基于数字图像技术的结构物裂缝参数测量基于数字图像技术的结构物裂缝参数测量 摘要：建筑结构裂缝是结构损伤发生的先兆，裂缝从裸眼难辨的微缝开始，逐渐进展，引起构件损坏、结构变形、体系失稳等。本文利用数字图像技术对某厂房墙体裂缝照片进行处理，将彩色图像转变成灰度图像，取阀值 65（阀值范围 0-255）来区分图像中裂缝区域和背景区域，获得对应的二值图像；然后通过形态学除噪，去除二值图像中的噪点，使用边界跟踪技术确定裂缝边界的图像；进而利用开发的程序，得到裂缝面积、裂缝长度、裂缝密度等参数。 关键词：建筑结构；裂缝检测；图像处理； 中图分类号： TU3 文献标识码： A 文章编号： 作者简介：赵业保(1989? )，男，江西九江人，硕士，主要从事结构工程的科研工作。E-mail: baogelifelong@live.cn。 0 引言 土木工程中的建筑结构、桥梁及道路路面等基础设施在各种因素的作用下，会产生不同程度的裂缝，而建筑物的破坏往往由裂缝开始。 目前国内的结构物裂缝的检测方法中，广泛采纳的还是传统的作业方式，还有一些混凝土裂缝检测仪问世，主要用来检测大型混凝土建筑物。基于数字图像技术对建筑结构裂缝检测的方法能够高效、精确、低成本的处理建筑结构裂缝的检测问题。 本文以某厂房墙体裂缝为例，由原始图像选定观测区域，将图像转化为灰度图像，经过阀值处理、消除噪点、边缘检测等数字图像处理技术，获得了裂缝长度、裂缝面积和裂缝密度等参数。 1 数字图像的测量原理 本讨论利用 MA T L A B 软件编制计算程序，对读入的数字图片进行自动处理，快速的判别并提取出图像的裂缝，并对观测区域的裂缝密度进行计算．具体图像处理流程如下： 1 ) 选取初始图像，然后对分析区域进行切割处理； 2 ) 将切割后的图像进行变换，变换为灰度图像； 3 ) 为提高灰度图像的亮度，对其进行直方图均衡化处理： 4 ) 进行二值运算，使图像转化为二值图像； 5 ) 将上述的二值图像进行形态学处理，提取出裂缝区域。 1.1 数字图像的基本概念 对于任何一幅数字图像，可用两种分辨率来描述 其细微程度:第一种就是空间分辨率，第二种即灰度级分辨率。 通过采样和量化两个过程，将数字图像用整数阵列的形式来对其描述，其本质上则是一个 m×n 的矩阵。 式中：x，y 是图像中像素点的直角坐标值; f ( x, y )是位置( x, y )处的灰度值; x=0, 2,…, m-1; y=0, 2,…, n-1。 图像处理过程中...
