单位文秘网 2021-07-07 08:10:03 点击: 次
思想是通过从成像的角度进行考虑,对雾化图像形成的原因进行分析。图像雾化[7]的原因在于空气折射散射时造成的图像信息丢失。所以通过建立雾天图像成像[8]退化模型,然后通过退化模型[9]即可反求原图像。整个图像增强算法的关键在于如何快速准确的求取退化模型中的各个参数值,即大气光值和透射率[10]。
图像增强算法流程图图1所示。
图像分割算法为基于遗传算法确定最佳阈值的大津阈值分割算法。算法的思想在于通过遗传算法迭代推演出最佳的分割阈值,然后通过大津阈值分割算法进行图像分割提取出图像骨架。
图像分割算法的流程图如图2所示。
4 实验结果
本次实验结果都是基于自研巡检装置大坝裂缝骨架提取系统。
图3为采集到的裂缝图片。
对图3进行图像增强处理后,得到增强后的裂缝,如图4所示。
对增强后裂缝a进行骨架提取,得到的骨架图像如图5所示。
由裂缝图像增强结果来看,本文提出的图像增强算法已经可以极大地提升图像的对比度以及清晰度。在经过图像分割图像后原始尺寸的大图有很好的骨架提取效果。而如果采取人工方法检測,会存在各种风险。同时,裂缝本身图片对比度清晰度比较低,识别清晰度很差。本系统处理后识别效率很高。
4 结论
传统的大坝水库面板巡检需要人工操作,在坝体湿滑和其他恶劣天气情况下不仅巡检困难效率低下还容易出现安全问题。本文提出的系统不需要破坏坝体的强度。通过以防浪墙本身做导轨,使平台可沿防浪墙前后移动,同时检修小车沿坡坝上下移动,来完成检修人员的安全输送。在超低温,零下30度可正常充电正常工作。同时,运用了图像增强算法和图像分割算法,对对比度低噪声污染严重的大坝图像进行了图像处理。使得处理结果更加高效。可以轻易地识别出大坝裂缝的骨架。本系统最终可以清晰地提取大坝裂缝的骨架。如何对提取的裂缝骨架进行准确有效分类,是可以继续研究改进的细节问题。
参考文献:
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