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        基于形態(tài)學(xué)及邊緣檢測的雷達圖像特征提取

        2021-03-15 09:31:04劉金龍袁小軍蔡新未張必勝王金璽
        工程質(zhì)量 2021年1期
        關(guān)鍵詞:形態(tài)學(xué)特征提取邊緣

        劉金龍,袁小軍,蔡新未,張必勝,王金璽

        (江蘇省建筑工程質(zhì)量檢測中心有限公司,江蘇 南京 210028)

        0 引言

        雷達法是近年來迅速發(fā)展起來的一種無損檢測技術(shù),具有快速、無損、連續(xù)檢測、檢測結(jié)果直觀等特點,該方法已經(jīng)被越來越廣泛地應(yīng)用于建設(shè)工程的各個領(lǐng)域。隨著雷達技術(shù)應(yīng)用的日益頻繁,對雷達的整體性能要求越來越高,然而對于圖像的解釋仍停留在依靠人工判讀的階段。雷達圖像的解釋成了工程應(yīng)用中的一個難題,其不定性及對人的經(jīng)驗的依賴性嚴重影響了檢測的效率和質(zhì)量。

        數(shù)字圖像處理技術(shù)在航空航天、工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療診斷、資源環(huán)境、氣象及交通監(jiān)測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,創(chuàng)造了極大的社會價值,然而在雷達圖像處理中應(yīng)用的并不多。本文將數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于雷達圖像處理中,采用具有一定形態(tài)結(jié)構(gòu)元素來提取圖像中對應(yīng)的特征曲線,以此對圖像特征進行分析判別。同時對雷達圖像進行邊緣檢測,可以快速而準確地得到圖像邊緣骨架曲線。數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于雷達圖像處理中,必將改善雷達圖像的判讀成功率,提高雷達檢測的效率和質(zhì)量[1,2]。

        1 雷達探測原理

        雷達發(fā)射天線向結(jié)構(gòu)表面發(fā)射高頻帶短脈沖電磁波,電磁波在結(jié)構(gòu)中傳播時,其傳播路徑、電磁場強度和波形將隨所通過介質(zhì)的電性和幾何形態(tài)的變化而變化,主機將對此部分的反射波進行適時接收,對接收到的數(shù)據(jù)進行一系列處理后得到雷達圖像,根據(jù)得到的雷達圖像可確定結(jié)構(gòu)特性(缺陷)等[3],成像過程如圖 1 所示。

        圖1 雷達測試原理圖

        2 試驗研究

        2.1 試件制作

        此次研究的混凝土試件內(nèi)部缺陷有空洞、裂縫、不密實等,空洞缺陷采用在試件中埋設(shè) PVC 管進行模擬;不密實缺陷采用在試件中埋設(shè)泡沫進行模擬;試件澆筑時在模板的對應(yīng)位置埋設(shè)薄鋼板,待混凝土初凝后取出薄鋼板從而形成裂縫缺陷。試驗室采用 C20 混凝土澆筑試件,試件澆筑前,首先在模板上對應(yīng)于缺陷位置處鉆孔,使模板上對應(yīng)位置處的 PVC 管、薄鋼板伸出試件外,以準確固定空洞、裂縫缺陷位置,以便與雷達測試結(jié)果進行對比。缺陷模擬材料如圖 2 所示,缺陷布置如圖 3 所示,試件成型后實況如圖 4 所示。

        圖2 缺陷模擬材料

        2.2 雷達圖像分析

        此次對混凝土構(gòu)件表面沿平行長邊方向布置測線進行測試,對混凝土板表面中部測線所采集的雷達數(shù)據(jù)進行處理。處理后的混凝土試件的雷達圖像如圖 5 所示,圖中左側(cè) 4 個方框中為空洞缺陷的典型雷達圖像,右側(cè) 2 個方框中為不密實缺陷的典型雷達圖像,水平向虛線為混凝土板與空氣分界面位置。

        從圖 5 混凝土試件雷達圖像中得到:空洞、不密實缺陷圖像表現(xiàn)為典型雙曲線特征,這類缺陷測試效果較好。裂縫位置處未見典型雷達圖像特征,裂縫不易探測。本次試件設(shè)計的裂縫寬度為 2.0 mm,裂縫寬度較小,且裂縫內(nèi)空氣與混凝土的相對介電常數(shù)相差不大,這些都是裂縫不能被探測的原因。

