基于多尺度輸入圖像滲透模型的公路橋梁裂縫檢測

黃小紅

(廣西交科集團有限公司，廣西 南寧 530007)

0 引言

公路橋梁裂縫問題成為影響交通事業發展的關鍵問題，國家及社會對公路行駛質量及安全的要求較高，所以需要做好裂縫檢測工作，及時發現并處理問題，確保道路安全不會受到影響。多尺度輸入圖像滲透模型相比于傳統的人工視覺檢測方法，其精準度、效率更高，更能符合公路橋梁裂縫檢測的現代化要求。以某市公路橋梁為例，在對裂縫圖像進行處理時，采用的軟件為VisualC++6.0語言編程程序，在檢測過程中，得到的數據如表1所示。

表1 裂縫寬度的實驗值與人工測量最值的比較結果表

1 多尺度圖像分析理論

圖像的光滑程度在不同的應用背景中是不同的，圖像光滑變化有機組合在一起就可以形成尺度空間。多尺度分析就是這種不同程度的圖像變化方法，原始圖像嵌入到一個單參數導出圖像族中，在連續尺度上對圖像進行分析，這樣就可以讓圖像(位于不同尺度層次)能夠滿足特定的關系，然后達到各類尺度層上信息綜合獲取的目的。圖像的多尺度分析是一種人類世界感知外界事物的過程[1]。為確保圖像分析的精準性，需要利用計算機等先進技術，提升圖像分析的精準度。

2 基于多尺度輸入圖像滲透模型的公路橋梁裂縫檢測

對公路橋梁的裂縫進行檢測時，是通過圖像預處理、裂縫地圖生成及裂縫信息提取三個部分共同實現的。下面就對這三個部分進行介紹。

2.1 圖像預處理

在對公路橋梁裂縫凸顯的直方圖進行統計分析時，能發現一定規律。擬合裂縫圖像的直方圖，可以在函數權重的調整下實現，通過這樣的方式，裂縫圖像的對比度能增加，得到亮度圖，然后實施最佳閾值分割，這樣就可以得到濾除噪聲的待處理圖像S(x，y)。

2.2 裂縫地圖生成

裂縫地圖的生成是通過多尺度輸入圖形的滲透模型實現的，通過卷積的方法對多尺度高斯函數G(x，y，σ)與圖像S(x，y)，不同尺度的輸入圖像Ii(x，y)可以由Si(x，y)-Si-1(x，y)輸入，不同尺度細節的裂縫地圖Ii(x，y)則可以使用滲透模型得到，這時的裂縫地圖為Bi(x，y)，對其進行相加可以得到裂縫地圖B。

2.3 裂縫信息提取

需要對B中的灰度值為0的個數sum進行統計，裂縫面積=sum×像素的實際面積。先計算出裂縫地圖的梯度，再計算出裂縫長度。同時需要對沿著梯度方向統計灰度值0的個數Qi，裂縫寬度=Qi×實際寬度[2]。

3 裂縫地圖的生成

裂縫地圖的生成過程，首先要輸入多尺度輸入圖像，再對空白圖像Bi與N×N待檢測窗口Ms進行創建，具體如圖1所示。

圖1 裂縫地圖檢測流程圖

3.1 多尺度輸入圖像

3.2 滲透模型

為將不同尺度裂縫的細節信息在結果圖像中保留，滲透模型算法是建立在多尺度輸入基礎上的，在對不同尺度細節信息的裂縫地圖進行處理時，就是使用的滲透模型[3]。合并上一層產生的裂縫地圖，得到最終的裂縫地圖，在地圖中包含各類重要細節信息。原來單一的尺度輸入圖像被多尺度輸入所代替。多尺度輸入圖像滲透模型在得到裂縫地圖時，需做好下面幾項工作：

