土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法

文档序号:10651782阅读:247来源:国知局
土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法
【专利摘要】本发明公开了一种土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法,首先建立微观视频灰度图像数据库,然后,在数据库中建立各物质与灰度值区间的对应关系,接着,统计微观视频灰度图像中代表各物质的灰度值区间内的像素的个数与物质含量或形态的关系,最后,根据上述关系确定待检测土体的实际特征参数,进而确定土颗粒团聚与离散程度。本发明不需要经过现场土体扰动采样到实验室测试的过程,而是直接进行现场土样微观视频评估;采用微观视频图像,对土颗粒团聚离散的过程细节可以实时跟踪;该土体演变的微观视频图像监测与评估方法可以对某一地区的土体进行长期连续实时监测,从而得到该地区土体的演变规律。
【专利说明】
土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法
技术领域
[0001]本发明涉及土体演变监测技术领域,具体的说是一种土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法。【背景技术】
[0002]土颗粒的团聚与离散程度与土、水分含量及其分布、孔隙率和冻融循环等条件有关。因此,监测土颗粒的团聚与离散程度可以为土体的演变提供依据。
[0003]目前对土颗粒的团聚与离散程度的监测主要采用以手工测量为主的现场试验法, 这种方法中传统的手动测量需要首先进行现场采样,对土体扰动较大,这个过程中获取的土体样本性能已经偏离真实土颗粒状态,因此其精度远远不够;其次所获取的土样往往是回到实验室进行测试分析,效率极低;并且在这个过程中,土样温度,水分及其分布,土颗粒与水分的结合程度等等各项参数都极易因为土样保存和人工操作环节产生变化,显然测试结果精度不够。每次测试结果只能代表当时的土体状态,不能准确表达土颗粒团聚与离散的演化过程。
【发明内容】

[0004]为了解决上述技术问题,本发明提供了一种土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法。
[0005]本发明所采用的技术方案是:一种土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:在自设光源条件下,利用微观视频图像采集设备对不同团聚与离散程度的土体进行拍摄成像。然后,将原始真彩微观视频图像转成微观视频灰度图像,建立微观视频灰度图像数据库。
[0006]步骤2:因为不同物质的灰度图像拥有不同的灰度值区间,所以在数据库中建立物质与灰度值区间的一一对应关系,即对微观视频灰度图像中不同的物质进行编码。
[0007]步骤3:统计微观视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数,然后, 建立它与土体孔隙率的定量关系。
[0008]步骤4:二值化微观视频灰度图像,然后进行桥接、去杂、细化和骨化处理,得到土颗粒的轮廓。然后,统计微观视频灰度图像上每个土颗粒内的像素个数,最后,建立平均像素个数与土颗粒平均粒径的定量关系。
[0009]步骤5:具体实现包括以下子步骤;(1)输入待监测土体的原始真彩微观视频图像(在自设光源条件下拍摄的),然后将其转成微观视频灰度图像,利用步骤2可识别出各个物质,(2)统计微观视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数,再利用步骤3中建立的关系,可得到土体的孔隙率;(3)利用步骤4中的方法处理微观视频灰度图像,得到土颗粒的轮廓。然后,再统计出平均每个土颗粒内的像素个数,再利用步骤4中建立的关系,可得到土颗粒平均粒径。
[0010]步骤6:根据土体的实际特征参数(包括土颗粒的平均粒径和土体的孔隙率)确定土颗粒团聚与离散程度。
[0011]作为优选,步骤1中所述微观视频图像采集设备的镜头可以根据需要更换为不同放大倍数的镜头。
[0012]作为优选,步骤1中所述不同团聚与离散程度的土体为土颗粒粒径和孔隙率大小不同的土体。
[0013]作为优选,步骤2和5中所述物质包括土颗粒、孔隙和其他物质。
