基于视频图像的桥梁裂缝检测

摘要

数字图像处理(Computer Image Processing)技术涉及数学、模式识别、人工智能、计算机科学、信息论、生物医学等多种学科，是一门多学科交叉应用技术，是指将图像信号转换为数字格式并利用计算机进行处理的过程，大致可分为空间域处理和变换域处理两种处理方法。
　　 图像技术内容丰富，其中目标检测是基于目标几何和统计特征的图像分割，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力，目前其应用前景非常广阔，基于数字图像处理的桥梁裂缝检测即为其中颇具代表性的一项应用。其目的是为了快速准确的识别裂缝目标，为桥梁健康养护提供依据。本文针对桥梁裂缝病害的定期检测任务，综合应用多种图像处理算法，并结合图像识别技术，在VC++环境下，研究开发出了一种适用于较远距离的、操作简单、快速且准确的桥梁裂缝快速检测系统。本文所做主要工作如下：
　　 1)综合介绍裂缝检测中所需用到的图像预处理知识如灰度化、灰度校正、去噪及传统边缘检测算法，并在此基础上给出相应的实验对比分析结果图，重点提出改进的中值滤波处理方法并给出对比图，它去除噪声的同时在保护图像细节特征上具有一定优势。
　　 2)对八方向的Sobel边缘检测进行优化并给出实验结果。它能有效的减少检测中的虚假边缘；利用最大方差自适应阈值分割裂缝图像使得分割效果更为理想，便于裂缝的特征计算。
　　 3)在计算裂缝几何特征时，采用提取裂缝骨架的方法进行单根裂缝长度计算，在面积计算上采用模板与裂缝图像按位与的方法进行，进一步提高测量精度，为桥梁健康检测提供更为有效的数据。
　　 4)基于VC++开发出了一套完整的快速裂缝检测系统，该系统由图像采集子系统和数据处理子系统两部分组成，其中图像处理子系统是所有裂缝处理算法的综合运用系统，在裂缝检测处理中能达到相当好的效果。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1项目背景

1.2国内外研究现状

1.3研究的目的和意义

1.4本文的组织结构

第2章数字图像处理基础理论介绍

2.1数字图像处理

2.1.1数字图像处理技术研究内容

2.1.2数字图像处理应用

2.2传统的图像处理介绍

2.2.1图像基础知识

2.2.2传统图像预处理简介

第3章桥梁裂缝图像的预处理

3.1灰度化处理

3.1.1灰度化的四种方法

3.1.2灰度拉伸

3.2灰度校正

3.3图像滤波去噪

3.3.1局部平均法

3.3.2频域平滑

3.3.3中值滤波法及其改进

3.4本章小结

第4章基于图像分析的桥梁裂缝检测算法

4.1引言

4.2传统的边缘检测

4.3改进的Sobel边缘检测算法

4.4裂缝图像分割

4.4.1基础介绍

4.4.2阈值选取(自适应阈值)

4.5实验结果及分析

4.6本章小结

第5章裂缝分析与特征计算

5.1裂缝的分类

5.2几何特征的测量

5.2.1长度的测量

5.2.2面积的测量

5.2.3裂缝平均宽度计算

5.2.4其他特征

5.2.5单根裂缝测量实验

5.3本章小结

第6章基于视频图像的桥梁裂缝检测系统

6.1引言

6.2系统组成

6.2.1桥梁裂缝图像采集子系统

6.2.2桥梁图像数据处理子系统

6.3系统整体结构设计实现

6.4系统运行结果图及分析

第7章小结与展望

7.1小结

7.2展望

致谢

参考文献

攻读学位期间获奖和发表论文情况