基于格子波爾茲曼模型大壩裂縫檢測

蔣小燕　張松　何松原

【摘 要】水下大壩裂縫圖像具有模糊不清、亮度不均、對比度低、隨機(jī)噪聲大等特點，使得大壩裂縫檢測精確度低，提出了一種基于格子波爾茲曼模型（LBM）大壩裂縫檢測方法，該算法具有算法簡單、運算快捷的優(yōu)點，對于水下大壩裂縫檢測效果好。

【關(guān)鍵詞】大壩裂縫；邊緣檢測；LBM

中圖分類號： TV698.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）11-0096-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.11.040

0 引言

大壩在我國發(fā)揮著巨大的工程效益。然而大壩長期處于復(fù)雜的壞境中，不可避免地會產(chǎn)生裂縫，并且產(chǎn)生的裂縫形狀各異。定時地檢測大壩裂縫及其重要，但水下環(huán)境復(fù)雜，采集的裂縫圖像質(zhì)量不理想，具有模糊不清、亮度不均、對比度低、隨機(jī)噪聲大等特點，使得裂縫檢測極為困難。

裂縫檢測已成為目前圖像處理領(lǐng)域的研究熱點之一。陳偉等人提出了一種基于Gabor算子的人工蜂群算法大壩裂縫檢測方法[1]，范新南等人針對光照不均勻與水體模糊效應(yīng)導(dǎo)致水下圖像中建筑物裂縫提取難度增加的問題，提出一種基于勻光處理的自適應(yīng)閾值分割算法[2]，還提出一種新的基于勞倫茨信息值的水下大壩裂縫檢測算法[3]。張大偉等人提出了一種改進(jìn)的canny算法[4]，該算法基于最大熵原理，使傳統(tǒng)canny算子具有自適應(yīng)性。付軍等人提出了一種基于三維立體表面模型的水下大壩圖像裂縫識別算法[5]。本文采用文獻(xiàn)[6]中的方法，將格子波爾茲曼模型用于大壩裂縫檢測，該算法具有算法簡單、運算快捷的優(yōu)點， 從而達(dá)到最佳的檢測效果。

1 基于LBM的大壩裂縫檢測算法

格子波爾茲曼模型是一種天然的離散化系統(tǒng)，非常適合于數(shù)字圖像處理；格子波爾茲曼模型易于編程實現(xiàn)，尤其對于邊界問題很容易處理，可以在不降低計算速度的情況下，方便的處理各種復(fù)雜邊界問題；格子波爾茲曼模型的每個元胞都遵循相同的演化方程，每個元胞下一時刻的狀態(tài)只與其鄰居的狀態(tài)有關(guān)，因此格子波爾茲曼模型非常適合于大規(guī)模并行計算機(jī)的實現(xiàn)。

本文介紹基于LBM的大壩裂縫檢測算法的主要步驟，具體可以參考文獻(xiàn)[6]。

第一步對大壩裂縫圖像進(jìn)行初始化賦值；將圖像中的像素元素作為空間結(jié)構(gòu)分布粒子，密度分布函數(shù)和平衡分布函數(shù)的初始值設(shè)置如下：

2 實驗結(jié)果及分析

傳統(tǒng)Prewitt算子在大壩裂縫的檢測中圖像邊緣的間斷嚴(yán)重，邊緣不連續(xù)，有些邊緣檢測不出來，邊緣檢測的準(zhǔn)確度不高。傳統(tǒng)Log算法的容易受到噪聲的干擾，檢測出很多偽邊緣，邊緣也有斷斷續(xù)續(xù)現(xiàn)象。本文提出的算法檢測的裂縫邊緣定位準(zhǔn)確，連續(xù)性好，準(zhǔn)確度高，沒有偽邊緣。

2 結(jié)論

文章展示了一種新的針對大壩裂縫檢測的算法。該算法在時域上計算了線性空間的一階導(dǎo)數(shù)，然后通過尋找過零點實現(xiàn)對邊緣的精確定位，該算法具有算法簡單、適合并行處理，穩(wěn)定性好等特點，適合大壩裂縫檢測，檢測效果比較理想。

【參考文獻(xiàn)】

[1]陳偉，范新南，李敏，等.基于Gabor算子的人工蜂群算法大壩裂縫檢測[J].微處理機(jī)，2015（4）：32-38.

[2]范新南，巫鵬，顧麗萍，等.基于勻光處理的自適應(yīng)裂縫分割與提取算法[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2014，14（7）：72-77.

[3]范新南，吳晶晶，史朋飛，等.基于勞倫茨信息值的水下大壩裂縫提取算法[J].計算機(jī)與現(xiàn)代化，2018（3）.

[4]張大偉，許夢釗，馬莉，等.水下大壩裂縫圖像分割方法研究[J].軟件導(dǎo)刊，2016，15（9）：170-172.

[5]付軍，馬從計.一種新的基于圖像處理的水下大壩裂縫檢測算法[C]//中國大壩協(xié)會2012學(xué)術(shù)年會.2012.

[6]陳玉.格子波爾茲曼模型及其在圖像處理中的應(yīng)用研究[D].上海大學(xué)，2008.