        3 基于形態(tài)學(xué)的雷達圖像特征提取

        3.1 形態(tài)學(xué)基本理論

        數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是以隨機集論、積分幾何、拓撲學(xué)、近代代數(shù)為基礎(chǔ)的用于數(shù)字圖像處理和識別的學(xué)科[4],其圖像基本處理方法如圖 6 所示。

        圖3 凝土試件缺陷布置

        圖4 試件成型后實況

        圖5 混凝土試件雷達灰度剖面圖

        圖6 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本方法

        大部分形態(tài)學(xué)運算都定義在腐蝕和膨脹的基本運算的基礎(chǔ)上,通過運算處理達到改善圖像質(zhì)量、描述和定義圖像的各種幾何參數(shù)和特征如面積、周長、連通性、顆粒度、骨架和方向性等目的[4],常見的形態(tài)學(xué)運算有腐蝕和膨脹兩種。

        3.2 圖像特征提取的基本思路

        為了找到方便快捷的特征提取方法,主要用到的方法與步驟如下:①適當去除噪聲;②應(yīng)用圖形處理中的腐蝕功能,對圖像進行處理,去掉次要部分,保留我們需要的主要特征;③利用膨脹處理,對腐蝕數(shù)據(jù)進行處理,把主要特征復(fù)原,次要特征在腐蝕過程中得到去除;④對圖像進行邊緣檢測,首先檢測圖像中的邊緣特征點,再將圖像中的邊緣特征點按照一定的方法連接起來,形成圖像邊緣的分界線;⑤利用前面幾步得到的圖形再進行計算機處理,提取出特征,如圖 7 所示。

        圖7 信號特征提取流程

        本文采用對雷達回波信號剖面按照圖像的特點進行特征提取,主要通過提取雙曲線輪廓特征對雷達回波信號剖面特征進行提取。

        3.3 形態(tài)學(xué)應(yīng)用于雷達數(shù)據(jù)處理

        本文采用不同的結(jié)構(gòu)元素系數(shù)腐蝕、膨脹處理圖形,目的在于去掉細節(jié),保留主體,同時找到適合的結(jié)構(gòu)元素,以更好地凸顯圖像特征。圖 8 給出了不同系數(shù)的腐蝕膨脹結(jié)果。

        從圖 8 可以看出:通過腐蝕、膨脹處理后圖像的主要特征得到體現(xiàn),次要因素得以忽略(去除),從而為雷達圖像的判讀、解釋起到良好的區(qū)分作用,這是我們進行雷達圖像分析的基礎(chǔ),按照處理的要求,可以選擇相應(yīng)的系數(shù)進行處理,以滿足不同的處理要求。

        4 基于圖像邊緣檢測的雷達圖像特征提取

        本文通過邊緣檢測來提取雷達圖像的特征曲線,對圖像進行邊緣檢測的基本步驟如下:首先檢測圖像中的邊緣特征點,再將圖像中的邊緣特征點按照一定的方法連接起來,形成圖像邊緣的分界線,此邊緣分界線可以將目標圖像與背景圖像區(qū)分開來,從而得到雷達圖像的特征曲線。雷達圖像中某對象的邊界上的像素點,其領(lǐng)域?qū)⑹且粋€灰度級變化帶。根據(jù)圖像中灰度變化的特征,可將灰度變化特征分為屋頂型、凸緣型、階梯型等 3 個基本類型,具體如圖 9 所示。對形態(tài)學(xué)處理后的雷達圖像進行邊緣檢測,邊緣檢測結(jié)果如圖 10 所示。

        圖8 雷達圖像腐蝕膨脹結(jié)果

        圖9 圖像邊緣的典型變化特征

        從圖 10 圖像邊緣檢測處理的結(jié)果可以看出:邊緣檢測結(jié)合腐蝕、膨脹能快速而準確地得到圖像邊緣曲線,且邊界線連續(xù)平滑。

        圖10 圖像邊緣檢測結(jié)果

        5 結(jié)語

        1)本節(jié)提出了基于形態(tài)學(xué)的圖像特征提取的一般思路。

        2)通過形態(tài)學(xué)腐蝕、膨脹處理后圖像的主要特征得到體現(xiàn),次要因素得以忽略(去除),從而為雷達圖像的判讀、解釋起到良好的區(qū)分作用,這是我們進行雷達圖像分析的基礎(chǔ)。

        3)邊緣檢測結(jié)合腐蝕、膨脹能快速而準確地得到圖像邊緣骨架曲線,且邊界線連續(xù)平滑。

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