰度值相似度提取裂缝；王晓明等人利用双摄像机采集裂缝图片，利用金字塔变换对图像进行多尺度分解，最终将2幅图像融合，该算法极大地提高了检测精度团；范新南等提出一种仿水下生物视觉的大坝裂缝图像增强算法，该算法模仿生物视觉亮度调节特性，模拟鲨鱼视觉的侧抑制增强机制机理对裂缝中的线性特征进行了增强；陈伟等提出了一种基于Gabor算子的人工蜂群算法大坝裂缝检测方法，借鉴蜜蜂寻蜜的人工蜂群算法可以缩短搜索范围，降低了算法的复杂度；汪耕任等提出了基于粗糙集理论的水下大坝图像增强算法，解决水下大坝裂缝图像信噪比低、光照分布极度不均匀的问题。

以上众多大坝的裂缝的检测或提取方法都存在一定的问题，不能去除实际环境中大坝斑点对于实际裂缝的影响，使得数据存在一定的误差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种大坝表面裂缝骨架提取方法，有效的去除实际环境中大坝斑点对于实际裂缝的影响，提高了大坝表面裂缝骨架提取的准确性，有效的完成大坝表面裂缝骨架的提取。

本发明是通过如下措施实现的：一种大坝表面裂缝骨架提取方法，其特征在于，该方法步骤包括：

步骤1：利用工业相机对大坝裂缝进行图像采集；

步骤2：对采集到的所述图像进行斑点检测；

步骤3：用卡尔曼滤波跟踪算法标出所述图像中斑点的位置；

步骤4：利用数学形态学的方法去除标出的斑点，得到去除斑点的大坝裂缝图像；