
【摘 要】數字圖像處理最早出現于20世紀50年代,早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量,它以人為對象,以改善人的視覺效果為目的。近年來,隨著計算機技術的迅猛發展,對數字圖像處理的研究也達到了新的高度,使其在各大科學領域中得到了廣泛應用。本文論述了數字圖像處理技術在測繪領域中針對機場沉降裂縫測量的應用,其中著重介紹圖像分割技術在測繪領域中應用設計相關的流程,說明其可行性。
【關鍵詞】數字圖像處理,機場沉降,裂縫測量,流程設計
0 引言
圖像本身承載著豐富的信息,是人類獲取和交換信息的主要來源,不僅在理論方面取得顯著的成功,在實際應用當中也起到至關重要的作用。數字圖像處理技術的應用領域與人類的生活息息相關,不僅是簡單的信息提取,在變形監測領域中也得到了廣泛應用,包括成功將此技術應用于橋梁裂縫變形監測及建筑裂縫變形監測的實例。針對建設于地質條件復雜,地形變化大及填方量較大的山區高填方機場,由于其存在高填方壓實困難的問題而導致機場出現沉降裂縫,對其進行及時的監測和預測分析可以在很大程度上避免因其變形而致的事故發生。
1 數字圖像處理技術簡介
數字圖像處理(Digital Image Processing)又稱為計算機圖像處理,它是指將圖像信號轉換成數字信號并利用,通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術。
常用的數字圖像處理技術大致分為以下幾種:圖像變換,圖像編碼壓縮,圖像增強和復原,圖像分割,圖像描述,圖像分類。
2 數字圖像處理技術在變形監測中的應用
目前,將數字圖像處理技術在測繪領域中得到了廣泛的應用,尤其是在變形監測中的應用更是取得了不錯的效果。
在國內研究中,有重慶大學肖鋒,劉星等人將數字圖像處理技術應用于建筑裂縫測量研究,該研究側重于利用普通數碼相機采集裂縫數字圖像,經過圖像預處理、圖像分割、像素標定、寬度測量,完成建筑裂縫測量。并利用Matlab實現該種建筑裂縫測量方法,并通過在理想狀態下進行的模擬試驗結果,證明該測量方法能達到實際建筑裂縫監測工程中的精度要求。
另外還有浙江工業大學、香港科技大學李文炳,馮平等人將數字圖像處理技術應用于位移測量 ,所得計算結果滿足精度要求等一些成功將數字圖像處理技術應用于變形監測的實例。
2.1 基于數字圖像處理技術的山區高填方機場沉降裂縫測量流程設計
山區機場建設材料多來源于就地取材,多為風化體或爆破體,屬巨粒土,壓實難度大,對地基處理不當,填料壓實不夠而導致機場道面出現不均勻沉降。沉降裂縫危害極大,并且極難處理。因此必須在設計上采取有效措施,施工、使用中也要加強觀測、監視,及時發現和處理裂縫才能有效保證機場建設和運營的質量安全。
基于前人成功將數字圖像處理技術應用于變形實例的啟發,以下就數字圖像處理技術在山區高填方機場沉降裂縫中的應用研究設計出相應的流程,如圖1所示,并對此流程進行說明:
為了在外業采集時得到滿足內業圖像處理要求的沉降裂縫圖像,要求所使用相機的像素和分辨率不低于一般水平數碼相機。同時,為了減少噪聲和其他干擾因素的影響,提高裂縫的測量精度,圖像采集需要在良好的環境下進行,如適宜均勻的照度、折射度、恰當的圖像采集距離及能夠清楚凸顯裂縫的背景等。
圖像預處理
外業采集的圖像為RGB格式的彩色圖像,包含信息豐富,如果直接對其進行有效信息的提取,工作量大。因此,為便于對裂縫圖像信息的解讀,在不影響裂縫測量精度的前提下需要對圖像進行預處理。
圖像預處理的主要任務是對所采集圖像上不必要的信息進行初步剔除,即先對圖像以裂縫區域為核心進行裁剪,將包含像素標定塊的裂縫區域從大背景下分割提取出來;然后再對已裁剪分割的裂縫圖像進行二值化處理,即將原有RGB格式圖像拉伸處理為灰度圖像。
針對某些裂縫區域較窄的圖像,為防止進行圖像增強處理時丟失裂縫信息,在進行圖像分割之前,將二值化灰度圖像進行灰度形態學腐蝕處理。
圖像分割與增強
圖像分割是指將感興趣的信息從圖像中提取出來。在本設計中,主要是將“裂縫、像素標定格”等信息從圖像中提取出來。對預處理中得到的具有合適灰度閾值的二值化圖像進行分割,將此閾值與圖像上每個像素的灰度值進行比較,當像素值大于閾值時,灰度取值為255;小于閾值時,灰度取值為0。在理想狀態下,經過圖像分割后,裂縫與像素標定塊的灰度值將全部變為0(黑色),而背景全部變為255(白色),從而可以將裂縫和像素標定塊分割出來。
像素標定與參數測量
沉降裂縫最終的圖像處理成果需要用直觀的測量數據來表示,而圖像處理是以像素為度量單位。因此,需要將像素單位轉換為實際數據,即像素標定。一般的像素標定方法是在外業圖像采集時,將色調單一的測量標尺安置于裂縫一側,拍攝時將標尺包含至圖像中,再通過標尺圖像測量長度與實際標尺長度的比例關系,從而確定每個像素對應的實際長度和面積,即可獲得圖像的采樣間距。
參數測量包括對裂縫長度、寬度、面積進行測量。以灰度值為0的像素點進行統計為例,裂縫長度=擬合距離D×每個像素對應的實際長度,其中D為以裂縫中心線為標準線的擬合距離。裂縫寬度測量以裂口特征點對間的像素個數來定,分為最大寬度和平均寬度兩個定量指標。裂縫面積=灰度值為0的像素個數×每個像素對應的實際面積。由于在計算機成像系統中像素一般以正方形來表示,因此,裂縫寬度計算中像素個數的計入以是否超過正方形面積一半為取舍標準。
實例驗證
將以上述方法得到的裂縫信息與傳統方法測量得到的裂縫信息進行比較,通過對測量精度和測量效率方面的分析,從而可以驗證數字圖像處理技術對機場沉降裂縫測量的有效性。
4 總結
本文通過對數字圖像處理技術在變形監測領域中應用的了解,設計了機場沉降裂縫數字圖像處理流程,簡要介紹了如何對沉降裂縫的圖像進行處理,并從中提取出有效信息,諸如像素標定和寬度測量等。本文僅在理論研究的層面上進行了論述,后期還將通過實例驗證與傳統測量方法作比較分析,判斷其是否能夠滿足精度要求,以此證明數字圖像處理技術的有效應用對機場沉降變形信息提取,及時對變形程度做出診斷具有很大的意義。
5 參考文獻
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基金項目:重慶市研究生科研創新項目(CYS14157);2013年大學生創新創業訓練計劃項目(201310618004).
收稿日期:2015-2-5
作者簡介:李靈愛(1991-),女,四川省雅安市人,在讀研究生。