基于裂隙图像二值化连通区域的噪声处理方法和系统与流程

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于裂隙图像二值化连通区域的噪声处理方法和系统。

背景技术：

随着社会的快速发展，人类对隧道的需求越来越大。由于隧道一般设置在地层内，在使用过程中，容易产生裂隙。如果不能及时发现和维修裂隙，将会发生严重的事故。

已经存在基于图像识别和人工智能的隧道裂隙检测方法。但是这些方法主要是利用一般的图像识别或人工智能技术，并没有针对隧道裂隙的特点进行优化，从而导致处理效率较低。。

因此，亟待需要提供一种快速检测隧道裂隙的方案。

技术实现要素：

本发明的实施例提供一种隧道裂隙图像识别方法和系统，以能够准确快速的对隧道的裂隙进行识别。

本发明采用的技术方案为：

本发明实施例提供一种基于裂隙图像二值化连通区域的噪声处理方法，用于对经图像二值化处理并获取连通区域后的隧道裂隙图像中的任一个连通区域，执行如下操作步骤：

s100，获取待处理的连通区域中的像素坐标集合p＝{p1，p2，......，pm}，m为该连通区域中的像素数量，pi为第i个像素的坐标，pi＝(xi，yi)，1≤i≤m；

s200，基于获取的像素坐标集合p判断所述待处理的连通区域是否为裂隙图像；

s200具体包括：

s210，遍历所述像素坐标集合p，如果min(xmax-xmin,ymax-ymin)≤d1，且那么将该连通区域确定为裂隙区域；否则，执行s220；其中，d1和d2分别为预设的第一阈值和预设的第二阈值；xmax＝max(x1，x2，…，xm)，xmin＝min(x1，x2，…，xm)，ymax＝max(y1，y2，…，ym)，ymin＝min(y1，y2，…，ym)；

s220，如果xmax-xmin≥ymax-ymin，执行s230，否则，执行s240；

s230，遍历像素坐标集合p，形成多维像素坐标集合q＝{q1，q2，......，qn}，n≤m；其中，多维像素坐标qj＝(xj，yj1，yj2，......，yjz)，z为像素坐标集合p中具有相同横坐标xj的yj的数量，yjk为像素坐标集合p中具有相同横坐标xj的第k个像素的纵坐标值；执行s250；

s240，遍历像素坐标集合p，形成多维像素坐标集合r＝{r1，r2，......，rt}，t≤m，多维像素坐标rj＝(yj，xj1，xj2，......，xjq)，q为像素坐标集合p中具有相同纵坐标yj的xj的数量，xjk为像素坐标集合p中具有相同纵坐标yj的第k个像素的横坐标值；执行s260；

s250，基于所述多维像素坐标集合q判断所述待处理的连通区域是否为裂隙图像；

s260，基于所述多维像素坐标集合r判断所述待处理的连通区域是否为裂隙图像。

本发明另一实施例提供一种基于裂隙图像二值化连通区域的噪声处理系统，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述处理器用于执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至8任一项所述的方法的步骤。

本发明实施例提供的基于裂隙图像二值化连通区域的噪声处理方法，对于经过预处理和图像二值化并获取连通区域之后的隧道裂隙图像中的任一个连通区域，先获取当前处理的连通区域的像素坐标集合，然后基于获取的像素坐标集合内的横向坐标的最大值和最小值以及纵向坐标的最大值和最小值，利用线性运算来判断该连通区域是否是裂隙区域，从而能够提高裂隙检测的处理速度，使得裂隙检测效率高。

附图说明

图1为本发明实施例提供的基于裂隙图像二值化连通区域的噪声处理方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

首先，对本发明处理的对象进行说明。在本发明中，处理的对象为经过预处理和图像二值化并获取连通区域之后的隧道裂隙图像。可采用现有技术来对拍摄的隧道裂隙图像进行预处理和图像二值化并获取连通区域，例如，基于图像处理的地铁隧道裂缝识别算法研究(仪器仪表学报，第35卷第7期，2014年7月)公开的处理方法。经过二值化处理后，连通区域的像素值均为“0”(黑色)或者“1”(白色)。

接着，参考图1对本发明实施例提供的基于裂隙图像二值化连通区域的噪声处理方法进行介绍。图1为本发明一实施例提供的基于裂隙图像二值化连通区域的噪声处理方法的流程示意图。

本发明实施例提供的基于裂隙图像二值化连通区域的噪声处理方法用于判断经图像二值化处理并获取连通区域后的隧道裂隙图像中的连通区域是噪声区域还是隧道裂隙，具体地，如图1所示，对于隧道裂隙图像中的任一个连通区域，执行如下操作步骤：

s100，获取待处理的连通区域中的像素坐标集合p＝{p1，p2，......，pm}，m为该连通区域中的像素数量，pi为第i个像素的坐标，pi＝(xi，yi)，1≤i≤m。

在该步骤中，可采用现有方法获取待处理的连通区域中的像素坐标集合p。

s200，基于获取的像素坐标集合p判断所述待处理的连通区域是否为裂隙图像。

进一步地，步骤s200可具体包括：

s210，遍历所述像素坐标集合p，如果min(xmax-xmin,ymax-ymin)≤d1，且那么将该连通区域确定为裂隙区域；否则，即如果min(xmax-xmin,ymax-ymin)＞d1，或者，则执行s220；其中，d1和d2分别为预设的第一阈值和预设的第二阈值；xmax＝max(x1，x2，…，xm)，xmin＝min(x1，x2，…，xm)，ymax＝max(y1，y2，…，ym)，ymin＝min(y1，y2，…，ym)。

