趙妍++趙恒++林東


摘 要 橋梁裂縫嚴重危害著橋梁安全,橋梁裂縫信息的監測與報警對橋梁的安全運營具有重要的意義。通過對橋梁裂縫特征的灰度形態運算,比較并分析裂縫特征結果。實驗結果表明通過面積和比例特征,可確定裂縫的存在。
【關鍵詞】橋梁裂縫 圖像處理 灰度形態 比例特征
由于橋梁裂縫的人工測定方法較為困難,效率較低,因此通常采用圖像識別方法進行橋梁裂縫的判斷與測量。在Sobel算子完成裂縫邊緣特征提取后,對裂縫圖像的特征邊緣信息進行灰度形態二次分析運算,可實現對一定形態的結構元素進行去提取目標和圖像分析的目的。灰度形態學基本運算有四種,分別是腐蝕、膨脹、開運算和閉運算。
1 基本運算方法與過程結果驗證
1.1 膨脹和腐蝕
膨脹是將與目標對象鄰接的背景點合并到該物體中,使目標邊界向外部擴張。假定設灰度圖像描述為f(x, y),結構元素定義為b(x, y),膨脹和腐蝕運算的計算公式如下:
(f⊕b)(s, t) = max{ f(s - x , t - y) + b(x , y) |(s - x ) , (t - y) ∈ Df ; (x, y) ∈ Db}。
灰度腐蝕運算過程如下:
(fΘb)(s, t) = min{ f( s + x , t + y) - b(x , y) |(s + x ) , (t + y) ∈ Df ;(x, y) ∈ Db}。
式中,圖像f和結構元素b定義均在R2 或Z2 中,圖像f的定義域為Df ,結構元素b的定義域為Db。
在本研究中,膨脹和腐蝕算法的實現流程:按像素遍歷圖片,分析每一個像素點周圍的八個像素的灰度值,比較該像素周圍像素的灰度值與該像素的灰度值,膨脹運算將該像素顏色設置為周圍像素的最大值,腐蝕運算將該像素顏色設置為周圍像素的最小值。
1.2 開運算和閉運算
開運算和閉運算是膨脹運算和腐蝕運算的復合運算,先腐蝕后膨脹的過程為開運算,其運算過程為:
(f○B) = (fΘB)⊕B
先膨脹后腐蝕的過程為閉運算:其運算過程為:
(f●B) = (f⊕B)ΘB
1.3 運算過程結果分析
選取一張SOBEL處理后的裂縫圖像,進行灰度形態運算驗證,其處理結果如圖1所示。
2 圖像特征統計
2.1 圖像標記
本研究中所采用的圖像標記過程如下:設定標記標準值,該參數通過多次實驗進行校正,按像素遍歷圖片,判斷該像素與標記標準值偏差,當偏大大于設定門限值時,將該像素點標記為紅色,并記錄標號。遍歷完成后,將相同區域進行連通,并將標號歸并,以達到區分物體的目的。
2.2 典型特征描述方法
典型的特征描述方法有以下幾種:基于Fourier的特征描述、基于矩的特征描述、比例特征描述、邊心距特征描述等。
2.2.1 基于傅里葉的特征描述
通過傅里葉系數可提取出的形狀特征包括:圓形度、細長度、散射度、凹度、形心偏差度等。該形狀特征提取方法是通過規范化圖像邊界曲線的動點坐標變化時所構造的周期函數,并將該周期函數展開成傅里葉級數。
2.2.2 基于矩的特征
當一個圖像區域R僅表示為其內部點的形式時,可通過基于矩進行圖像特征描述,該特征描述對圖像的大小、旋轉和平移等變化操作都是不變。
本研究中目標對象的質量中心坐標的計算過程如下:采用一階矩
和分別除以零階矩m00后所得的(x,y)值:,該(x,y)也稱為圖像區域的灰度中心坐標。
2.2.3 比例特征描述
二維圖像中,在不同目標圖像面積相同的條件下,不同目標圖像所組成的邊界形狀中,具有光滑邊界的圓形圖像的周長最短,因此圓形圖像可稱為最密集形狀。圖像的密集度定義如下式所示:
C=P2/(4πA)
式中:C為密集度,也稱為形狀因子,P為目標圖像的邊界周長,A為目標圖像的面積。
圓形圖像的密集度為1。隨著圖像邊界的凹凸變化,變化程度越大,周長P則越大,相應的圖形密集度C也隨之增大。對于不同形狀的圖像,有可能有相同的圖像密集度,因此該密集度參數C是一個二維圖像中僅與形狀相關的特征參數。
2.2.4 邊心距特征描述
目標圖像的邊心距特征表示的是無論目標對象做旋轉、平移等操作,其形狀中心到圖像邊界上的某一特定點的距離都將是不變的。在進行圖像歸一化操作后,該特征同時具備比例不變性。
3 檢測結果分析
本文根據典型特征的比例特征進行裂縫的識別運算。首先根據面積特征,消除小面積的噪聲影響,再根據圖像的比例特征確定裂縫的存在。裂縫檢測的過程結果如圖2所示,由實驗結果可知,通過該方法可較好的檢測出橋梁表面裂縫。
4 結論
實驗結果表明,通過對邊緣特征圖像進行灰度形態運算,可快速檢出裂縫信息,為橋梁修復工作提供了便利。
參考文獻
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作者單位
1.西安公路研究院 陜西省西安市 710075
2.中交一公局第四工程有限公司 廣西壯族自治區南寧市 530031