式如下?
[0046]
[0047] 式中，ni,k為灰度值f(k，l)在5X5窗口鄰域內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)，通過遍歷窗口統(tǒng)計即 可獲得。
[0048] 滑動窗口對整幅圖像的每個像素點都進行對比度計算，由此可以得到原圖對應(yīng)的 對比度圖E(i，j);
[0049] 采用3X3的模板對E(i，j)進行中值濾波，濾除掉對比度較高的噪聲點。
[0050] 利用ostu自動分割閾值算法求取對比度圖E(i，j)的最佳分割閾值d，通過分割 閾值d可以求取出待增強的區(qū)域，增強算法采用如下公式：
[0051] y(k, 1) = A (x(k, l)-G)+x(k, 1)
[0052] 式中，y(k，1)表示窗口內(nèi)增強后的灰度值，x(k，1)為增強前的灰度值，A表示動 態(tài)增強系數(shù)，根據(jù)實際情況進行調(diào)整，G表示窗口內(nèi)所有像素的灰度均值。
[0053] 對所有待增強區(qū)域都進行如上式計算。
[0054] 至此，完成了落石圖像的局部增強。
[0055] 第二步圖像預(yù)處理
[0056] 對預(yù)處理的圖像首先采用5X5模板中值濾波，將濾波后的圖像進行勻光 處理，目的是針對圖像光照不均的情況，用來均衡圖像的光照強度。勻光處理采用直方圖均 衡化技術(shù)。直方圖均衡化后的圖像為f z(i，j)。
[0057] 第三步圖像分割
[0058] 本方法基于裂縫目標的特征進行分割，所使用的目標特征為裂縫圖像的灰度和方 差。設(shè)定滑動窗口大小為3X3,窗內(nèi)圖像的均值6 1<為：
[0059]
[0060] 式中，fz(k，1)表示窗口內(nèi)坐標為（k，1)處直方圖均衡化后的圖像灰度值。
[0061] 窗內(nèi)圖像的方差巧為，
[0062]
[0063] 滑動窗口對每個像素點都進行上述計算，便可以得到原圖對應(yīng)的灰度特征圖g(i， j)和方差特征圖v(i，j);
[0064] 同樣利用ostu自動分割閾值算法求取灰度特征圖g(i，j)和方差特征圖v(i，j) 的最佳分割閾值，利用分割閾值可以求取灰度特征和方差特征的二值圖B g(i，j)和&(1， j)，對兩個二值圖進行求與操作，其結(jié)果則為目標裂縫的二值圖B (i，j)。
[0065]
[0066] 式中，&表示求與操作。
[0067] 第四步骨架提取及區(qū)域延伸
[0068] 采用擊中擊不中變換對二值圖B(i，j)進行變換，求取其細化骨架U(i，j)。細化 的骨架會有很多斷裂，利用長度和方向信息，采用如下步驟進行區(qū)域延伸
[0069] a.遍歷U(i，j)的每個骨架區(qū)域，求取每個區(qū)域的長度值，去除掉小于IY=3的區(qū) 域，剩下區(qū)域為潛在區(qū)域，TL根據(jù)需求設(shè)定；
[0070] b.遍歷潛在區(qū)域，利用最小二乘線性擬合計算每個潛在區(qū)域的方向a，在每個區(qū) 域的頭部和尾部做a ±0(0 =2° )角度，r = 5為半徑的扇形搜索，r為斷裂誤差值，0 為方向偏差值；
[0071] c.將落在扇形區(qū)域的所有候選區(qū)域，按長度從小到大開始遍歷，與當前潛在區(qū)域 進行匹配，匹配成功則停止搜索，連接兩個潛在區(qū)域，并將新的區(qū)域重新作為潛在區(qū)域，重 復b，c兩步，直到?jīng)]有用于延伸的區(qū)域，此潛在區(qū)域不再進行搜索；
[0072] d.重復b，c步驟，直到所有潛在區(qū)域遍歷完畢。
[0073] 第五步裂縫參數(shù)計算
[0074] 完成上述步驟后，通過遍歷每個骨架的像素個數(shù)，可以得出裂縫的長度信息，遍歷 區(qū)域的像素個數(shù)，則可以得到裂縫的面積信息，由此可以給出相應(yīng)預(yù)警信息。
[0075] 至此，實現(xiàn)了基于圖像局部增強的山體裂縫檢測方法。