輸入圖像為Ii，創建空白圖像Bi，Bi的大小與Ii的大小相同，選擇待檢測窗口Ms，窗口大小為N×N→滲透的種子點為P點，將閾值設為T。這時可以發現在已經滲透的像素集Dp中包含了種子點P，待滲透像素集De為Dp周圍的8鄰域像素。Dp包含于T的像素點，為便于理解，可以通過圖形的形式進行分析，具體形式如下頁圖2所示，需要限制閾值T的最大值，這樣才能確保在滲透過程中，最大值會擴展到非裂縫區域。最大值為Tmax，這個最大閾值是最好的亮度值。在De中當閾值T的值都大于灰度值時，且Tmax要比T大，在Dp中包含代滲透像素集中亮度最低的點，然后可以對閾值T更新，可以得到：Tmax=(maxp∈Dp(Ii(P)，T)，在已滲透像素集Dp的擴充期間，在待滲透像素集De中包含滲透區域鄰接的新像素點。滲透的停止時間一般為Ms的邊界像素被滲透后，擴大Ms的大小，將N擴大為N+2，但是需要注意的是，擴大之后的裂縫圖像不能超過PS。在計算窗口中有一部分已經滲透過，還有一個圓的相似率，下一個尺度的裂縫地圖Bi+1可以讓尺度i←i+1。最終形成裂縫地圖B需要通過迭代技術滲透，并能將全部尺度的裂縫地圖進行合并[4]，如圖2所示。

圖2 滲透過程示意圖

3.3 提取裂縫信息

公路橋梁裂縫檢測對于公路的安全影響會產生極大影響，所以需要在檢測過程中，檢測裂縫面積、寬度等數據，為是否進行裂縫檢修提供參考。在考察過程中，裂縫最大寬度是十分重要的數據信息，一般情況下要求最大裂縫寬度需控制在0.20 mm以內[5]。

在對裂縫信息進行提取過程中，為保證對裂縫檢測的效果，要做好下面幾項工作：

(1)裂縫面積。裂縫面積對于裂縫圖像來說，是指在裂縫地圖中全部灰度值為0的像素所表示的實際總面積。在地圖B中，灰度值為0的總個數進行統計時，總個數為sum，可以計算得出裂縫的實際面積：S=sum×S0，在該公式中，S0是實際面積。

(2)梯度計算。梯度計算的難度相對較大，需要求出每個像素位置的計算偏導數。

(3)裂縫長度。裂縫長度=裂縫邊緣像素的總長度/2。

(4)最大寬度。垂直于邊緣向上的全部灰度值為0的像素的實際寬度，這就是最大寬度，為所有寬度的最大值。梯度的方向與邊緣的方向垂直，最終可以計算出最大寬度對應的灰度值為0的個數為：Qmax=max{Q0，Q1，…，Qn}，在該公式中，Qi為邊緣上的像素點沿著梯度方向上的灰度值為0的像素點的個數、最大寬度。然后可以通過計算，得到裂縫的最大寬度：D=Qmax×d0，在該公式中，d0為每個像素的實際寬度[6]。

在本案例中，可以得到不同尺度裂縫地圖(見圖3、圖4)，主要的裂縫包含于尺度為1的裂縫中。重要信息細節包含于尺度2、3的裂縫地圖中。合并的結果見圖3(e)。在該方法應用下，能對不同層次的細節信息進行提取，對裂縫檢測期間，應注意對圖像不同尺度細節信息的問題進行有效解決，這樣可以確保檢測的精細化與可靠性。

圖3 對尺度裂縫地圖1示意圖

圖4 對尺度裂縫地圖2示意圖

4 結語

公路橋梁裂縫是影響公路安全的主要因素，嚴重阻礙我國社會經濟的快速發展。利用多尺度輸入圖像滲透模型對裂縫進行有效檢測，可以提升檢測的精準度，為公路檢修提供可靠支持。未來依然需要加強這方面的理論與實踐研究，為公路橋梁的可靠檢測提供支持。