在该步骤s210中，如果判断当前处理的连通区域内的像素坐标集合满足：min(xmax-xmin,ymax-ymin)≤d1，且则说明当前处理的连通区域在隧道图像中基本呈现水平或者垂直状态，这是裂隙中的主要形态，则将该连通区域确定为裂隙区域，而非噪声区域。如果判断当前处理的连通区域内的像素坐标集合满足min(xmax-xmin,ymax-ymin)＞d1，或者，说明当前处理的连通区域不是水平或垂直方向的细长条形状，有可能是倾斜方向的细长条形状，或者是非细长条形状，因此，需要对满足这样条件的连通区域进行进一步地处理。

在步骤s210中，仅需要遍历像素坐标集合p，获取像素坐标集合p中的xmax，xmin，ymax和ymin的值，然后进行简单的线性运算来与预设的第一阈值和预设的第二阈值进行比较就可判断出大部分属于基本呈现水平或者垂直状态的裂隙，即能确定出大部分的裂隙，与采用复杂的算法进行判断相比，能够显著的提高处理速度。

进一步地，在本发明一示意性实施例中，预设的第一阈值d1＝max(xmax-xmin,ymax-ymin)*w*sinθ。其中，w为能够识别的裂隙的最小宽度，单位为像素，例如，可为实际长度为3cm的裂隙对应的像素值。θ为垂直或水平方向上裂隙的经验误差角度，优选的，可以实际测量多个水平或垂直方向的裂隙并求取均值，作为θ，例如θ＝5度。

进一步地，在本发明一示意性实施例中，预设的第二阈值d2>ctgθ。

s220，如果xmax-xmin≥ymax-ymin，执行s230，否则，执行s240；

s230，遍历像素坐标集合p，形成多维像素坐标集合q＝{q1，q2，......，qn}，n≤m；其中，多维像素坐标qj＝(xj，yj1，yj2，......，yjz)，z为像素坐标集合p中具有相同横坐标xj的yj的数量，yjk为像素坐标集合p中具有相同横坐标xj的第k个像素的纵坐标值；执行s250；

s240，遍历像素坐标集合p，形成多维像素坐标集合r＝{r1，r2，......，rt}，t≤m，多维像素坐标rj＝(yj，xj1，xj2，......，xjq)，q为像素坐标集合p中具有相同纵坐标yj的xj的数量，xjk为像素坐标集合p中具有相同纵坐标yj的第k个像素的横坐标值；执行s260；

s250，基于所述多维像素坐标集合q判断所述待处理的连通区域是否为裂隙图像；

s260，基于所述多维像素坐标集合r判断所述待处理的连通区域是否为裂隙图像。

进一步地，步骤s250可包括：

s2501，对于任何一个qj，如果max(yjz)-min(yjz)<φ*w，则设置qj的状态dqj为第一状态例如0，否则设置qj的状态dqj为第二状态例如1，其中，φ为大于的系数，例如，可为15～1.6。

s2502，如果那么执行s2503；否则，将该连通区域确定为裂隙区域，d3为预设的第三阈值，例如可为0.03-0.06，优选的，d3＝0.05。

s2503，如果则确定该连通区域为噪声区域，否则，即如果则确定该连通区域为裂隙区域，d4为预设的第四阈值。

进一步地，在本发明实施例中，d4可根据w和(ymax，ymin，xmax，xmin)动态确定。优选的，d4与w正相关，d4与正相关，即d4与w和正相关。更优选的，

通过步骤s220～s250，能够有效快速的判断出横向倾斜的裂隙，而且采用线性算法进行判断，运算效率高。进一步地，通过步骤s2503，能够对不是平行裂隙、垂直裂隙和倾斜裂隙即异形裂隙进行判断，从而能够全面准确地检测裂隙。

进一步地，在本发明实施例中，s260可包括：

s2601，对于任何一个rj，如果max(xjz)-min(xjz)<φ*w，则设置rj的状态drj为第一状态例如0，否则设置rj的状态drj为第二状态例如1。φ和w与前述定义相同。

s2602，如果那么执行s2603；否则，将连通区域判断为裂隙区域。d3与前述定义相同。

s2603，如果则确定该连通区域为噪声区域，否则，即如果则确定该连通区域为裂隙区域。d4与前述定义相同。

通过步骤s210，s240，s260，能够有效快速的判断出竖向倾斜的裂隙，而且采用线性算法进行判断，运算效率高。进一步地，通过步骤s2603，能够对异形裂隙进行判断，从而能够全面准确地检测裂隙。

综上，本发明实施例提供的基于裂隙图像二值化连通区域的噪声处理方法，对于经过预处理和图像二值化并获取连通区域之后的隧道裂隙图像中的任一个连通区域，先获取当前处理的连通区域的像素坐标集合，然后基于获取的像素坐标集合内的横向坐标的最大值和最小值以及纵向坐标的最大值和最小值，利用线性运算来判断该连通区域是否是裂隙区域，从而能够提高裂隙检测的处理速度，使得裂隙检测效率高。

本发明另一实施例还提供一种基于裂隙图像二值化连通区域的噪声处理系统，该系统包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述处理器用于执行所述计算机程序时实现前述实施例的基于裂隙图像二值化连通区域的噪声处理方法的步骤。

具体地，上述存储器和处理器能够为通用的存储器和处理器，这里不做具体限定，当处理器运行存储器存储的计算机程序时，能够执行上述基于裂隙图像二值化连通区域的噪声处理方法，从而解决相关技术中对隧道裂隙检测效率低的问题。

以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。