地鐵隧道表面圖像裂縫識別算法研究.pdf

1、裂縫是隧道病害的一種，嚴重影響了隧道的安全，有效地檢測隧道表面裂縫對于隧道的安全至關重要。隧道表面圖像普遍存在著光照不均勻，目標對比度低，背景紋理復雜，噪聲干擾嚴重等問題。而檢測傳統(tǒng)圖像裂縫，例如混凝土表面、瀝青路面裂縫等的算法不能很好地適用于隧道表面圖像。本文提出了一種基于圖像處理的地鐵隧道表面裂縫的識別與寬度計算的算法，有效地解決了隧道表面圖像的各種復雜問題，準確識別出了裂縫并在像素域計算了裂縫的寬度。
　　本文首先利用Mas

2、k勻光和灰度級腐蝕等預處理算法改善隧道表面圖像的質(zhì)量，平衡圖像的光照，增強裂縫的對比度，以便后續(xù)的處理。而后提出了一種基于特征分析的多級濾波算法，包括基于矩形模板的濾波，基于連通區(qū)域的濾波和基于Hough變換的線性特征濾波。多級濾波過程濾除了圖像中的大量背景成分和紋理噪聲。
　　為區(qū)分裂縫和各種偽裂縫片段，本文設計了一種基于SVM的裂縫識別算法，利用前處理算法構造裂縫和非裂縫的樣本庫，設計樣本特征構造特征向量來訓練SVM，采用交叉

3、驗證和網(wǎng)格搜索法選擇SVM的參數(shù)，最后分別對傳統(tǒng)圖像和北京地鐵1號線隧道表面圖像進行實驗。實驗結果表明，該算法對傳統(tǒng)圖像的識別準確率為97％，對隧道表面圖像的識別準確率為81％。
　　在裂縫寬度計算上，本文提出了一種二值圖像與灰度圖像相結合的算法，首先在二值圖像上計算裂縫的骨架點，然后濾除骨架圖上的大量毛刺，進而提出一種兩步邊緣連接算法連接隧道表面圖像上緊鄰的裂縫片段。最后在灰度圖像的對應位置尋找裂縫點的法向線型鄰域，提出了寬度計