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文檔簡介
1、裂縫作為常見的隧道病害,嚴重影響著隧道的安全,因此定期對隧道裂縫進行檢測尤為重要。隧道內部環(huán)境復雜,存在著大量干擾因素,導致采集的圖像存在光照不均、目標對比度低、紋理復雜、噪聲干擾等問題。而目前國內外對裂縫檢測的理論研究主要應用于工業(yè)產(chǎn)品、公路路面、橋梁工程中,并不適用于隧道裂縫的檢測。本文提出了一種基于圖像處理技術的隧道裂縫檢測方法,能夠準確識別裂縫并進行分類,同時可在像素域計算裂縫的幾何特征值。論文的主要研究內容如下:
(
2、1)設計了裂縫圖像的兩步預處理步驟。通過直方圖均衡化對裂縫圖像進行灰度校正,調整圖像的灰度范圍,然后基于小波變換對裂縫圖像進行濾波增強。因為小波變換的方向選擇性和多分辨率分析的優(yōu)點,可以在原始圖像與變換系數(shù)之間建立起良好的相關性,所以通過單獨處理不同分辨率級的小波系數(shù),能夠達到增強裂縫目標對比度的目的。
(2)設計了基于最大類間方差法的閾值分割算法。裂縫區(qū)域的灰度值偏低,背景區(qū)域的灰度值偏高,利用兩個區(qū)域灰度值的不同,對圖像像
3、素點進行分類。該算法通過使類間方差最大來自動確定閾值,并根據(jù)分割效果對閾值進行修正。實驗結果顯示,修正后的閾值能夠很好地將裂縫從圖像背景中分割出來,最大程度保護裂縫信息,彌補了邊緣檢測算子對噪聲敏感的缺點。
?。?)設計了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的裂縫分類識別算法。將裂縫的像素總數(shù)、最小外接矩形的長寬比以及在水平和垂直方向上的投影等四個特征作為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入向量,輸出結果包括橫向裂縫、縱向裂縫、斜向裂縫和網(wǎng)狀裂縫四種裂縫類型。選取
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