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基于数字图像处理技术的建筑裂缝监测研究

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1 绪 论

1.1 建筑表面裂缝监测的必要性

1.2 建筑裂缝监测技术的研究现状

1.3研究目的和意义

1.4主要工作和章节结构

2 基于数字图像处理技术的建筑裂缝监测

2.1 基于数字图像处理技术的建筑裂缝监测原理

2.2 基于数字图像处理技术的建筑裂缝监测的实现

3 角点检测算法研究

3.1 角点检测算法的研究背景

3.2 经典的角点检测算子

3.3 经典的角点检测算子性能比较

3.4 总结

4 精度分析

4.1 观测标志的代表性

4.2 像素标定精度

4.3 镜头畸变差对观测精度的影响

4.4 总结

5 裂缝监测系统实现

5.1 系统实现平台介绍

5.2 裂缝监测软件结构设计

5.3 裂缝监测软件实现

6 总结与展望

6.1 本文已完成工作及创新之处

6.2 不足与展望

致谢

参考文献

附录

A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录

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摘要

建筑表面裂缝在建筑结构上普遍存在,它的出现轻则影响建筑结构的使用性能,重则损害结构的整体性、减少使用寿命,甚至最终造成安全事故,使得人民的生命、财产安全受到损失,造成恶劣的社会影响,因此,建筑裂缝宽度监测是建筑物健康检测中的一项重要工作。
  但是长期以来,建筑物健康检测中裂缝监测采用的大多是传统方法,它们危险且费时、费力、效率低下,因此有必要开发一种具有一定自动化功能的建筑裂缝非接触监测方法。基于数字图像处理技术的建筑裂缝测量方法前人已有研究,但因裂缝所处环境复杂,其直接对裂缝进行处理的方式导致测得结果的不稳定性,本论文将对基于数字图像处理技术的裂缝测量方法进行进一步研究,采用一种使用了观测标志对裂缝进行标定,然后基于数字图像处理技术对建筑裂缝进行测量的方法,在对其实现方法进行研究后,将通过编程软件完成其最终实现。
  本文完成了以下工作:
  ①对本测量方法实现原理进行探讨,通过监测观测标志的相对位移反求裂缝宽度及其变化量;对实现过程进行了研究,得到本测量方法的具体实现步骤,即在准备工作中设置标志、照相机、照明装置,设置观测区域,进行宽度初始化;然后进行图像采集;在图像处理中进行图像切割,图像预处理,图像去噪,角点解算,像素标定;最后进行裂缝宽度解算。
  ②本测量方法实现的重要一步是在裂缝图像中对观测标志的角点进行提取,本文对常见的三种角点提取算法(Moravec、Harris、SUSAN角点检测算子)原理进行了阐述,并通过MATlab编制其实现程序,让它们解算真实环境下拍摄的观测标志角点。通过对它们的准确性、精确性、稳定性、复杂性四个评价指标进行比较,从而挑选出Harris作为本测量方法的角点提取算子。
  ③为了了解本测量方法的测量精度,本文详细分析了观测标志代表性、像素标定精度和照相机镜头畸变差对本测量方法最终测量精度的影响机制,并由此提出了降低其影响程度的方法;同时计算了部分影响因素的大小。
  ④对本测量方法的软件实现。在对本测量软件进行了结构设计后,使用MATlab GUI完成了本测量方法的最终实现。

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