[发明专利]一种基于动态阈值的桥梁裂缝检测方法

权利要求书

1.一种基于动态阈值的桥梁裂缝检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、数据采集，通过图像采集系统获取原始桥梁裂缝图像；

步骤2、图像预处理，对原始桥梁裂缝图像进行灰度变换，得到裂缝灰度图像，对得到的裂缝灰度图像进行高斯滤波去除噪声，再对去噪后的裂缝图像采用线性变换、直方图均衡化和Gamma变换三种方法进行图像增强处理；

步骤3、桥梁裂缝检测，对步骤二得到的结果进行图像分割和二值化处理，获取裂缝二值图像所有连通域面积信息，设置动态阈值，将符合长宽比和面积阈值的连通域视为裂缝区域，并对该区域进行提取；

步骤4、桥梁裂缝信息计算，通过统计裂缝区域的像素点的数量以及标定系数计算裂缝的实际面积和裂缝率，对裂缝进行骨架化，得到处理后的裂缝骨架，获取裂缝的长度信息，再将裂缝区域用矩形作有限元分割，得到裂缝实际平均宽度，具体实施步骤包括：

步骤4.1、对桥梁的裂缝面积和裂缝率的计算，统计步骤3得到的裂缝连通域内像素点的数量信息，计算裂缝的实际面积，计算方法如下：

（8）

（9）

其中，S为裂缝面积； N为裂缝区域像素点个数；I为图像分辨率，单位为pixel/mm； H为图像的像素高度；V为图像的像素宽度；p为裂缝率；

步骤4.2、裂缝的长度信息获取，具体步骤如下：

步骤4.2.1、对步骤3得到的结果进行形态学腐蚀运算，按照“4 邻域”腐蚀目标区，设定灰度值为255；其次，判断目标像素点左右相邻域像素点的像素值是否都为0，如果左右相邻域像素点的像素值全为0，则认为该像素点为内部点，如果左右像素点不全为0，则该像素点可删除，跳过路径方向邻域内像素点开始判断，直到只留下单像素点，剩下的目标区域就是原裂缝图像的拓扑形式，即细化后的裂缝骨架图；

步骤4.2.2、将细化后的裂缝骨架图进行形态学膨胀处理，通过膨胀算法将裂缝骨架按照双像素排列，并取膨胀闭环骨架周长的一半作为裂缝的像素长度，按照标定系数计算裂缝实际长度，计算方法如下：

(10)

其中，L为裂缝骨架的像素周长；l为裂缝的实际长度；

步骤4.3、裂缝平均宽度的计算，在裂缝区域内用矩形作有限元分割，并使矩形的数量趋向于无穷大，用这无数个矩形来拟合、代替裂缝区域；再通过求极限的方法计算裂缝的平均宽度，记，则裂缝面积计算方法如下：

（11）

由以上公式可知，裂缝实际平均宽度的计算方法如下：

（12）。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态阈值的桥梁裂缝检测方法，其特征在于，所述的图像采集系统包括桥梁检测车车体、工作桁架、图像采集设备活动导轨、图像采集设备支架以及图像采集设备。

3.根据权利要求1所述的一种基于动态阈值的桥梁裂缝检测方法，其特征在于，在步骤2中，具体实施步骤包括：

步骤2.1、首先，将具有RGB三个通道的原始桥梁裂缝图像转换成只具有单通道的裂缝灰度图像，转换公式如下；其次，将裂缝灰度图像的灰度值限制在[0-255]范围内；

（1）

其中，Gray为每个像素点的灰度值；B为该像素在蓝色通道的像素值；G为该像素在绿色通道的像素值；R为该像素在红色通道的像素值；a，b，c分别为蓝，绿，红三原色的变换系数；

步骤2.2、选取3×3的高斯卷积核，使之与原图像矩阵作卷积运算以达到滤波去噪的作用；

步骤2.3、通过线性变换、直方图均衡化和Gamma变换，增强裂缝图像的亮度与灰度的对比度，使暗像素区域更暗、亮像素区域更亮，从而获得预处理后的裂缝图像。