房屋建筑裂缝图像识别与测量方法研究_毕业论文.pdf

"房屋建筑裂缝图像识别与测量方法研究" 本研究论文聚焦于房屋建筑裂缝图像识别与测量方法，旨在解决房屋建筑裂缝检测对结构检测、危房鉴定和维护的重要性。论文通过数字图像处理技术和计算机视觉技术，提出了裂缝图像识别算法、相机标定方法和裂缝参数图像计算方法，实现了现场裂缝测量系统的搭建。 第一部分：裂缝图像识别算法 本研究提出了一种基于数字图像处理技术的裂缝图像识别算法，流程包括灰度化、中值滤波、最大熵法阈值分割、信息筛选和裂缝连接等步骤。该算法可以获得仅包含裂缝目标和背景的黑白二值图，具有识别范围较广、识别效果较好的特点。此外，本研究还提出了一种基于形态学处理的信息筛选方法，对裂缝二值图像进行初步筛选，滤除小面积噪点并闭合小裂缝，并结合长短轴比、面积等连通域特征实现了干扰信息剔除。 第二部分：相机标定方法 本研究提出了一种基于二维码的标定方法，利用二维码的稳定识别定位功能，解决了图像中的裂缝编号问题。该方法可以在针孔成像模型下进行转换比例的计算，得到像素尺寸与物理尺寸的换算关系。二维码标定试验表明，在距离合适、相机平面与裂缝基本平行的情况下，标定结果较为满意，解决了常用靶标中存在的不足。 第三部分：裂缝参数计算方法 本研究提出了一种基于数字图像处理的裂缝参数计算方法，命名为“膨胀圆法”。该法能够从裂缝二值图像中提取参数，并将裂缝信息由图像格式转换为数据格式。通过室内模拟裂缝试验，验证了算法的有效性和稳定性，实现了裂缝的定量识别，弥补了现有裂缝参数计算方法信息不全、裂缝具体位置宽度难以获取的缺陷。 第四部分：房屋建筑裂缝图像检测系统 本研究搭建了房屋建筑裂缝图像检测系统，通过设计基于 MATLAB 的运算程序和操作界面，提高了运用数字图像处理技术对房屋建筑裂缝识别与测量的可操作性。针对系统可行性进行的实际裂缝宽度测量试验表明其在房屋建筑裂缝检测中具有较高的应用价值和应用前景。 本研究论文对房屋建筑裂缝图像识别与测量方法进行了深入研究，提出了多种新的方法和算法，解决了房屋建筑裂缝检测中的多个问题，具有重要的理论价值和实践意义。