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玄武巖纖維瀝青混合料截面圖像分割

2021-01-18 22:18:28房闖盧野張巖鑫
科學(xué)與生活 2021年31期
關(guān)鍵詞:數(shù)字圖像處理

房闖 盧野 張巖鑫

摘要:隨著按體積設(shè)計瀝青混合料理論的深入研究,瀝青混合料的組成特性對提高路面質(zhì)量顯得尤為突出。數(shù)字圖像處理技術(shù)作為一門應(yīng)用越來越廣泛的學(xué)科逐漸引入到道路建筑材料數(shù)字圖像識別與特征提取方面。圖像分割方法包括閾值法、邊界法、邊緣法。本文主要介紹了閾值法,以便更好的分析瀝青混合料中的集料、瀝青砂漿、玄武巖纖維和空隙的分布情況。

關(guān)鍵詞:數(shù)字圖像處理;圖像分割;閾值法;

引言

圖像分割是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向,也是圖像語義理解的重要組成部分。所謂圖像分割就是根據(jù)圖像的灰度、顏色、不同紋理等特性將圖像分割成多個不相交的部分,使這些特性在同一組分內(nèi)具有一定的相似性,但在不同組分之間表現(xiàn)出顯著的差異。簡言之,在圖像中,目標(biāo)與背景是分開的。對于灰度圖像,區(qū)域內(nèi)的像素一般具有灰度相似性,而區(qū)域內(nèi)的像素具有灰度不連續(xù)性。

目前,國際上已經(jīng)提出了多種關(guān)于整體圖像灰度分割的設(shè)計方法,但是根據(jù)各種圖像分割方法的要求及實現(xiàn)的理論依據(jù)不同,可以將各種圖像灰度分割設(shè)計算法劃分成3種不同的圖像分割路徑,一是基于閾值的分割算法;二是基于區(qū)域的圖像分割算法;三是基于邊緣檢測的分割算法。瀝青混合料馬歇爾試件的CT圖像由礦料、瀝青和空隙三種成分組成,如何正確分割三種組分十分重要,若分割不準(zhǔn)確將對后續(xù)的計算結(jié)果產(chǎn)生不良影響。

1、閾值法

閾值分割方法是圖像分割中應(yīng)用最多的方法,常用的方法包括OTSU閾值分割和迭代閾值分割等。圖像閾值分割的關(guān)鍵問題是確定合適的閾值。密級配瀝青混合料中細(xì)集料顆粒較多,圖像處理過程中常發(fā)現(xiàn)很多粘連顆粒需要分割。洪浩等[1]提出 OTSU 算法與遺傳算法( GA) 相結(jié)合的閾值分割方法; 黃文柯等[2]提出改進(jìn)的形態(tài)學(xué)多尺度算法,該方法能夠有效分割粗集料粘連圖像。分水嶺分割方法是一種基于拓?fù)淅碚摰臄?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割方法,將灰度圖像看成拓?fù)涞孛玻ㄟ^分水嶺變換確定圖像中的集水盆地和山脊線,并將之分割[3]。郭慶林等[4] 采用分水嶺分割方法進(jìn)行圖像分割,以還原圖像集料顆粒的真實形狀。黃志福[5]研究密級配瀝青混合料均勻性圖像處理時采用分水嶺分割方法還原圖像集料顆粒的真實形狀。Reyes-Ortiz 等[6]針對密級配瀝青混合料,運用形態(tài)學(xué)操作分離、分割、消除不必要的顆粒,建立了瀝青混合料顆粒分割模型,并驗證了數(shù)字圖像處理在材料顆粒識別中的應(yīng)用和通用性。

2、閾值法分割原理

閾值分割方法的基本思想是根據(jù)圖像的灰度特性計算出一個或多個灰度閾值,并將每個像素的灰度值與閾值進(jìn)行比較,最后根據(jù)比較結(jié)果將像素劃分為適當(dāng)?shù)念悇e。從本文瀝青混合料的CT圖像可以看出,礦料分布不均,形狀不規(guī)則,數(shù)量多,但顏色明亮,易于辨認(rèn),而空隙和瀝青砂漿的顏色肉眼難以分辨。因此,根據(jù)瀝青混合料中礦物骨料、空隙率和瀝青砂漿的不同灰度,可以選擇閾值分割方法進(jìn)行圖像分割。

若原始圖像為f(x,y),按照一定的準(zhǔn)則f(x,y)中找到若干個特征值K1,K2,……KN,其中N>1將圖像分割成n個部分,分割后的圖像:

3、閾值獲取方法

一般來說,閾值的獲取通過全局閾值法和局部閾值法來實現(xiàn)。全閾值法是用一個固定的閾值對整個圖像進(jìn)行分割,圖像的灰度直方圖是對每個像素灰度值的統(tǒng)計度量,常作為閾值選取的基準(zhǔn)。而圖像的灰度直方圖具有雙峰特性,通常選取兩個峰值之間峰谷對應(yīng)的灰度值作為分離圖像目標(biāo)和背景的閾值。

1.3分割效果圖

閥值分割法不僅可用于兩區(qū)域的單閥值選擇,也可擴展到多區(qū)域的多閥值選擇。本文通過最大類間方差法獲取圖像分割閥值,通過對閥值進(jìn)行微調(diào)并對比確定最佳分割閥值,使用最佳分割閥值對圖像進(jìn)行分割。閥值分割效果如圖1。

結(jié)論

瀝青混合料均勻性的評價方法和判定標(biāo)準(zhǔn)是瀝青路面技術(shù)領(lǐng)域研究的重要問題。數(shù)字圖像處理技術(shù)已廣泛應(yīng)用于道路工程領(lǐng)域。瀝青混合料均勻性數(shù)字圖像評價方法具有檢測頻率高、樣本量大、方便快捷、準(zhǔn)確性好、智能化程度高等特點,適應(yīng)高速公路信息化與智能化建設(shè)的需求,可實現(xiàn)對瀝青路面施工質(zhì)量實時快速評價、預(yù)警、反饋和指導(dǎo)。國內(nèi)外研究學(xué)者雖然在瀝青混合料均勻性數(shù)字圖像處理技術(shù)、評價方法和指標(biāo)及判定標(biāo)準(zhǔn)等方面已取得大量研究成果。閾值法可以合理地將其視為分布恒定,即其目標(biāo)對象與背景具有幾乎相同的對比度,且灰度值基本保持恒定。因此,采用全局閾值法對集料顆粒與再生瀝青膠漿、空隙分離進(jìn)行分割。

參考文獻(xiàn)

[1]Hong H,Huo C B. Journal of Liaoning University of Technology(Natural Science Edition),2016,36(2),99(in Chinese).洪浩,霍春寶. 遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2016,36(2),99.

[2]Huang W K,Zhang X N. Journal of Harbin institute of technology,2016,48(3),125(in Chinese).黃文柯,張肖寧. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報 ,2016,48(3),125.

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[4]Guo Q L,Cheng Y C,Tao J L. Journal of Highway and Transportation Research and Development,2015,32(3),32(in Chinese).郭慶林,程永春,陶敬林.公路交通科技,2015,32(3),32.

[5]黃志福.基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的瀝青混合料均勻性檢測及評價研究,博士學(xué)位論文,重慶交通大學(xué),2018.

[6]Reyes-Ortiz O J,Mejía M,Useche-Castelblanco J S. Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences,2019,67(2),279.

本論文依托吉林省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目,項目編號:202010191130

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