我國城市軌道交通事業(yè)蓬勃發(fā)展,絕大部分地鐵線路修建于地下隧道中,其安全性對(duì)于地鐵交通運(yùn)輸至關(guān)重要。地鐵隧道在建設(shè)和使用過程中由于溫度、濕度、巖層性質(zhì)等原因不可避免的產(chǎn)生裂縫。裂縫不僅影響隧道的穩(wěn)定性,同時(shí)嚴(yán)重危害列車行車安全。因此有效的裂縫檢測(cè)至關(guān)重要,為地鐵隧道的檢修和養(yǎng)護(hù)部門提供準(zhǔn)確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。目前我國隧道裂縫檢測(cè)大部分依靠人工肉眼檢測(cè)和手工標(biāo)記,但人工的方法不僅浪費(fèi)時(shí)間,浪費(fèi)精力,而且人的主觀性也較強(qiáng),不利于隧道的安全檢測(cè)。因此,采用自動(dòng)化的裂縫檢測(cè)系統(tǒng)來代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法成為隧道工程無損檢測(cè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。本文首先采用Mask勻光算法來平衡圖像的整體亮度,均衡光照影響,而后采用灰度級(jí)腐蝕來增強(qiáng)裂縫與背景的對(duì)比度,通過這些預(yù)處理來改善圖像的質(zhì)量,減少后續(xù)處理的難度。采用高斯-快速中值濾波算法對(duì)圖形進(jìn)行去噪,除去了圖像中的大量背景成分的噪聲,有利于后續(xù)的圖像分割和識(shí)別。在圖像分割處理中,采用基于邊緣信息的二次改進(jìn)Otsu算法對(duì)圖像分割,得到二值圖像,并對(duì)得到的二值圖像去噪、連接。之后,對(duì)裂縫圖像進(jìn)行骨架圖提取與毛刺濾除,結(jié)合投影法與閾值法對(duì)裂縫進(jìn)行分類識(shí)別,根據(jù)處理后的二值裂縫圖像在坐標(biāo)... 

【文章來源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖像增強(qiáng)對(duì)比圖

(a) 原圖 (b) 反轉(zhuǎn)后的圖圖 3.2 反轉(zhuǎn)對(duì)比圖表 3.1 濾波對(duì)比表峰值信噪比 均方差原圖中值濾波 29.1323 78.3156反轉(zhuǎn)后的圖中值濾波 31.5297 45.7200可以看出，反轉(zhuǎn)后的圖像經(jīng)高斯濾波后峰值信噪比高于原圖而言，峰值信噪比越高，均方差越小，說明其濾波效果越好速中值濾波算法能夠很好的濾除圖像中的高斯噪聲，然而在一定程度上會(huì)造聲的去除中有一定缺陷，但對(duì)邊緣噪聲的濾除明顯，同時(shí)能。綜合兩者的優(yōu)點(diǎn)本文提出用高斯-快速中值濾波方法對(duì)采處理。

蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文保證能夠獲取良好的濾波效果，選取 3×3 模板窗口進(jìn)行濾波。在 Matlab 中進(jìn)行仿真處理，得到的地鐵隧道裂縫圖像濾波結(jié)果如圖 3.5 所示。A1A2A3


本文編號(hào)：3110345