李燦

摘 要：當(dāng)今在我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，帶動(dòng)了我國(guó)橋梁工程施工水平得到了全面的提高。為了增強(qiáng)橋梁路面裂縫提出的效果，在分析橋梁路面多種常見的噪音基礎(chǔ)上，結(jié)合橋梁路面圖像中不同噪音本證信息，提出了一種新的機(jī)遇橋梁路面斷裂方式分布式裂縫的檢測(cè)模型，整個(gè)分布式裂縫模型包括了轉(zhuǎn)會(huì)度圖，對(duì)灰度裂縫的初步提取以及圖像中噪音的濾除。

關(guān)鍵詞：橋梁；路面；裂縫；檢測(cè)；分析

橋梁路面主要是橋梁上部的基本結(jié)構(gòu)形式，然而其本身在服役的過(guò)程中，不可以避免的存在著各種缺陷以及損傷。在最近的幾年來(lái)，存在著較多的車輛超載問(wèn)題，橋梁病害逐漸的增加，橋梁垮塌事故不斷的出現(xiàn)，并且導(dǎo)致出現(xiàn)了人員傷亡。自從雅安地震之后，我國(guó)各個(gè)地區(qū)提高了橋梁檢測(cè)的力度，在橋梁進(jìn)行檢測(cè)的時(shí)候，對(duì)橋梁路面各個(gè)地區(qū)提高了橋梁檢測(cè)的力度，再進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程中，對(duì)橋梁路面裂縫檢測(cè)顯得較為重要。

1 關(guān)于橋梁路面圖像噪音分析

在數(shù)字圖像當(dāng)中，一般認(rèn)為噪音主要是指圖像中的非本源信息，噪音具有著疊加性、分布和大小不規(guī)則、和圖像之間具有著相關(guān)性等特點(diǎn)。橋梁路面圖像的噪音主要是來(lái)自于三個(gè)方面，一是外界環(huán)境的干擾，比如光照的不均勻以及路面上的雜物等。二是因?yàn)闊釢q冷縮等自然規(guī)律，對(duì)橋梁的維護(hù)而增加的必要路面切線冷縮等自然規(guī)律，對(duì)橋梁的維護(hù)而增加的必要路面切線以及對(duì)切線邊緣的保護(hù)殼等。三是橋梁路面建設(shè)過(guò)程中設(shè)備的限制，引起由于路面的不均勻性，尤其是路面材料的大小、顆粒以及路面粗燥度不同，都將會(huì)在能將裂縫識(shí)別的難度。

為了更加有效的去除干擾因素對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的影響，然而干擾噪音主要是指對(duì)裂縫檢測(cè)產(chǎn)生干擾的圖像本源信息，要是路路面圖像中的橋梁路面切線、橋梁路面切線的金屬保護(hù)殼、各種物體產(chǎn)生的陰影以及落在路面上的雜物等，在圖像分割的基礎(chǔ)上，根據(jù)擴(kuò)大鄰域窗口檢測(cè)算法去除噪音，同時(shí)用最小二乘回歸方程對(duì)偽劣縫進(jìn)行去除，為后面的路面橋梁分析以及管理提供技術(shù)基礎(chǔ)。

2 關(guān)于橋梁路面裂縫的處理

在對(duì)橋梁路面圖像的裂縫進(jìn)行識(shí)別以及提取之前，必須要對(duì)其圖像進(jìn)行預(yù)處理，將所存在著的干擾進(jìn)行消除，突出裂縫的信息，主要是為裂縫圖像的特征分析打下一個(gè)良好的基礎(chǔ)。對(duì)裂縫提取的全過(guò)程主要是分為以下步驟來(lái)進(jìn)行完成：首先是要采取基于自適應(yīng)均質(zhì)—中值濾波的閾值選擇對(duì)圖像當(dāng)中裂縫進(jìn)行初步的提取。其次便是對(duì)處理之后的圖像塊在于進(jìn)行濾除。最后便是提出了自適應(yīng)閾值的選擇算法分析，針對(duì)于光照不均勻的時(shí)候細(xì)小裂縫進(jìn)行提取。

2.1 基于自適應(yīng)均質(zhì)—中值濾波的閾值選擇

均值濾波器主要是適用于去除圖像當(dāng)中的顆粒噪音，但是同時(shí)也因?yàn)槠骄狄鹆四：默F(xiàn)象，并且模糊程度主要是和鄰域半徑成為正比例。中值濾波能夠做到去除椒鹽噪音也能夠保護(hù)圖像的邊緣，但是對(duì)于細(xì)節(jié)比較多的圖像不適應(yīng)采用原始中指濾波的方法，主要是因?yàn)閷?duì)整個(gè)圖像很難選擇一個(gè)閾值適合于所有的像素點(diǎn)，更難確定某一個(gè)閾值適合于多數(shù)圖片的每個(gè)像素點(diǎn)。

