一种基于土体图像计算土体裂隙率的方法

摘要

本发明公开了一种基于土体图像计算土体裂隙率的方法，包括以下步骤：步骤S1，对原始彩色图像调整阈值，将其转换为黑白图；步骤S2，将黑白图像转化为二值图；步骤S3，计算圆形土体图像中黑白像素的个数，黑色像素个数与黑白像素之和的比值即为裂隙率。本发明方法先对原始彩色图像调整阈值转换为黑白图；然后计算圆形土体黑白图像中黑白像素的个数，即可获得裂隙率，方法过程简单，免去了二值化处理过程。

说明书

技术领域

本发明涉及土木工程技术领域，具体涉及一种基于土体图像计算土体裂隙率的方法。

背景技术

膨胀土体的裂隙性对其工程性质影响极大。一方面，裂隙的存在破坏土体的整体性，使其强度大为削弱；另一方面，裂隙也加剧了大气对土体的影响，使水分的入侵与土体的风干更为剧烈。因此，研究裂隙的演化规律及其对膨胀土体工程性质的影响，将有助于揭示膨胀土边坡失稳破坏机制，同时，也为制订膨胀土边坡处理措施奠定基础。

一直以来，关于膨胀土裂隙发展的试验中，有各种各样的方式去反映裂隙的发展程度，其中有一种方式为图像法，即通过对土样进行拍照，之后通过一系列后处理来统计裂隙的发育程度。但现有技术中从图像中提取裂隙值均需要对图像进行二值化处理，并且处理步骤较多。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种基于土体图像计算土体裂隙率的方法，先对原始彩色图像调整阈值转换为黑白图；然后计算圆形土体黑白图像中黑白像素的个数，即可获得裂隙率，方法过程简单，免去了二值化处理过程。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于土体图像计算土体裂隙率的方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤S1，对原始彩色图像调整阈值，将其转换为黑白图；

步骤S2，将黑白图像转化为二值图；

步骤S3，计算圆形土体图像中黑白像素的个数，黑色像素个数与黑白像素之和的比值即为裂隙率。

进一步的，在photoshop中对原始彩色图像调整阈值。

进一步的，黑白图保存为png格式。

进一步的，在matlab中将黑白图像转化为单通道图，即为二值图。

进一步的，计算圆形土体图像中黑白像素个数的具体过程为：

步骤S31，根据黑白像素值确定包含裂隙的最大矩形图，该矩形内最大内切圆即为对应的圆形土样图像；

步骤S32，计算出矩形图中黑白像素个数，进而计算获得圆形土体图像中黑白像素个数。

进一步的，确定矩形图的具体过程为：首先对二值图中像素值进行反色处理；然后对图像中黑白像素值进行行列求和，根据列的和值确定矩形左右边界，根据行的和值确定矩形上下边界，截取图像中有值的部分即为矩形图。

进一步的，提取矩形图像中有值部分，计算有值像素个数，即为反色前土样图像中白色像素个数。

进一步的，对矩形图像再次反色，提取有值部分，即为包含矩形边界四个角的黑色像素，并计算黑色像素个数，根据圆形土体图像与矩形图面积比，计算出土样图像中黑色像素个数。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：1)图像只需调整阈值即可进行处理，免去了手动进行二值化这一过程。2)拍摄图像为矩形，土体图像为圆形，该方法免去了处理前需要把矩形图像裁剪为圆形的麻烦，简化步骤。3)统计结果精确明了，对问题的反映更为真实具体。

附图说明

图1是本发明方法的流程示意图；

图2是实施例中原始土体图像；

图3是实施例中调整阈值后的黑白图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

本发明的一种基于土体图像计算土体裂隙率的方法，如图1所示，包括以下处理步骤：

步骤S1，对原始彩色图像调整阈值，将其转换为黑白图。

现有技术中拍摄的图像为矩形，而实际原始土体图像为矩形中圆形的彩色图像，如图2所示。现有技术中对比原始彩色图像处理通常需要先将矩形图像裁剪出圆形土体图像，然后将此图像进行手动二值化转换为黑白图。

本发明采用在photoshop中对原始矩形彩色图像调整阈值，将其图像转换为黑白图，并保存为png格式。对原始彩色土体图像只需调整阈值即可进行处理，免去了手动进行二值化这一过程，也免去了处理前需要把矩形图像裁剪为圆形的麻烦。

步骤S2，将调整后图像转化为二值图。

运用matlab将调整后图像(png格式)转化为单通道图，即为二值图，其中黑白像素对应的灰度值分别为255和0。黑色像素点为裂隙，白色为非裂隙区域。

步骤S3，计算圆形土体图像中黑白像素的个数，黑色像素个数与黑白像素之和的比值即为裂隙率。

已知裂隙度为裂隙面积与土样总面积的比值，因此计算土体圆形图像中黑白像素的个数，黑色像素个数与黑白像素之和的比值即为裂隙率。此过程也是在matlab中完成。

计算圆形土体图像中黑白像素个数的具体过程为：

1)首先对二值图中像素值进行反色处理，以便于统计；

2)然后对图像中黑白像素值进行行列求和，根据列的和值确定矩形左右边界，根据行的和值确定矩形上下边界，截取图像中有值的部分即为矩形图。此矩形图为包含裂隙的最大矩形图，土体的图像为矩形中最大内切圆，取矩形图长宽中最大值作为圆形土体的半径。

3)提取矩形图像中有值部分(白色像素)，计算有值像素个数(白色像素值求和再除以255)，即为反色前土样图像中白色像素个数。

4)对矩形图像再次反色，提取有值部分，即为包含矩形边界四个角的黑色像素，并计算黑色像素个数，根据圆形土体图像与矩形图面积比(比值为π/4)，计算出土样图像中黑色像素个数(即矩形边界内黑色像素个数乘以比值)。

实施例

处理前原始土体彩色图片如图2所示，依据本发明方法在PS中对原始图片进行阈值调整处理，处理后的图片如图3所示。再计算圆形土体图像中黑白像素个数，黑白像素的个数和裂隙率如下表格所示。

表1：黑白像素值及裂隙率

黑色像素个数白色像素个数裂隙率0.04187

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。