橋梁路面裂縫的檢測方法探微

李燦

摘 要：當今在我國社會經濟發展的同時，帶動了我國橋梁工程施工水平得到了全面的提高。為了增強橋梁路面裂縫提出的效果，在分析橋梁路面多種常見的噪音基礎上，結合橋梁路面圖像中不同噪音本證信息，提出了一種新的機遇橋梁路面斷裂方式分布式裂縫的檢測模型，整個分布式裂縫模型包括了轉會度圖，對灰度裂縫的初步提取以及圖像中噪音的濾除。

關鍵詞：橋梁；路面；裂縫；檢測；分析

橋梁路面主要是橋梁上部的基本結構形式，然而其本身在服役的過程中，不可以避免的存在著各種缺陷以及損傷。在最近的幾年來，存在著較多的車輛超載問題，橋梁病害逐漸的增加，橋梁垮塌事故不斷的出現，并且導致出現了人員傷亡。自從雅安地震之后，我國各個地區提高了橋梁檢測的力度，在橋梁進行檢測的時候，對橋梁路面各個地區提高了橋梁檢測的力度，再進行檢測的過程中，對橋梁路面裂縫檢測顯得較為重要。

1 關于橋梁路面圖像噪音分析

在數字圖像當中，一般認為噪音主要是指圖像中的非本源信息，噪音具有著疊加性、分布和大小不規則、和圖像之間具有著相關性等特點。橋梁路面圖像的噪音主要是來自于三個方面，一是外界環境的干擾，比如光照的不均勻以及路面上的雜物等。二是因為熱漲冷縮等自然規律，對橋梁的維護而增加的必要路面切線冷縮等自然規律，對橋梁的維護而增加的必要路面切線以及對切線邊緣的保護殼等。三是橋梁路面建設過程中設備的限制，引起由于路面的不均勻性，尤其是路面材料的大小、顆粒以及路面粗燥度不同，都將會在能將裂縫識別的難度。

為了更加有效的去除干擾因素對目標檢測的影響，然而干擾噪音主要是指對裂縫檢測產生干擾的圖像本源信息，要是路路面圖像中的橋梁路面切線、橋梁路面切線的金屬保護殼、各種物體產生的陰影以及落在路面上的雜物等，在圖像分割的基礎上，根據擴大鄰域窗口檢測算法去除噪音，同時用最小二乘回歸方程對偽劣縫進行去除，為后面的路面橋梁分析以及管理提供技術基礎。

2 關于橋梁路面裂縫的處理

在對橋梁路面圖像的裂縫進行識別以及提取之前，必須要對其圖像進行預處理，將所存在著的干擾進行消除，突出裂縫的信息，主要是為裂縫圖像的特征分析打下一個良好的基礎。對裂縫提取的全過程主要是分為以下步驟來進行完成：首先是要采取基于自適應均質—中值濾波的閾值選擇對圖像當中裂縫進行初步的提取。其次便是對處理之后的圖像塊在于進行濾除。最后便是提出了自適應閾值的選擇算法分析，針對于光照不均勻的時候細小裂縫進行提取。

2.1 基于自適應均質—中值濾波的閾值選擇

均值濾波器主要是適用于去除圖像當中的顆粒噪音，但是同時也因為平均值引起了模糊的現象，并且模糊程度主要是和鄰域半徑成為正比例。中值濾波能夠做到去除椒鹽噪音也能夠保護圖像的邊緣，但是對于細節比較多的圖像不適應采用原始中指濾波的方法，主要是因為對整個圖像很難選擇一個閾值適合于所有的像素點，更難確定某一個閾值適合于多數圖片的每個像素點。

文章主要是提出了基于自適應值—中值濾波的閾值選擇算法，進而實現了對圖像當中隨機噪音的去除，完成了雷鋒的初步提取。其主要的特點主要是為每一個像素點選擇該素點特定的閾值，該濾波器明顯能夠提出非常細小的裂縫，對于裂縫具有著增強的作用，并且內對于噪音也是具有著顯著的平滑作用。異于常規的先對預處理之后的圖像濾波，后選擇一個固定的閾值對圖像二值比，文章算法在濾波的時候主要是作為現階段鄰域窗口的中心像素點進行選擇特定的閾值，并且該算法當中較為中值濾波之中比較次數出現了減少，所以該算法在時間復雜度上面也有著較大的提高。

2.2 關于擴大鄰域窗口的檢測分析

在裂縫初步提取的過程中，實現了圖像中的裂縫完整提取、裂縫邊緣瑞華、裂縫內部連續以及北京噪音平滑等，但是圖像當中依然是存在著塊噪音以及偽裂縫。所以在裂縫初步提取的基礎上，文章提出了擴大鄰域窗口的檢測方法，主要是去除圖像當中的塊噪音部分，并且這些塊噪音具有著和立法的灰度值相同湖綜合室接近的特點。

擴大鄰域窗口的檢測其目的主要是判別灰度值處于極值點的像素點是否是噪音點，針對于大面積的噪音，并且該噪音的灰度值以及裂縫的灰度值較為相似，主要是采用自適應均質濾波或者是中值濾波的方式，導致了處理的結果都并不是十分的理想，因為這種方法中將成塊存在著的并且裂縫灰度值相似的噪音作為雷鋒來進行處理。

2.3 關于橋梁圖像當中裂縫的去除分析

處于對橋梁以及路面的養護來說，因為存在著熱脹冷縮的作用，橋梁終端以及水泥路面必須要進行切線，針對于切線之后呈現的偽裂縫以及規則的建筑邊緣所形成的偽裂縫去除也是十分關鍵的。針對于裂縫以及切線的形成偽裂縫分析，主要是從它們的形態屬性進行出發，適應采用最小二乘法，進而計算出裂縫以及微裂縫像素點的分布方差。

3 關于自適應閾值的選擇算法分析

狹小的裂縫進行提取也是相對來書較為重要的，通過及早的進行發現，才能夠早處理，能夠增強橋梁的安全性以及增加橋梁的生命周期，在外界光線比較弱的情況下，細小的雷鋒以及背景像素點灰度值所存在著的差別相對來說比較少，很難進行識別以及分離，所以相機進行拍攝的過程中，會使用閃關燈來提高光線的強度。但是在進行使用閃光燈進行拍攝的過程中，將會導致出現光照的不均勻，其圖像的灰度化后的灰度圖像像素點灰度值分布如下所示：根據閃光燈作為中心為圓心，亮度以及距離之間成為負相關，圖像邊緣的灰度值相對來說比較低，在文章當中主要是提出了自適應閾值選擇的算法，進而實現對光照不均勻的處理，其基本的原理主要是將灰度圖像看作為一個三維圖像，像素點的height、widthStep以及灰度值分別代表該像素點的橫坐標、縱坐標以及豎坐標。

4 結語

文章中主要是提出了一種基于橋梁路面裂縫檢測的分布式裂縫檢測模型，這個模型對橋梁路面裂縫的各種噪音準確的進行分析，針對于不同的噪音來說，分析其特征屬性，提出了相應的去噪模型，克服了常規算法對其中一類噪音處理的局限性一級或許處理的復雜性。經過實驗結果驗證，分布式裂縫檢測模型對噪音的去除效果較為良好。但是從分布式裂縫檢測模型的處理結果可以知道，裂縫分析的部分微有斷裂，這主要是因為橋梁路面的復雜性以及設備局限性所導致的，這些都是模型需要進一步研究和探討的方向。

參考文獻

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