[发明专利]基于图像处理技术的混凝土裂缝识别方法

权利要求书

1.一种基于图像处理技术的混凝土裂缝识别方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤一、对混凝土结构表面的彩色图像进行灰度化；

步骤二、运用分段线性变换改变灰度图像的灰度值分布，进行灰度校正；

步骤三、采用中值滤波法图像滤波，消除抑制图像中存在的孤立噪声点；

步骤四、采用阈值分割方法对图像进行分割，区分裂缝区和背景区；

步骤五、进一步区分裂缝和残余噪声，准确识别裂缝；

步骤六、对裂缝参数进行计算。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的混凝土裂缝识别方法，其特征在于：所述步骤一具体为：

在拟拍照的混凝土结构表面刻画已知尺寸的参照标记；对混凝土表面裂缝进行拍照，获取RGB彩色图像，将其转换为灰度图像：对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量进行加权处理的平均值法算出各像素灰度值，利用YUV空间与RGB空间的对应关系，其中Y表示明亮度，也就是灰度值；U和V表示色度：

得到灰度计算式：

Y＝0.299R+0.587G+0.114B (2)

根据所得计算式(2)对彩色图像进行灰度化。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的混凝土裂缝识别方法，其特征在于：所述步骤二用分段线性变换具体为：对步骤一灰度化后的图像进行灰度校正，将图像灰度区间分成三段，进行灰度校正：

分段线性变换遵循以下规则：

当|c'-a'||c-a|，|d'-c'|＝|d-c|，|b'-d'||b-d|，则压缩第一区间[a,c]，维持第二区间[c,d]，扩展第三区间[d,b]，对于裂缝图像来说，即抑制背景段，保持过渡段，拉伸裂缝段。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的混凝土裂缝识别方法，其特征在于：所述步骤三具体为：采用中值滤波法进行图像滤波：

1)获得步骤二灰度校正后图像的首地址及图像的宽和高；

2)开辟一块内存缓冲区，用以暂存步骤三第1)步的图像，并初始化为0；

3)逐个扫描步骤三第2)步图像中的像素点，将其邻域各元素的像素值从小到大进行排序，将求得到的中间值赋值给图像中与当前点对应的像素点；

4)循环步骤三第3)步，直到处理完图像的全部像素点；

5)将步骤三第4)步结果从内存缓冲区复制到图像的数据区。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的混凝土裂缝识别方法，其特征在于：所述步骤四具体为：使用最大类间方差法(Otsu法)确定图像分割的最佳阈值，以清晰区分图像中的裂缝区和背景区：

对步骤三处理后的图像，记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w₀，平均灰度为u₀；背景点数占图像比例为w₁，平均灰度为u₁；

得到图像的总平均灰度为：u＝w₀*u₀+w₁*u₁，从最小灰度值到最大灰度值遍历t，当t使得值g＝w₀*(u₀-u)²+w₁*(u₁-u)²最大时，t即为分割的最佳阈值。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的混凝土裂缝识别方法，其特征在于：所述步骤五具体为：

用标记连通域的方法对疑似裂缝对象进行逐个标记：

对步骤四的二值图像中白像素标记连通形成被标识的块，即不确定是裂缝还是残余噪声的疑似裂缝，进而可得到3个参量：

1)疑似裂缝的面积；

2)疑似裂缝的最小外接椭圆长短轴比；

3)疑似裂缝区域与最小外接矩形区域的灰度平均值之差；

裂缝具细长状形态，其上述3个参量与非裂缝区的上述3个参量相差显著，通过设定这3个参量限值即可区分背景区和裂缝区，完成裂缝判断。

7.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的混凝土裂缝识别方法，其特征在于：所述步骤六具体为：

1)像素标定：根据步骤一中在拍照的混凝土结构表面刻画已知尺寸的参照标记反推单个像素尺寸大小，如下：

设参照标记的实际宽度为s，对参照标记图像按照步骤一～步骤五进行图像处理后，便可得到二值灰度图像，进而求得参照标记宽度的像素个数a，即可按比例反推得到单个像素代表的实际尺寸为s/a，面积为(s/a)²；

2)裂缝面积：对于二值灰度图像，白像素点代表裂缝区域，灰度值为1；黑像素点代表背景区域，灰度值为0；设白像素点总数为N，则裂缝的实际面积为N(s/a)²；

3)裂缝长度：假设裂缝长度为裂缝两条边缘线长度的平均值，当裂缝两条边缘线的像素个数共计为M，则裂缝长度为Ms/2a；

4)裂缝宽度：裂缝的平均宽度近似看成裂缝面积与长度的比值，即为2Ns/Ma；

5)裂缝最大宽度：

①设裂缝图像由m行n列个像素组成，首先统计每列包含像素点个数B(j)，同时记录对应的位置坐标(C(k,j),j)，j＝1～n，k＝1～B(j)；

②第j列全部像素点行坐标的平均值为及第j列倾角为

③则第j列的裂缝实际宽度为D(j)＝B(j)×cos(θ_j)×s/a；

④裂缝的最大宽度则为D(j)中的最大值。