[0014]作为优选,步骤4中所述二值化微观视频灰度图像,是将土颗粒和其他物质各视为一种物质,然后进行二值化,进而确定土颗粒的轮廓。桥接和去杂处理是通过开操作和闭操作去除微观视频图像中孤立的噪声点,同时保留微观视频图像中本来的细节结构;所述微观视频图像细化处理是将微观视频图像变换成单像素厚度组成的细线,所述微观视频图像骨化处理是保留微观视频图像中心线的细化。细化的算法步骤如下:(1)做腐蚀操作,但不立刻删除像素,只打标记;(2)将不破坏连通性的标记点删掉;(3)重复执行,直到图像结果不发生变化,得到了细化结果。
[0015]本发明的有益效果是:1.不需要经过现场土体扰动采样到实验室测试的过程,而是直接进行现场土样微观视频评估,对土体不广生扰动,提尚测试精度;2.采用微观视频图像,对土颗粒团聚离散的过程细节可以实时跟踪,对过程中土体微观组成成分及其演变识别更为精确;3.测试迅速,且操作方便,提高测试效率;4.该土体演变的微观视频图像监测与评估方法可以对某一地区的土体进行长期连续实时监测,从而得到该地区土体的演变规律。为预测土体性能演变提供了更快速的实时数据分析技术。【附图说明】
[0016]图1为本发明实施例的流程图。【具体实施方式】
[0017]为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明,下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述,应当理解,此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
[0018]随着信息技术的快速发展,微观视频图像处理技术已经为现代科学技术的发展提供了一项过去没有的技术手段,并相继在多种学科领域得到了广泛的应用。同时,也为土颗粒团聚与离散演化过程的监测与评估提供了可行途径,为预测土体性能演变提供了更快速的实时数据分析技术。
[0019]土体在发育过程中,土颗粒粒径大小和孔隙率均会发生变化,这将改变土颗粒的团聚与离散程度。由于土颗粒、孔隙和其他物质对光的吸收或反射都不一样,这些物质在土体拍摄成的微观视频图像转换成微观视频灰度图像后,将会表现出不同的灰度值。因此,可以通过分析土体微观视频图像的不同灰度值来识别不同的物质。
[0020]请见图1,本发明提供一种土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法,包括以下步骤:步骤1:在自设光源条件下,利用微观视频图像采集设备对不同团聚与离散程度的土体进行拍摄成像。然后,将原始真彩微观视频图像转成微观视频灰度图像,建立微观视频灰度图像数据库。
[0021]其中微观视频图像采集设备的镜头可以根据需要更换为不同放大倍数的镜头,不同团聚与离散程度的土体为土颗粒粒径和孔隙率大小不同的土体。
[0022]步骤2:因为不同物质的灰度图像拥有不同的灰度值区间,所以在数据库中建立物质(土颗粒、孔隙和其他物质)与灰度值区间的一一对应关系,即对微观视频灰度图像中不同的物质进行编码。[〇〇23]步骤3:统计微观视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数,然后, 建立它与土体孔隙率的定量关系。[〇〇24]步骤4:二值化微观视频灰度图像,然后进行桥接、去杂、细化和骨化处理,得到土颗粒的轮廓。然后,统计微观视频灰度图像上每个土颗粒内的像素个数,最后,建立平均像素个数与土颗粒平均粒径的定量关系。
[0025]其中二值化微观视频灰度图像,是将土颗粒和其他物质各视为一种物质,然后进行二值化,进而确定土颗粒的轮廓;桥接和去杂处理是通过开操作和闭操作去除微观视频图像中孤立的噪声点,同时保留微观视频图像中本来的细节结构;微观视频图像细化处理是将微观视频图像变换成单像素厚度组成的细线;微观视频图像骨化处理是保留微观视频图像中心线的细化。
[0026]保留微观视频图像中心线的细化,具体实现步骤如下:(1)做腐蚀操作,但不立刻删除像素,只打标记;(2)将不破坏连通性的标记点删掉;(3)重复执行,直到图像结果不发生变化,得到了细化结果。[〇〇27]步骤5:具体实现包括以下子步骤;(1)输入待监测土体的原始真彩微观视频图像(在自设光源条件下拍摄的),然后将其转成微观视频灰度图像,利用步骤2可识别出各个物质(土颗粒、孔隙和其他物质),(2)统计微观视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数,再利用步骤3中建立的关系,可得到土体的孔隙率;(3)利用步骤4中的方法处理微观视频灰度图像,得到土颗粒的轮廓。然后,再统计出平均每个土颗粒内的像素个数,再利用步骤4中建立的关系,可得到土颗粒平均粒径。[〇〇28]步骤6:根据土体的实际特征参数(包括土颗粒的平均粒径和土体的孔隙率)确定土颗粒团聚与离散程度。