[0076] 綜上所述，本發(fā)明引入了數(shù)字圖像處理技術(shù)，圖像處理算法自適應(yīng)提高裂縫處的 對比度，解決了山體裂縫識別困難的問題，且較傳統(tǒng)儀器監(jiān)測方法具有無接觸測量的優(yōu)勢， 適用于野外實時監(jiān)控環(huán)境。
[0077] 以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精 神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種基于圖像局部增強的山體裂縫檢測方法，其特征在于，包括： 通過預(yù)先設(shè)定的圖像滑動窗口，對采集的圖像進行分析，確定所述圖像的中心點處的 灰度均值，并根據(jù)所述灰度均值，確定所述圖像的每個像素點的對比度； 根據(jù)每個像素點的對比度，構(gòu)建與所述圖像對應(yīng)的對比度圖，并利用OStu自動分割閾 值算法，對對比度圖進行分析，確定對比度圖的最佳分割閾值，并根據(jù)該最佳分割閾值，確 定出待增強的區(qū)域，并對確定出的待增強區(qū)域進行圖像增強處理； 對進行圖像增強處理后的圖像進行分析，確定出與圖像對應(yīng)的灰度特征圖和方差特征 圖； 并利用上述OStu自動分割閾值算法，求取所述灰度特征圖和反差特征圖的最佳分割 閾值，并利用該分割閾值，求取灰度特征和方差特征的二值圖，并對兩個二值圖進行求與操 作，確定出目標裂縫的二值圖； 采用擊中擊不中變換對所述目標裂縫的二值圖進行變換，確定其細化骨架，并對所述 細化骨架進行區(qū)域延伸處理，得到所述細化骨架上所有裂縫潛在區(qū)域； 對上述細化骨架的像素進行遍歷，得到裂縫的長度信息，并且根據(jù)遍歷出的區(qū)域的像 素個數(shù)，計算裂縫的面積信息。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像局部增強的山體裂縫檢測方法，其特征在于， 還包括： 在利用OStu自動分割閾值算法，對對比度圖進行分析之前，對對比度圖進行濾波處 理，以濾除掉對比度較高的噪聲點。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像局部增強的山體裂縫檢測方法，其特征在于， 還包括： 在對進行圖像增強處理后的圖像進行分析，確定出與圖像對應(yīng)的灰度特征圖和方差特 征圖之前，對進行圖像增強處理后的圖像依次進行中值濾波處理和勻光處理。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于圖像局部增強的山體裂縫檢測方法，其特征在于， 所述勻光處理采用直方圖均衡化技術(shù)。5. 根據(jù)權(quán)利要求1-4中任意一項所述的一種基于圖像局部增強的山體裂縫檢測方法， 其特征在于，還包括： 根據(jù)裂縫的面積信息，發(fā)出對應(yīng)的預(yù)警信息。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種山體裂縫檢測方法，包括通過圖像滑動窗口對采集的圖像進行分析，確定圖像的每個像素點的對比度；根據(jù)該對比度，構(gòu)建對比度圖，對對比度圖進行分析，確定對比度圖的最佳分割閾值，根據(jù)該閾值，確定出待增強的區(qū)域，并對待增強區(qū)域進行圖像增強處理；對處理后的圖像進行分析，確定出灰度特征圖和方差特征圖；求取灰度特征圖和反差特征圖的最佳分割閾值，并求取灰度特征和方差特征的二值圖，對兩個二值圖進行求與操作，確定出裂縫的二值圖；對目標裂縫的二值圖進行變換確定其細化骨架，并對骨架進行區(qū)域延伸處理，得到骨架上所有裂縫潛在區(qū)域；對骨架的像素進行遍歷，得到裂縫的長度信息，并根據(jù)區(qū)域的像素個數(shù)，計算裂縫的面積。
【IPC分類】G06T7/00
【公開號】CN104992429
【申請?zhí)枴緾N201510195310
【發(fā)明人】焦書森, 惠飛菲, 宋楊
【申請人】北京宇航時代科技發(fā)展有限公司
【公開日】2015年10月21日
【申請日】2015年4月23日