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基于数字图像处理技术的混凝土表面裂缝特征测量和分析

作　者: 尹兰
导　师: 何小元
学　校: 东南大学
专　业: 固体力学
关键词: 数字图像处理裂缝特征滤波对比度增强梯度阈值法重心法亚像素
分类号: TU375
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

在建设工程中,设计、施工和使用等方面的原因使混凝土结构产生裂缝,影响其美观、使用和耐久性。当裂缝宽度达到一定的数值时,还可能危及结构的安全。因此,裂缝问题是一个人们普遍关心的问题。大量科研和实践都证明了混凝土结构出现裂缝是不可避免的。裂缝是一种人们可以接受的材料特性,问题是如何使其有害程度控制在允许的范围之内。另外,裂缝的位置和形态近似反映了混凝土内拉应力的方向和集中部位,与产生拉应力的原因之间存在比较确定的对应关系。因此,可以利用这一特性初步判断结构上出现裂缝的原因,评判裂缝的危害,从而采取相应的解决措施。由上可见,准确掌握混凝土裂缝的形态、长度、宽度和深度等,在正确判断混凝土构件的状态及提出科学合理的处理方案中起着至关重要的作用。混凝土构件裂缝是事故处理、施工验收、陈旧建筑物安全性鉴定、维修和补强设计时的必须检测项目。正确的评价混凝土表面的裂缝,对结构的评估、鉴定和维护具有非常重要的现实意义。随着检测技术的进步,传统的人工目测法测定裂缝的长度、宽度,由于其主观性较大,且精度和效率较低,将逐渐被新的方法所代替,其他检测方法如声发射法等也逐渐显现出各自的缺陷。而随着计算机图像处理技术的不断发展,它已深入到水泥基材料裂缝的定量评价中,并发挥着非接触、相对便捷、直观和精确的优势。本文正是利用了基于光测法基础上的数字图像处理技术对混凝土表面裂缝宽度特征进行了测量和分析。首先利用图像采集系统进行裂缝图像的采集,对工程中较大的裂缝采取分段采集的方法。对采集到的图像首先进行滤波、锐化、对比度增强等处理。在这里,本文提出了一种新的图像增强算法即SFC(Sharp Filter Contrast)结合法,为后续处理提供了高质量的图像。然后,利用改进的梯度阈值法检测裂缝的边缘,它可以将边缘精确定位到一个像素的精度。接着,本文对传统的重心算子亚像素提取法进行了改进,并应用于裂缝边缘提取中,得到了小数级像素的边缘点坐标,从而将边缘精确到了亚像素的精度。最后,基于提取到的边缘对裂缝宽度及其方差进行了计算。文中还提出了水平标尺法、最小距离法两种测量裂缝宽度的新方法,其计算精度均得到了实验验证。最后,本文基于Visual C++6.0开发环境,用C++语言和MFC类库,采用面向对象的程序设计方法,用软件实现了裂缝宽度特征的测量,使裂缝检测更加直观化。软件界面设计合理,具有较强的人机交互性,有较好的可视性和合理的结构体系。配合一定的硬件采集系统,可实现处理过程的自动化,解决传统人工检测裂缝的效率低、主观性、不确定性等方面的弊端,发挥了数字图像处理技术的优势。这种裂缝检测技术还可应用于国防、航空航天、机械制造等众多领域中。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-12
  1.1 混凝土表面裂缝问题的基本认识  9
  1.2 裂缝检测技术的研究现状  9-11
    1.2.1 研究现状  9-10
    1.2.2 本文所用的检测方法  10-11
  1.3 本文的研究目的和意义  11
    1.3.1 本文研究目的  11
    1.3.2 本项研究的意义  11
  1.4 本文的主要研究内容  11-12
第二章数字图像处理技术及裂缝图像的采集  12-22
  2.1 基本概念  12
  2.2 图像处理系统的硬件与软件  12
  2.3 图像的数字化  12-14
  2.4 数字图像处理的内容  14-15
  2.5 数字图像处理的特点与优点  15
    2.5.1 数字图像处理的优点  15
    2.5.2 数字图像处理的特点  15
  2.6 数字图像处理与检测的发展状况  15-16