[0029]本发明的方法可以对待监测土体的各项参数进行快速识别,由此可以确定待监测土体的土颗粒团聚与离散程度。与传统的手动测量相比,传统的手动测量需要首先进行现场采样,对土体扰动较大,这个过程中获取的土体样本性能已经偏离真实土颗粒状态,因此其精度远远不够;其次所获取的土样往往是回到实验室进行测试分析,效率极低;并且在这个过程中,土样温度,水分及其分布,土颗粒与水分的结合程度等等各项参数都极易因为土样保存和人工操作环节产生变化,显然测试结果精度不够。每次测试结果只能代表当时的土体状态,不能准确表达土颗粒团聚与离散的演化过程。
[0030]应当理解的是,本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
[0031]应当理解的是,上述针对较佳实施例的描述较为详细,并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下,还可以做出替换或变形,均落入本发明的保护范围之内,本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。
【主权项】
1.一种土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法,其特征在于,包括以 下步骤:步骤1:在自设光源条件下,利用微观视频图像采集设备对不同团聚与离散程度的土体 进行拍摄成像;然后,将原始真彩微观视频图像转成微观视频灰度图像,建立微观视频灰度 图像数据库;步骤2:在微观视频灰度图像数据库中建立物质与灰度值区间的一一对应关系,即对微 观视频灰度图像中不同的物质进行编码;步骤3:统计微观视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数,然后,建立 它与土体孔隙率的定量关系;步骤4:二值化微观视频灰度图像,然后进行桥接、去杂、细化和骨化处理,得到土颗粒 的轮廓;然后,统计微观视频灰度图像上每个土颗粒内的像素个数,最后,建立平均像素个 数与土颗粒平均粒径的定量关系;步骤5:具体实现包括以下子步骤;(1)输入待监测土体的原始真彩微观视频图像,然后将其转成微观视频灰度图像,利用 步骤2的方法识别出各个物质,(2)统计微观视频灰度图像中代表孔隙的灰度值区间内的像素的个数,再利用步骤3中 建立的关系,可得到土体的孔隙率;(3)利用步骤4中的方法处理微观视频灰度图像,得到土颗粒的轮廓。然后,再统计出平 均每个土颗粒内的像素个数,再利用步骤4中建立的关系,可得到土颗粒平均粒径。步骤6:根据土体的实际特征参数确定土颗粒团聚与离散程度,所述土体的实际特征参 数包括土颗粒的平均粒径和土体的孔隙率。2.根据权利要求1所述的土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法,其 特征在于:步骤1中所述微观视频图像采集设备的镜头可以根据需要更换为不同放大倍数 的镜头。3.根据权利要求1所述的土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法,其 特征在于:步骤1中所述不同团聚与离散程度的土体为土颗粒粒径和孔隙率大小不同的土 体。4.根据权利要求1所述的土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法,其 特征在于:步骤2或5中所述物质包括土颗粒、孔隙和其他物质。5.根据权利要求1所述的土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法,其 特征在于:步骤4中所述二值化微观视频灰度图像,是将土颗粒和其他物质各视为一种物 质,然后进行二值化,进而确定土颗粒的轮廓;所述桥接和去杂处理是通过开操作和闭操作去除微观视频图像中孤立的噪声点,同时 保留微观视频图像中本来的细节结构;所述微观视频图像细化处理是将微观视频图像变换成单像素厚度组成的细线;所述微观视频图像骨化处理是保留微观视频图像中心线的细化。6.根据权利要求4所述的土颗粒团聚与离散程度的微观视频图像监测与评估方法,其 特征在于:所述保留微观视频图像中心线的细化,具体实现步骤如下:(1)做腐蚀操作,但不立刻删除像素,只打标记;(2)将不破坏连通性的标记点删掉;(3)重复执行,直到图像结果不发生变化,得到了细化结果。
【文档编号】G01N15/00GK106018196SQ201610372586
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年5月30日
【发明人】王若林, 朱道佩, 桑农
【申请人】武汉大学
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