基于特征分析的地铁隧道裂缝图像处理技术研究

发布时间：2021-03-30 23:34

　　我国城市轨道交通事业蓬勃发展,绝大部分地铁线路修建于地下隧道中,其安全性对于地铁交通运输至关重要。地铁隧道在建设和使用过程中由于温度、湿度、岩层性质等原因不可避免的产生裂缝。裂缝不仅影响隧道的稳定性,同时严重危害列车行车安全。因此有效的裂缝检测至关重要,为地铁隧道的检修和养护部门提供准确的基础数据。目前我国隧道裂缝检测大部分依靠人工肉眼检测和手工标记,但人工的方法不仅浪费时间,浪费精力,而且人的主观性也较强,不利于隧道的安全检测。因此,采用自动化的裂缝检测系统来代替传统方法成为隧道工程无损检测发展的必然趋势。本文首先采用Mask匀光算法来平衡图像的整体亮度,均衡光照影响,而后采用灰度级腐蚀来增强裂缝与背景的对比度,通过这些预处理来改善图像的质量,减少后续处理的难度。采用高斯-快速中值滤波算法对图形进行去噪,除去了图像中的大量背景成分的噪声,有利于后续的图像分割和识别。在图像分割处理中,采用基于边缘信息的二次改进Otsu算法对图像分割,得到二值图像,并对得到的二值图像去噪、连接。之后,对裂缝图像进行骨架图提取与毛刺滤除,结合投影法与阈值法对裂缝进行分类识别,根据处理后的二值裂缝图像在坐标... 

【文章来源】：兰州交通大学甘肃省

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图像增强对比图

(a) 原图 (b) 反转后的图图 3.2 反转对比图表 3.1 滤波对比表峰值信噪比 均方差原图中值滤波 29.1323 78.3156反转后的图中值滤波 31.5297 45.7200可以看出，反转后的图像经高斯滤波后峰值信噪比高于原图而言，峰值信噪比越高，均方差越小，说明其滤波效果越好速中值滤波算法能够很好的滤除图像中的高斯噪声，然而在一定程度上会造声的去除中有一定缺陷，但对边缘噪声的滤除明显，同时能。综合两者的优点本文提出用高斯-快速中值滤波方法对采处理。

兰州交通大学硕士学位论文保证能够获取良好的滤波效果，选取 3×3 模板窗口进行滤波。在 Matlab 中进行仿真处理，得到的地铁隧道裂缝图像滤波结果如图 3.5 所示。A1A2A3


本文编号：3110345