一种改进的用于裂缝图像分割的Otsu方法1
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第
13
卷 增
刊
1
地下空间与工程学报
Vol．13
2017
年
4
月
Chinese Journal of Underground Space and Engineering Apr．2017
一种改进的用于裂缝图像分割的
Otsu
方法
*
朱鑫
1，2，3
，
漆泰岳
1，3
，
王睿
1，3
，
李涛
1，3
（ 1．
西南交通大学 交通隧道工程教育部重点实验室
，
成都
610031； 2．
中铁工程设计咨讯集团有限公司
郑州设计院
；
郑州
45
000； 3．
西南交通大学土木工程学院
，
成都
610031）
摘 要
：
裂缝是隧道衬砌最常见的病害之一
，
基于近几年快速发展的工程检测系统与图像
处理算法的研究
，
提出了一种
CCD
相机的衬砌裂缝快速检测系统采集裂缝图像
。
在提取裂缝
特征之前
，
需要将裂缝区域与图像背景分离
。
采用
Otsu
法进行分割处理
，
然而传统的
Otsu
方
法对裂缝区域过小的图像易产生欠分割
；
对背景不单一或光照度不均匀的裂缝图像易造成过
分割的情况
。
根据
Ostu
方法分割特点对该方法进行改进
，
以达到更好的裂缝图像分割效果
，
从而为实现隧道裂缝的快速检测埋下基础
。
关键词
：
裂缝图像
； Ostu
最大类间方差
；
阈值分割
中图分类号
： TN391
文献标识码
： A
文章编号
： 1673-0836（ 2017）
增
1-0080-05
An Improved Otsu Me t hod for Image Segmentation of Cracks
Zhu Xin
1，2，3
，Qi Taiyue
1，3
，Wang Ｒui
1，3
，Li Tao
1，3
（ 1． Key Laboratory of Transportation Tunnel Engineering，Ministry of Education，Southwest Jiaotong University，Chengdu
610031，P．Ｒ． China； 2．Zhengzhou Branch，China Ｒailway Engineering Consulting Group，Co． Ltd．，Zhengzhou 450000，
P．Ｒ．China； 3． School of Civil Engineering，Southwest Jiaotong University，Chengdu 610031，P．Ｒ． China）
Abstract： Crack is one of the most common diseases of the tunnel engineering． Combined with the rapid
development of detection systems and image processing algorithms in recent years，we proposed a rapid lining
inspection system based on CCD for image acquisition． Before extracting fracture characteristics，it needs to separate
the crack region from image background． Otsu method is used to separate the image，but the traditional Otsu method
is easy to produce lacking segmentation for the image with small crack area，and it is easy to produce excessive
segmentation for the crack image with a complex background or uneven illumination． In order to achieve better image
segmentation results，the method is improved based on the separation characteristic of Otsu method and lay foundation
for the rapid detection of tunnel cracks．
Keywords： crack image； Otsu method； thresholding
0
引言
随着国内铁路隧道的大量建设
，
传统的主要依
托人工的隧道病害检测方法已不能满足大量隧道
的检测需求
。
近年来基于数字图像处理的检测技
术已深入到土木工程领域
，
为隧道裂缝检测方法提
供了新的方向
。
对于基于数字图像处理的隧道裂
缝检测
，
关键在于从图像中准确提取出裂缝病害
，
即对图像中无关背景和裂缝病害进行分割提取
。
图像分割越准确
，
裂缝病害提取越完整
。
阈值分割技术是对图像进行分割的关键技术
，
它是指将图像中目标区域和背景区域分割开来的
图像二值化技术
。
通过阈值分割
，
图像中目标区域
被分离出来
，
以便于后续的处理
。
至今已经有许多
*
收
稿日期
： 2016-10-15（
修改稿
）
作者简介
：
朱鑫
（ 1989-）
，
男
，
四
川南充人
，
硕士生
，
主要从事隧道与地下工程研究
。E-mail： zhuxin1989@ 126．com
基金项目
：
国家自然科学基金
（ 51278423，51478395）
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