3] g.经过步骤f分块阈值分割后的图像，能够保留管片的边缘信息，为了提取管片边 缘位置，用Canny算子对其进行边缘检测，将地铁隧道管片渗漏水图像的边缘全部提取出 来，为了有针对的得到管片的边缘在竖直方向，有如下附加条件公式：
[0074] Pl.x-P2.x| <TC
[0075] 其中PI. x和P2.x分别是直线两端的横坐标，将两者做差的绝对值小于阈值TC的直 线提取出来，如图5所示；
[0076] h.根据步骤g提取出来的管片边缘直线，得到边缘直线间的像素点数，同时已知管 片的宽度，对应得到每个像素点的实际宽度，也算出图像上每个像素点的实际面积，进一步 验证测量精度；
[0077] i.根据步骤e通过多级滤波后得到的渗漏水区域，由步骤h得到的换算方法直接换 算成实际面积。
[0078] 所述步骤d中的采用改进迭代法对地铁隧道管片渗漏水图像进行二值分割，具体 步骤如下：
[0079] 1)设定灰度值偏大区域自动转化成背景区域，其阈值为，最小灰度值为0,令 初始阈值为：
[0080] To={Tk|k = 0}
[0081] To=(0 + T/max)/2
[0082] 2)利用阈值Tk将图像分成两组，Ri和R2，其中
[0083] Ri={f(x,y)|〇<f(x,y) <Tk}
[0084] R2 = {f (x,y) I Tk+1 < f (x,y) < T7 max}
[0085] 3)计算区域RjPR2的平均灰度值ZjPZ2,其中 I,/.(，.'/)x 卵，/)
[0086] Z. =- Σ?/)
[0087] Ζ? 二 fU'作％^- f{i.J)&R2
[0088] 式中，f(ij)是图像上点（ij)的灰度值，N(iJ)是点（ij)的权重系数，一般设为 1；
[0089] 4)选择新的阈值：
[0090] Tk+i = (Zi+Z2)/2
[0091] 5)如果|Tk+i-Tk| < 1，则迭代结束，否则k = k+l，跳转步骤2)继续迭代。
[0092] 所述步骤e的采用基于连通区域的多级滤波算法，具体为：
[0093] 1)基于二值图像连通区域小面积滤波
[0094] 渗漏水在二值图像中一般是不规则的团状分布，相比于分布的点状噪声面积更 大，设Pk(x，y)为二值图像的连通区域，N为连通区域的个数，Sk为每个连通区域的面积，设定 一个阈值Tz，滤波公式如下： 0, Sk < Tz....... _5] 4(x，j;)=工 ^他'免=1，2,3，...，况 ? ''
[0096] 2)基于连通区域圆形度滤波
[0097] 二值图像中存在着大量的块状噪声，其中含有螺栓孔属于圆形结构，与渗漏水的 不规则结构并不一样，因此利用连通域的圆形度进行滤波，圆形度计算公式如下： 4/T · Sk
[0098] β--^- Qc
[0099] 其中Ck为连通区域的面积，理想情况下，对于圆形，e的值等于l，e越小越不规则， 设定一个阈值T b，滤波公式如下： f 0, e>Th _〇] = j 工其他；灸=1,2'3'.·',#
[0101] 3)特殊噪声滤波
[0102] 前两种滤波处理后还存在特殊噪声，由于它的宽度w或者高度h变化不大，逐行扫 描图像计算连通域的宽度和高度，统计其宽度或者高度众数出现的次数，分别为Nw和Nh，设 定两个阈值Iw和Th，滤波公式如下所示： Λ ? ^ N^^TW or Nh >Th
[0103] Pk{x,y)^\ ; k = \，2，％:.、N
[1, 其他 .0
[0104] 所述步骤h的验证测量精度是通过根据第一块管片的单个像素实际长度来验证第 二块管片来实现，具体如下：
[0105] 其中管片的实际宽度均为W米，第一块管片经计算像素点数为N，第二块管片像素 点数为Λ，按照提换算公式得到管片2所测得的宽度为： w 2 .
