隧道裂縫圖像智能匹配與變化趨勢檢測算法研究.pdf

1、裂縫是影響隧道內(nèi)部安全的重要因素之一，并且隨著時(shí)間推移可能發(fā)生進(jìn)一步形變，最后對地鐵運(yùn)營安全造成嚴(yán)重影響，所以要對特定的危險(xiǎn)裂縫進(jìn)行密切監(jiān)測。近幾年，視覺檢測與圖像處理技術(shù)，成為隧道裂縫病害自動檢測的主要方法。進(jìn)行裂縫檢測時(shí)，由于外部環(huán)境及拍攝設(shè)備的原因，不同時(shí)間拍攝得到的同一裂縫所在圖像，會出現(xiàn)裂縫產(chǎn)生一定的平移、旋轉(zhuǎn)甚至縮放等問題。本文提出了一種基于圖像處理的地鐵隧道裂縫匹配和變化趨勢檢測算法，能夠進(jìn)行裂縫圖像匹配，在大量圖像庫中檢

2、測出包含指定裂縫的圖像，并比較裂縫寬度變化。
　　本文首先利用MASK算法對隧道裂縫圖像進(jìn)行勻光處理，平衡圖像光照，增強(qiáng)對比度，然后采用OTSU方法對裂縫圖像進(jìn)行閾值分割，接下來采用基于連通區(qū)域的兩步濾波算法濾除噪聲，得到只包含裂縫信息的二值圖像。針對此二值圖像，采用細(xì)化算法和去分支算法進(jìn)行處理，得到裂縫骨架圖。
　　為了提取圖像的特征，便于下一步匹配，本文設(shè)計(jì)了裂縫圖像特征提取算法，采用改進(jìn)的Harris算子提取裂縫骨架圖

3、的特征點(diǎn)，并設(shè)計(jì)算法對特征點(diǎn)矩陣進(jìn)行擴(kuò)充和歸一化，得到最終的特征點(diǎn)集。接下來要進(jìn)行裂縫圖像特征點(diǎn)集匹配，本文提出了基于Fréchet距離和Hausdorff距離的點(diǎn)集配準(zhǔn)算法進(jìn)行裂縫特征點(diǎn)匹配。
　　在裂縫變化趨勢檢測時(shí)，本文采用將二值圖像與灰度圖相結(jié)合的方法計(jì)算裂縫寬度，取1-σ準(zhǔn)則作為裂縫寬度計(jì)算準(zhǔn)則，在像素域進(jìn)行寬度計(jì)算。采用MATLAB仿真的方法使得裂縫寬度發(fā)生變化，并將變化前后的寬度計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比較，驗(yàn)證了該寬度計(jì)算方法