[发明专利]结构表面裂缝特征的识别与提取方法

权利要求书

1.一种结构表面裂缝特征的识别与提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1.读取结构表面图像二维数据矩阵并输入工程参数；

步骤2.对结构表面图像进行灰度化和降低灰度级处理，得到降级后的结构表面灰度图像；

步骤3.对降级后的结构表面灰度图像进行中值降噪处理，得到去噪后的结构表面图像；

步骤4.对去噪后的结构表面图像进行图像分割，得到裂缝图像；包括以下子步骤：

步骤4-1.设置图像分割有关结构元素，从不同角度分割裂缝；结构元素如下：

步骤4-2.采用检测算子，表示膨胀运算，表示腐蚀运算，对去噪后的结构表面图像进行多次边缘检测，每次检测结果为E′₁(x,y)；并且计算每一次检测后图像与上一次检测后图像之间的标准差σ，当标准差σ0.96时，记录当前检测次数β₁，并停止检测；

步骤4-3.将B₃₁结构元素更改为B₃₂，得到检测结果E′₂(x,y)和检测次数β₂；

步骤4-4.将B₃₁结构元素更改为B₃₃，得到检测结果E′₃(x,y)和检测次数β₃；

步骤4-5.将B₃₁结构元素更改为B₃₄，得到检测结果E′₄(x,y)和检测次数β₄；

步骤4-6.计算β₁～β₄对应权值，计算公式为：

步骤4-7.对检测结果E′₁(x,y)～E′₄(x,y)按照加权算法进行合并，最终得分割后图像：

步骤5.计算裂缝图像中每一条裂缝包含的像素个数；并且计算结构表面图像所显示的结构实际面积与图像像素面积之间的比例关系，得到每个像素的实际面积；通过像素个数与每个像素的实际面积，得到每一条裂缝的实际面积；

步骤6.对裂缝图像中的每一条裂缝采用相应大小的矩形框进行标记，每一个矩形框恰好包含每一条裂缝，同时矩形框应当满足面积最小原则，得到标记图像；

步骤7.计算结构表面图像所显示的结构实际尺寸与图像像素尺寸之间的比例关系，得到每个像素的实际长度和宽度大小；根据矩形框的像素长度与每个像素的实际长度得到裂缝的实际长度，根据矩形框的像素宽度与每个像素的实际宽度得到裂缝的实际宽度；按照矩形框的长宽比对裂缝进行分类：矩形框水平长度大于竖直宽度的裂缝为水平裂缝，否则为垂直裂缝。

2.根据权利要求1所述的结构表面裂缝特征的识别与提取方法，其特征在于：其中，在步骤1中，结构表面二维数据矩阵f(x,y)如下：

式中，M，N表示对图像采样时，每行采样数和每列采样数；f(x,y)表示(x,y)处的像素RGB三个颜色值；

在步骤1中输入的工程参数包括：结构表面图像所显示的结构实际长度L及宽度W；和结构表面图像的像素长度p及像素宽度r。

3.根据权利要求1所述的结构表面裂缝特征的识别与提取方法，其特征在于：

其中，步骤2包括以下子步骤：

步骤2-1.图像灰度化

对图像像素的R、G、B三个颜色分量求取平均值，作为灰度值：

f′(x,y)＝(R(x,y)+G(x,y)+B(x,y))/3 (2)

经处理后得到结构表面灰度图像；

步骤2-2.灰度降级处理

对结构表面灰度图像进行降级处理，以s作为指定降低级，将灰度图像每个像素灰度值除以降低级，对得到的结果做取整运算，再乘以降低级：

最终得到降低灰度级后的结构表面灰度图像，该图像为M×N矩阵。