# Ground-Penetrating-Radar-Image-Processing
一个探地雷达图像处理项目,已实现B-Scan图像病害提取、病害类型甄别、二层钢筋识别、病害厘米级定位等功能,待实现的功能有声呐图像处理、利用深度学习实现病害分类等。
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## 对空洞与脱空病害的识别、定位、分类
* 概述<br>
本应用由三种基本的算法支持,即病害提取算法、相位特征提取算法和形状特征提取算法,具体算法总流程如图4所示。其中病害提取算法是另外两种算法的基础,病害提取算法通过提取病害图像在行方差上的分布特征,找出我们感兴趣的有病害区域。进而,相位特征提取算法在直方图均衡、图像二值化等基础上,进行列求导,并提取病害区域的相位特征,根据不同相位特征我们可以对病害进行初步分类,即将含水层与空洞和脱区分开。最后,形状特征提取算法运用F-K偏移算法、图形分割、形状模式识别等操作,在形态学特征上,区分空洞与脱空。<br><br>
![算法总流程图](https://github.com/Paul95278/Ground-Penetrating-Radar-Image-Processing/raw/master/img/病害识别算法总流程图.png)
* 病害提取算法
* 实现功能<br>
本算法以当前高速公路地下混凝土结构病害的GPR信号为研究对象,设计给出一种自动定位GPR信号病害位置的算法;根据GPR信号公路路基图像有无病害的行方差分布的区别,结合阈值法区分出图像有无病害,并提取病害位置,节省了大量时间和人力。此外,行方差和阈值法不受外界固定干扰和混凝土层结构的影响,准确度高。符合当代高速公路地下混凝土结构GPR信号病害自动定位的迫切要求,有很大的经济和现实意义。<br>
* 结果展示<br>
![筛选病害结果展示](https://github.com/Paul95278/Ground-Penetrating-Radar-Image-Processing/raw/master/img/筛选病害结果展示.jpg)
* 相位特征提取算法
* 实现步骤<br>
步骤1:根据3.1.1病害提取算法得到的有病害图像行段,对GPR图像像素进行归一化,得到矩阵NI;<br>
步骤2:对矩阵NI进行直方图均衡处理,得到矩阵NI_H;<br>
步骤3:对矩阵NI_H进行三值化,三值化阈值根据类正态分布法设定,得到矩阵NI_HB;<br>
步骤4:对矩阵NI_HB的每列进行求导,然后对求导后的每列分别进行处理,使每列中相位相邻元素之间为异号,最终得到两种相位类型;<br>
步骤5:选取数量较多的相位类型作为GPR图像病害类型。<br>
* 实现功能<br>
以当前高速公路地下混凝土结构病害的GPR信号为研究对象,设计给出一种突出GPR信号病害算法;采用了结合归一化、直方图均衡、阈值选取、三值化算法,突出病害位置和特征,有利于进一步提取病害特征。实现了高速公路地下常见病害:脱空、空气、含水层的特征突出,具有一定现实意义,符合探地雷达行业病害识别自动化的追求目标,具有很大的现实意义。
* 效果展示<br>
![原图、直方图均衡、三值化效果对比](https://github.com/Paul95278/Ground-Penetrating-Radar-Image-Processing/raw/master/img/原图、直方图均衡、三值化效果对比.jpg)
![相位特征算法处理结果](https://github.com/Paul95278/Ground-Penetrating-Radar-Image-Processing/raw/master/img/相位特征算法处理结果.jpg)
* 形状特征提取算法
* 实现步骤<br>
略
* 实现功能<br>
略
* 效果展示<br>
略
## 二层钢筋定位识别
![钢筋正对25cm10cm](https://github.com/Paul95278/Ground-Penetrating-Radar-Image-Processing/raw/master/img/钢筋正对25cm10cm.jpg)
![900M-钢保较小侧](https://github.com/Paul95278/Ground-Penetrating-Radar-Image-Processing/raw/master/img/900M-钢保较小侧.jpg)
## 项目相关论文
* [Extracting and Identifying Concrete Structural Defects in GPR Images](http://spie.org/Publications/Proceedings/Paper/10.1117/12.2296452)
* [Study of GPR Signal Propagation and Imaging of Multilayer Rebar
Mesh Structure](http://spie.org/Publications/Proceedings/Paper/10.1117/12.2296457)
## 项目分工
* `叶奇玲(NUPT)`完成对空洞与脱空病害相关算法的开发
* `田家乐(NUPT)`完成对钢筋相关算法的开发<br>
* ``上述大部分研发工作由叶奇玲、田家乐完成``
* `刘 普(NUPT)`利用Qt+openCV实现并优化上述算法,并封装成可初步使用的软件
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探地雷达图像处理项目源码+项目说明(实现病害提取、病害类型甄别、二层钢筋识别、病害厘米级定位等).zip (11个子文件)
code_30312
API.txt 4KB
main.cpp 23KB
img
筛选病害结果展示.jpg 170KB
相位特征算法处理结果.jpg 168KB
病害识别算法总流程图.png 9KB
钢筋正对25cm10cm.jpg 80KB
原图、直方图均衡、三值化效果对比.jpg 117KB
900M-钢保较小侧.jpg 92KB
README.md 4KB
matlib
readmefirst.md 1B
interface.pro.user 23KB
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龙年行大运
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