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专利号: 2019103285956
申请人: 江西科技学院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2025-10-14
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种桥梁裂缝检测方法,其特征在于,包括:

S1,对桥梁裂缝区域进行图像采集;

S2,采用小波变换将裂缝区域外的纹理和细节影响最小化;

S3,采用图像形态学分析方法去除图像中噪声块,初步分割出裂缝信息;

S4,采用裂缝连接方法将断开的裂缝连接起来,再将连线之间的小块连通域填充,进而分割出完整裂缝,实现桥梁裂缝检测;

其中,S2,采用小波变换将裂缝区域外的纹理和细节影响最小化的步骤具体包括:S21,以对应的小波函数簇将信号展开,用不同时移、不同尺度的一系列小波函数的线性组合将信号表示出来,小波系数即是线性组合中每部分的系数,信号在某个尺度下的小波分量为该尺度下不同时移的小波函数的线性组合;

S22,使用小波算法对去模糊后的图像进行粗分割,选用sym4函数作为小波基函数,进行二层小波分解;

其中,S3,采用图像形态学分析方法去除图像中噪声块,初步分割出裂缝信息的步骤具体包括:S31,将小波处理后的图像先进行腐蚀操作去除细小噪声点,将裂缝轮廓相应腐蚀掉,然后再采用膨胀操作将裂缝轮廓恢复原状;

S32,在二值化图像中对连通域进行处理,以进行面积剔除;

S33,对闭运算后的图像连通域进行面积运算,去除小于阈值面积的连通域,最终将面形态学处理后的二值化图像重构,以去除图像中噪声块,初步分割出裂缝信息;

其中,S4,采用裂缝连接方法将断开的裂缝连接起来的步骤具体包括:S41,获得包含分段裂缝区域的最小凸多边形,裂缝与最小凸多边形相交的像素点即为裂缝线段端点,每一段裂缝至少有两个端点,得到端点集合;

S42,采用KD树查找裂缝端点的最近邻端点,判断其像素距离是否满足预设条件,S43,若满足,则进行裂缝端点连接,且对连接的线段采用其所在区域的灰度特征进行检验。

2.根据权利要求1所述的桥梁裂缝检测方法,其特征在于,步骤S1之后,所述方法还包括:对采集到的图片使用维纳滤波去除运动模糊。

3.一种桥梁裂缝检测系统,其特征在于,包括:

采集模块,用于对桥梁裂缝区域进行图像采集;

小波变换模块,用于采用小波变换将裂缝区域外的纹理和细节影响最小化;

噪声去除模块,用于采用图像形态学分析方法去除图像中噪声块,初步分割出裂缝信息;

连接模块,用于采用裂缝连接方法将断开的裂缝连接起来,再将连线之间的小块连通域填充,进而分割出完整裂缝,实现桥梁裂缝检测;

所述小波变换模块具体包括:

展开单元,用于以对应的小波函数簇将信号展开,用不同时移、不同尺度的一系列小波函数的线性组合将信号表示出来,小波系数即是线性组合中每部分的系数,信号在某个尺度下的小波分量为该尺度下不同时移的小波函数的线性组合;

分割单元,用于使用小波算法对去模糊后的图像进行粗分割,选用sym4函数作为小波基函数,进行二层小波分解;

所述噪声去除模块具体包括:

膨胀单元,用于将小波处理后的图像先进行腐蚀操作去除细小噪声点,将裂缝轮廓相应腐蚀掉,然后再采用膨胀操作将裂缝轮廓恢复原状;

剔除单元,用于在二值化图像中对连通域进行处理,以进行面积剔除;

重构单元,用于对闭运算后的图像连通域进行面积运算,去除小于阈值面积的连通域,最终将面形态学处理后的二值化图像重构,以去除图像中噪声块,初步分割出裂缝信息;

所述连接模块具体包括:

端点获取单元,用于获得包含分段裂缝区域的最小凸多边形,裂缝与最小凸多边形相交的像素点即为裂缝线段端点,每一段裂缝至少有两个端点,得到端点集合;

判断单元,用于采用KD树查找裂缝端点的最近邻端点,判断其像素距离是否满足预设条件,连接单元,用于若像素距离满足预设条件,则进行裂缝端点连接,且对连接的线段采用其所在区域的灰度特征进行检验。

4.根据权利要求3所述的桥梁裂缝检测系统,其特征在于,所述系统还包括:模糊去除模块,用于对采集到的图片使用维纳滤波去除运动模糊。