混凝土表面图像裂缝特征参数计算模型研究

发布时间：2020-03-30 20:28

【摘要】：在道路交通建设中,混凝土因其自身积极特质得到了广泛的应用。然而,受自然等因素的影响,混凝土结构设施表面极易开裂形成裂缝。利用基于数字图像处理的裂缝分析技术进行相关特征参数计算,有助于后续维护工作的开展,能够有效避免安全事故的发生。因此,实现混凝土结构表面病害的自动化分析,具有重要的理论意义和实用价值。本文深入研究裂缝分析相关技术的核心算法,建立混凝土表面图像特征参数模型,提出了基于模板的图像像素单一化算法,改进毛刺消除算法,优化裂缝分类算法,完成特征参数的计算,并最终设计实现一套混凝土表面裂缝图像分析系统。本文主要研究内容包括:1.对图像细化相关算法进行了深入研究,针对Zhang并行快速细化算法结果存在的非单一像素宽度问题,对突起点形成条件进行分析,结合模板思想,创建四个消除模板,对突起点进行消除,以实现细化结果像素宽度的单一化。2.对毛刺消除算法进行深入研究,针对细化结果像素宽度单一化后仍存在毛刺的问题,改进现有细化算法,遵循保留较长分支为骨架主体信息的基本原则,每次选取长度最短的分支进行毛刺的判断与消除,最终实现单一像素宽度、无毛刺骨架的提取。3.对裂缝分类算法进行深入研究,在实现裂缝骨架提取的基础上,优化改进现有裂缝分类算法。本文基于层次化分类思想,根据是否存在分支生长点对裂缝进行一次分类,统计背景连通域个数,并结合网格划分思想对裂缝图像进行分块,统计含有分支点区域的个数,实现裂缝的二次分类。最后,针对不同类型裂缝选择计算不同的几何特征参数,用以表示裂缝的破损程度。4.通过实验分析,验证本文算法的有效性,最终设计并实现了混凝土表面图像裂缝分析系统。该系统能够对输入的裂缝图像进行实时的处理,并最终输出相应特征参数计算结果,满足系统对于高效率、高精确率的要求。最后,总结本文所做的研究与工作,指出后续的研究方向,为进一步的深入研究做准备。
【图文】：

细化算法,联结数,像素点

1 81有一个 p[ i ] = - 1；9p 中 p[ i ] = 1的个数大于 1；连通联结数( )= 1pI ，，八连通联结数的计算如公式(22 3 4 4 4 5 6 6 6 7 8 8 8 9 - - - -p p p p p p p p p p p p p p 2 sum 8，其中，1sum 为 p[ i ] -1(i =2,...,9)的个...,9)时，令 p[ i ] = 0，所得八连通联结数中( )= 1pI 的像素都已经扫描完成后，结束此次迭代；为 p[ i ] = - 1的像素点删除；一次扫描过程中不存在标记为 p[ i ] = - 1的像素点，则骤(1)到(4)。化算法结果如图 2.2 所示。

二值图像,细化算法,像素点

d 细化算法是一种并行细化算法，该算法通过一系列的。像为 0-1 二值图像，其中，前景像素点值为 1，背景像d 细化算法具体步骤描述如下：图像，如果当前像素点1p 为边界点，即当前像素点1p 的像素点2p 、4p 、6p 、8p 中任意一个的值为 0，则将删除；的值标记为 0 后，八邻域的连通性不改变；素点1p 不是孤立点；素点1p 不是端点；上述步骤(1)，直至图像中没有可删除的像素点为止。d 细化算法结果如图 2.3 所示。
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41;U418

【参考文献】