[0106] Wj =-、_N.' ---736 =1.975德 Ν' 745'
[0107] 实际的宽度2米，按照这个误差，可以计算面积误差为：
[0108] =纖 W2 22
[0109] 如图6所示，可以将三块渗漏水区域检测出来，分别为渗漏水1，渗漏水2和渗漏水 3。其中它们的所在连通域占的像素点数Α分别为31914,2092和20609。基于霍夫变换的管片 边缘提取算法可以将管片两边边缘如图两根绿色线段在图像中的距离测出来，并且已知实 际管片的宽度W为2米，测得管片宽度在实际图像中的像素点数N为745个。因此渗漏水面积S 实际为： W J
[oho] S = (-)2-A N
[0111] 经计算渗漏水1，渗漏水2和渗漏水3实际面积SI，S2，S3分别为0.23平方米，0.015 平方米和0.149平方米。
【主权项】
1. 一种地铁隧道管片渗漏水的远距离测量方法，其特征在于，具体包括如下步骤： a. 将CCD相机置于距离地铁隧道管片6-10米处，正对地铁隧道管片拍摄图像； b. 根据步骤a采集的彩色图像，将彩色图像进行灰度化处理，灰度化公式如下： f = 0.3R+0.59G+0.11B 其中，f为图像的灰度值，R，G，B为真彩图像每个像素点的3个参数值； C.根据步骤b灰度化后的图像，通过灰度拉伸来提升图像中渗漏水与背景的对比度，灰 度拉伸公式如下：上述公式中a, b分别为上下阔值，f'为灰度拉伸后的灰度值； d. 根据步骤C得到预处理后的图像，采用改进迭代法对地铁隧道管片渗漏水图像进行 二值分割； e. 根据步骤d得到的二值图像，采用基于连通区域的多级滤波算法处理，具体包括Ξ个 部分，分别为基于连通区域小面积滤波，基于连通区域的圆形度滤波W及特殊噪声滤波； f. 对于步骤C得到预处理后的灰度图像，对地铁隧道管片渗漏水图像进行3X2分块划 分，针对每一块区域采用Os化最大类间方差法图像分割； g. 经过步骤f分块阔值分割后的图像，能够保留管片的边缘信息，为了提取管片边缘位 置，用Canny算子对其进行边缘检测，将地铁隧道管片渗漏水图像的边缘全部提取出来，为 了有针对的得到管片的边缘在竖直方向，有如下附加条件公式： Pl.x-P2.x| <Tc 其中PI.X和P2.X分别是直线两端的横坐标，将两者做差的绝对值小于阔值Tc的直线提 取出来； h. 根据步骤g提取出来的管片边缘直线，得到边缘直线间的像素点数，同时已知管片的 宽度，对应得到每个像素点的实际宽度，也算出图像上每个像素点的实际面积，进一步验证 测量精度； i .根据步骤e通过多级滤波后得到的渗漏水区域，由步骤h得到的换算方法直接换算成 实际面积。2. 根据权利要求1所述的地铁隧道管片渗漏水的远距离测量方法，其特征在于，所述步 骤d中的采用改进迭代法对地铁隧道管片渗漏水图像进行二值分割，具体步骤如下： 1) 设定灰度值偏大区域自动转化成背景区域，其阔值为r max,最小灰度值为0,令初始 阔值为： T〇={Tk|k = 0} T〇=(0+T'max)/2 2) 利用阔值化将图像分成两组，扣和R2，其中 化={f(x，y)|〇<f(x，y)<Tk} 化={f (x,y) I Tk+1 < f (x，y) < T'max} 3) 计算区域化和R2的平均灰度值Zl和Z2,其中式中，f(i，j)是图像上点（i，j)的灰度值，N(i，j)是点（i，j)的权重系数，一般设为1; 4) 选择新的阔值： Tk+i=(Zi+Z2)/2 5) 如果I Tk+1-Tk I < 1，则迭代结束，否则k = k+1，跳转步骤2)继续迭代。3.根据权利要求1所述的地铁隧道管片渗漏水的远距离测量方法，其特征在于，所述步 骤e的采用基于连通区域的多级滤波算法，具体为： 1) 基于二值图像连通区域小面积滤波 渗漏水在二值图像中一般是不规则的团状分布，相比于分布的点状噪声面积更大，设Pk (x，y)为二值图像的连通区域，N为连通区域的个数，Sk为每个连通区域的面积，设定一个阔 值Τζ，滤波公式如下：2) 基于连通区域圆形度滤波 二值图像中存在着大量的块状噪声，其中含有螺栓孔属于圆形结构，与渗漏水的不规 则结构并不一样，因此利用连通域的圆形度进行滤波，圆形度计算公式如下：其中Ck为连通区域的面积，理想情况下，对于圆形，e的值等于l，e越小越不规则，设定一 个阔值Tb，滤波公式如下：3) 特殊噪声滤波 前两种滤波处理后还存在特殊噪声，由于它的宽度W或者高度h变化不大，逐行扫描图 像计算连通域的宽度和高度，统计其宽度或者高度众数出现的次数，分别为Nw和Nh，设定两 个阔值Tw和化，滤波公式如下所示：4.根据权利要求1所述的地铁隧道管片渗漏水的远距离测量方法，其特征在于，所述步 骤h的验证测量精度是通过根据第一块管片的单个像素实际长度来验证第二块管片来实 现，具体如下： 其中管片的实际宽度均为W米，第一块管片经计算像素点数为N，第二块管片像素点数 为化，按照提换算公式得到管片2所测得的宽度为：第二块管片的实际的宽度W米，计算实际管片的面积误差为：?
【专利摘要】本发明公开了一种地铁隧道管片渗漏水的远距离测量方法，具体包括如下步骤：对远距离采集的隧道管片图像进行预处理；通过改进迭代法对图像进行二值化；采用连通区域的多级滤波算法可以有效去除噪声，将渗漏水区域从管片图像中提取出来；同时结合图像中管片边缘特征，采用霍夫变换对管片边缘直线识别并进行标定，得到管片实际宽度和图像管片宽度的比值，最终将检测出的渗漏水换算成实际面积。本发明计算简单、运行时间短，无需人工参与。采用面测量，只需输入采集到地铁隧道管片的渗漏水图像，即可完成对管片渗漏水的检测，因此，该检测算法效率高、检测精确。结果表明，该检测算法应用价值较高，误差较小，同时无需提前人工进行标定且处理效率高。
【IPC分类】G01M3/04
【公开号】CN105547602
【申请号】CN201510740773
【发明人】高新闻, 俞黎卿, 杨正哲, 胡珉, 周丽
【申请人】上海大学
【公开日】2016年5月4日
【申请日】2015年11月4日