[发明专利]一种混凝土裂缝勾勒结果图像噪声优化方法

说明书

本发明提供了一种混凝土裂缝勾勒结果图像噪声优化方法，包括：采集裂缝图像，并将其依次进行灰度化及自适应二值化，转换为黑白二值图像，利用高斯模糊算法对黑白二值图像进行模糊处理，得到处理后的裂缝黑白图像，利用Canny算子对处理后的裂缝黑白图像进行轮廓勾勒，得到轮廓勾勒图像，利用findCountours函数将轮廓勾勒图像中所有轮廓框架单独提取出来，得到单独轮廓框架，计算单独轮廓框架的最小外接矩形，结合最小外接矩形的轮廓向量及长宽比进行分析，根据分析判断，剔除不符合标准的轮廓，得到最终裂缝勾勒结果图像。本发明提供的混凝土裂缝勾勒结果图像噪声优化方法，能够有效判断消除大面积的图像噪声及微小图像噪声。

技术领域

本发明涉及工程质量安全检测技术领域，特别是涉及一种混凝土裂缝勾勒结果图像噪声优化方法。

背景技术

混凝土裂缝是由于混凝土结构在内外因素的作用而产生的物理结构变化，而裂缝是混凝土结构物承载能力、耐久性及防水性降低的主要原因。土木建筑工程，以混凝土结构占主导地位，混凝土结构在内外因素的作用下不可避免地存在裂缝。因此，对混凝土裂缝的检测和其扩张趋势的检测有其必要性和重要性。

在运用图像处理对混凝土裂缝的拍照勾勒时，由于混凝土特性，在裂缝周边可能会出现小空泡、表面细小砂石、表面裂纹或者由于浸水导致的混凝土颜色差异等影响裂缝勾勒结果的因素。单纯的图像勾勒算法无法区分裂缝主体和上述误差因素，因此，在勾勒时，会将所以情况一并勾勒，从而影响裂缝勾勒结果的准确性。

现有技术中，通常采用高斯模糊等图像处理手段缓解由于外界干扰因素导致的图像勾勒结果误差，高斯模糊往往针对微小图像噪声。若需要消除大面子图像噪声是，需要提高模糊系数，当模糊系数设置过高时会影响裂缝主体勾勒结果的准确性，因此当前现有技术手段对如混凝土表面空泡，色差等大面积的影响因素的处理效果并不理想。因此，设计一种混凝土裂缝勾勒结果图像噪声优化方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种混凝土裂缝勾勒结果图像噪声优化方法，在保证裂缝主体勾勒结果不受影响的前提下，能够有效判断消除大面积的图像噪声及微小图像噪声。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种混凝土裂缝勾勒结果图像噪声优化方法，包括如下步骤：

步骤1：采集裂缝图像，并将裂缝图像依次进行灰度化及自适应二值化，将裂缝图像转换为黑白二值图像；

步骤2：利用高斯模糊算法对黑白二值图像进行模糊处理，得到处理后的裂缝黑白图像；

步骤3：利用Canny算子对处理后的裂缝黑白图像进行轮廓勾勒，得到轮廓勾勒图像；

步骤4：利用findCountours函数将轮廓勾勒图像中所有轮廓框架单独提取出来，得到单独轮廓框架；

步骤5：计算单独轮廓框架的最小外接矩形，结合最小外接矩形的轮廓向量及长宽比进行分析，根据分析判断，剔除不符合标准的轮廓，得到最终裂缝勾勒结果图像。

可选的，步骤2中，利用高斯模糊算法对黑白二值图像进行模糊处理，得到处理后的裂缝黑白图像，具体为：

利用高斯模糊算法对黑白二值图像进行模糊处理，其中，将高斯模糊算法中的卷积核边长设置为4，经过模糊处理后，得到处理后的裂缝黑白图像。

可选的，步骤3中，利用Canny算子对处理后的裂缝黑白图像进行轮廓勾勒，得到轮廓勾勒图像，具体为：

利用Canny算子对处理后的裂缝黑白图像进行轮廓勾勒，描绘所有图像不同色差块的边缘部分，得到轮廓勾勒图像。

可选的，步骤5中，计算单独轮廓框架的最小外接矩形，结合最小外接矩形的轮廓向量及长宽比进行分析，根据分析判断，剔除不符合标准的轮廓，得到最终裂缝勾勒结果图像，具体包括如下步骤：