基于圖像處理技術(shù)的橋梁裂縫檢測(cè)算法研究.pdf

1、裂縫是混凝土橋梁損壞的一個(gè)征兆，裂縫檢測(cè)在橋梁質(zhì)量檢測(cè)中是至關(guān)重要的。目前橋梁裂縫檢測(cè)主要是以人工方法為主，它的缺點(diǎn)是耗費(fèi)高、危險(xiǎn)性高，而且效率也很低，已經(jīng)不能滿(mǎn)足日益發(fā)展的需要。近年來(lái)，基于數(shù)字圖像分割技術(shù)的橋梁裂縫檢測(cè)方法發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，其中，分水嶺分割算法因其對(duì)邊緣信息比較敏感的良好性能成為了圖像分割領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)，但是由于它對(duì)于噪聲信息也過(guò)于敏感，容易產(chǎn)生“過(guò)分割”現(xiàn)象，所以本文研究的關(guān)鍵問(wèn)題是以橋梁裂縫圖像為研究對(duì)象，

2、通過(guò)對(duì)分水嶺分割算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，克服過(guò)分割問(wèn)題的產(chǎn)生，從而取得最終分割結(jié)果。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴橋梁圖像預(yù)處理：由于裂縫在橋梁路面、支柱及底部等位置都可能產(chǎn)生，使得采集來(lái)的橋梁裂縫圖像中常常會(huì)有各種噪聲、麻面以及對(duì)比度不強(qiáng)等特點(diǎn)，難以通過(guò)直接分割的方法獲取裂縫信息。本文首先通過(guò)對(duì)橋梁裂縫圖像進(jìn)行濾波來(lái)達(dá)到減少圖像中噪聲信息的目的，結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的概念，提出了一種多角度多結(jié)構(gòu)元素形態(tài)學(xué)濾波器，有效地去除了橋梁裂縫圖像中的噪

3、聲信息，并保留了圖像的邊緣微細(xì)結(jié)構(gòu)。⑵橋梁圖像分割：對(duì)濾波后的橋梁裂縫圖像直接進(jìn)行分水嶺分割雖然有了一定程度的改善，但是過(guò)分割現(xiàn)象仍然比較嚴(yán)重。為抑制過(guò)分割問(wèn)題，在傳統(tǒng)分水嶺分割算法的基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于標(biāo)記的分水嶺分割算法，該算法去除了圖像中很大一部分的極小值區(qū)域，分割效果有了很大程度的改善，但是缺點(diǎn)是無(wú)法自動(dòng)標(biāo)記，在標(biāo)記數(shù)量增多的時(shí)候，邊界的精度會(huì)降低，而且分割結(jié)果中過(guò)分割現(xiàn)象仍然存在；為了更近一步地抑制過(guò)分割現(xiàn)象，提出了一種