  2.7 数字图像处理与检测的应用  16
    2.7.1 数字图像处理的应用  16
    2.7.2 数字图像检测的应用  16
  2.8 裂缝图像的采集  16-22
    2.8.1 图像采集的基本理论  16-17
    2.8.2 确定型图像场抽样  17-18
    2.8.3 图像量化  18
    2.8.4 裂缝图像输入设备  18-22
第三章裂缝图像预处理  22-29
  3.1 图像空间域单点增强  22-23
    3.1.1 灰度变换  22
    3.1.2 直方图修正  22-23
  3.2 空间域图像平滑  23-26
    3.2.1 邻域平均法  23-24
    3.2.2 中值滤波  24-25
    3.2.3 梯度倒数加权法  25
    3.2.4 选择式掩模平滑  25-26
  3.3 空间域图像锐化  26
    3.3.1 梯度锐化  26
    3.3.2 拉普拉斯锐化  26
  3.4 适合裂缝图像的新的图像增强算法研究  26-29
    3.4.1 裂缝图像的特点  27
    3.4.2 裂缝图像增强算法  27-29
第四章裂缝图像边缘检测  29-41
  4.1 图像的边缘检测  29-34
    4.1.1 边缘检测原理  29-30
    4.1.2 经典微分算子的边缘检测  30-34
  4.2 裂缝图像的边缘检测  34-41
    4.2.1 边缘检测要求  34
    4.2.2 一种基于灰度差阈值的边缘检测方法  34-35
    4.2.3 实验图像分析  35-36
    4.2.4 亚像素边缘检测  36-41
第五章裂缝图像的宽度计算方法及其精度分析  41-50
  5.1 裂缝特征选择  41
  5.2 裂缝图像检测单位标定  41
  5.3 裂缝图像区域选择  41
  5.4 裂缝宽度的计算方法  41-42
    5.4.1 水平标尺法  41-42
    5.4.2 最小距离法  42
  5.5 裂缝宽度精度的实验分析  42-50
    5.5.1 图像采集及处理流程  43
    5.5.2 实验结果分析  43-50
第六章裂缝检测软件设计及实例分析  50-63
  6.1 VISUAL C++的优势  50-51
    6.1.1 关于 Visual C++  50
    6.1.2 面向对象的程序设计方法的采用  50
    6.1.3 强大的 MFC 优势  50
    6.1.4 丰富的技术资源  50-51
  6.2 构造自己的 DIB 函数库  51-52
    6.2.1 图像的存储格式  51
    6.2.2 BMP 位图文件及函数库的生成  51-52
  6.3 软件设计  52-59
    6.3.1 功能设计  52-53
    6.3.2 用户界面设计  53-54
    6.3.3 菜单设计  54-55
    6.3.4 工具栏的设计  55
    6.3.5 消息映射的建立  55-59
  6.4 裂缝检测软件方案设计  59-63
    6.4.1 裂缝图像处理方案  59
    6.4.2 裂缝图像格式的转换  59-60
    6.4.3 裂缝图像的预处理  60
    6.4.4 裂缝图像的边缘检测  60
    6.4.5 亚像素定位  60
    6.4.6 裂缝宽度的计算  60
    6.4.7 实例分析  60-63
第七章全文总结和展望  63-65
  7.1 全文工作总结  63
    7.1.1 图像增强方法  63
    7.1.2 边缘检测方法  63
    7.1.3 裂缝宽度计算方法  63
    7.1.4 宽度的计算的精度分析  63
    7.1.5 裂缝检测软件的编制及进行实例分析  63
  7.2 今后工作展望  63-65
参考文献  65-67
致谢  67

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