文章主要是提出了基于自適應(yīng)值—中值濾波的閾值選擇算法，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像當(dāng)中隨機(jī)噪音的去除，完成了雷鋒的初步提取。其主要的特點(diǎn)主要是為每一個(gè)像素點(diǎn)選擇該素點(diǎn)特定的閾值，該濾波器明顯能夠提出非常細(xì)小的裂縫，對(duì)于裂縫具有著增強(qiáng)的作用，并且內(nèi)對(duì)于噪音也是具有著顯著的平滑作用。異于常規(guī)的先對(duì)預(yù)處理之后的圖像濾波，后選擇一個(gè)固定的閾值對(duì)圖像二值比，文章算法在濾波的時(shí)候主要是作為現(xiàn)階段鄰域窗口的中心像素點(diǎn)進(jìn)行選擇特定的閾值，并且該算法當(dāng)中較為中值濾波之中比較次數(shù)出現(xiàn)了減少，所以該算法在時(shí)間復(fù)雜度上面也有著較大的提高。

2.2 關(guān)于擴(kuò)大鄰域窗口的檢測(cè)分析

在裂縫初步提取的過(guò)程中，實(shí)現(xiàn)了圖像中的裂縫完整提取、裂縫邊緣瑞華、裂縫內(nèi)部連續(xù)以及北京噪音平滑等，但是圖像當(dāng)中依然是存在著塊噪音以及偽裂縫。所以在裂縫初步提取的基礎(chǔ)上，文章提出了擴(kuò)大鄰域窗口的檢測(cè)方法，主要是去除圖像當(dāng)中的塊噪音部分，并且這些塊噪音具有著和立法的灰度值相同湖綜合室接近的特點(diǎn)。

擴(kuò)大鄰域窗口的檢測(cè)其目的主要是判別灰度值處于極值點(diǎn)的像素點(diǎn)是否是噪音點(diǎn)，針對(duì)于大面積的噪音，并且該噪音的灰度值以及裂縫的灰度值較為相似，主要是采用自適應(yīng)均質(zhì)濾波或者是中值濾波的方式，導(dǎo)致了處理的結(jié)果都并不是十分的理想，因?yàn)檫@種方法中將成塊存在著的并且裂縫灰度值相似的噪音作為雷鋒來(lái)進(jìn)行處理。

2.3 關(guān)于橋梁圖像當(dāng)中裂縫的去除分析

處于對(duì)橋梁以及路面的養(yǎng)護(hù)來(lái)說(shuō)，因?yàn)榇嬖谥鵁崦浝淇s的作用，橋梁終端以及水泥路面必須要進(jìn)行切線，針對(duì)于切線之后呈現(xiàn)的偽裂縫以及規(guī)則的建筑邊緣所形成的偽裂縫去除也是十分關(guān)鍵的。針對(duì)于裂縫以及切線的形成偽裂縫分析，主要是從它們的形態(tài)屬性進(jìn)行出發(fā)，適應(yīng)采用最小二乘法，進(jìn)而計(jì)算出裂縫以及微裂縫像素點(diǎn)的分布方差。

3 關(guān)于自適應(yīng)閾值的選擇算法分析

狹小的裂縫進(jìn)行提取也是相對(duì)來(lái)書較為重要的，通過(guò)及早的進(jìn)行發(fā)現(xiàn)，才能夠早處理，能夠增強(qiáng)橋梁的安全性以及增加橋梁的生命周期，在外界光線比較弱的情況下，細(xì)小的雷鋒以及背景像素點(diǎn)灰度值所存在著的差別相對(duì)來(lái)說(shuō)比較少，很難進(jìn)行識(shí)別以及分離，所以相機(jī)進(jìn)行拍攝的過(guò)程中，會(huì)使用閃關(guān)燈來(lái)提高光線的強(qiáng)度。但是在進(jìn)行使用閃光燈進(jìn)行拍攝的過(guò)程中，將會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)光照的不均勻，其圖像的灰度化后的灰度圖像像素點(diǎn)灰度值分布如下所示：根據(jù)閃光燈作為中心為圓心，亮度以及距離之間成為負(fù)相關(guān)，圖像邊緣的灰度值相對(duì)來(lái)說(shuō)比較低，在文章當(dāng)中主要是提出了自適應(yīng)閾值選擇的算法，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)光照不均勻的處理，其基本的原理主要是將灰度圖像看作為一個(gè)三維圖像，像素點(diǎn)的height、widthStep以及灰度值分別代表該像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)以及豎坐標(biāo)。

4 結(jié)語(yǔ)

文章中主要是提出了一種基于橋梁路面裂縫檢測(cè)的分布式裂縫檢測(cè)模型，這個(gè)模型對(duì)橋梁路面裂縫的各種噪音準(zhǔn)確的進(jìn)行分析，針對(duì)于不同的噪音來(lái)說(shuō)，分析其特征屬性，提出了相應(yīng)的去噪模型，克服了常規(guī)算法對(duì)其中一類噪音處理的局限性一級(jí)或許處理的復(fù)雜性。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證，分布式裂縫檢測(cè)模型對(duì)噪音的去除效果較為良好。但是從分布式裂縫檢測(cè)模型的處理結(jié)果可以知道，裂縫分析的部分微有斷裂，這主要是因?yàn)闃蛄郝访娴膹?fù)雜性以及設(shè)備局限性所導(dǎo)致的，這些都是模型需要進(jìn)一步研究和探討的方向。

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