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    水下大壩裂縫圖像分割方法研究 

    2016-11-07 22:24:46張大偉許夢釗馬莉荀挺
    軟件導(dǎo)刊 2016年9期
    關(guān)鍵詞:自適應(yīng)性邊緣檢測

    張大偉許夢釗馬莉荀挺

    摘要:由于水下環(huán)境復(fù)雜,以及大壩裂縫形狀的不規(guī)則性和方向的不確定性,邊緣的灰度突變程度不一,嚴(yán)重影響大壩裂縫的檢測效果。提出了一種改進(jìn)的Canny算法。該算法基于最大熵原理,使傳統(tǒng)Canny算子具有自適應(yīng)性。理論與實驗證明,該算法對于水下大壩裂縫檢測效果較好。

    關(guān)鍵詞:水下大壩裂縫;邊緣檢測;Canny算法;最大熵;自適應(yīng)性

    DOIDOI:10.11907/rjdk.161393

    中圖分類號:TP317.4

    文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號文章編號:16727800(2016)009017003

    基金項目基金項目:

    作者簡介作者簡介:張大偉(1984-),男,四川南充人,國網(wǎng)成都供電公司電力調(diào)度控制中心工程師,研究方向為廠站自動化管理;許夢釗(1991-),男,河北邢臺人,河海大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院碩士研究生,研究方向為計算機(jī)技術(shù)應(yīng)用;馬莉(1978-),女,四川簡陽人,國網(wǎng)成都供電公司電力調(diào)度控制中心工程師,研究方向為電網(wǎng)調(diào)度自動化管理;荀挺(1986-),男,江蘇南京人,江蘇省瑞中數(shù)據(jù)股份有限公司工程師,研究方向為電力系統(tǒng)自動化管理。

    0引言

    大壩是水利水電工程的重要組成部分。我國的大壩建設(shè)處于世界領(lǐng)先地位[1],發(fā)揮著巨大的工程效益。大壩裂縫是大壩安全的極大隱患,對大壩裂縫的檢測極其重要。然而,一旦大壩投入使用便會處于復(fù)雜的開放環(huán)境中,產(chǎn)生的裂縫不盡相同,且水下環(huán)境復(fù)雜,采集的圖像具有模糊不清、對比度低、亮度不均等特點,使大壩裂縫檢測十分困難[2]。

    大壩裂縫有幾個共同特點:①大壩裂縫通常呈線性特點,具有發(fā)散性,雖然通常是斷裂的,但整體上是連續(xù)的;②大壩裂縫的邊緣為高頻信息;③大壩裂縫的灰度值偏低,即顏色較暗。

    針對這些問題,許多學(xué)者對裂縫的檢測展開了研究。范新南等[3]針對水下光照不均勻,提出了一種基于勻光處理的自適應(yīng)閾值分割算法。Chen等[4]提出了基于有邊緣信息熵確定加權(quán)系數(shù)從而確定邊緣的算法。伯邵波等[5]提出了通過構(gòu)造8 個方向模板的 Sobel 算子并結(jié)合迭代閾值分割算法和全方位膨脹形態(tài)學(xué)方法,對邊緣檢測后的圖像進(jìn)行處理。HoangNam Nguyen等[6]提出了先用PSCEF對稱型裂紋增強(qiáng)濾波器,再利用三次樣條函數(shù)確定邊緣點的算法檢測邊緣。GOKMEN等[7]提出了利用振動法檢測裂縫。Zhu等[8]提出了基于嵌入式壓電方法檢測算法。Hu等[9]提出了通過局部二元模式算子的基于紋理分析的裂縫檢測算法。Zou等[10]提出了基于目標(biāo)最小生成樹算法的裂縫檢測方法,其中用最小生成樹來表達(dá)裂縫區(qū)域像素點的空間線性聚集特性。肖玲玲等[11]提出一種逐行滑動鄰域取最小值的圖像分割方法,并提出采用塊分割特征匹配方式提高動態(tài)裂縫檢測的準(zhǔn)確性。徐歡等[12]提出了一種基于OpenCV開源平臺及改進(jìn)Canny算子的路面裂縫檢測技術(shù),該算法利用形態(tài)學(xué)濾波對原有的濾波方式進(jìn)行改進(jìn),使用Ostu算法實現(xiàn)雙閾值的自適應(yīng)獲取。

    上述算法大致可分為基于邊緣的檢測算法、基于閾值的檢測算法、基于區(qū)域的邊緣檢測算法以及一些物理上的無損檢測算法,包括電位法[13]、振動法[14]、超聲波檢測法[15]、探地雷達(dá)法[16]、傳感器檢測方法[17]等。無損檢測方法實現(xiàn)困難,耗時耗力且檢測效果一般?;谏鷳B(tài)學(xué)的算法如BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[18]、人工蟻群算法等具有一定的自適應(yīng)性且檢測效果較好,但是算法實現(xiàn)困難。傳統(tǒng)的檢測算法雖然簡單,但去噪效果不明顯、邊緣檢測準(zhǔn)確度不高、連貫性不好,最重要的是不具有自適應(yīng)性,這些算法并不完全適用于水下大壩裂縫的檢測。本文提出了一種基于最大熵的自適應(yīng)閾值的改進(jìn)Canny算法。該算法通過對傳統(tǒng)Canny算法的改進(jìn),利用最大熵原理自動確定最佳的閾值,從而達(dá)到最佳的檢測效果。

    1Canny算法及其局限性

    1.1傳統(tǒng)Canny算法

    Canny邊緣檢測[19]的實質(zhì)可以轉(zhuǎn)換為求信號函數(shù)的極大值問題。Canny算子邊緣檢測的方法是尋找圖像梯度的局部最大值。Canny算子有3個判斷準(zhǔn)則,分別是信噪比準(zhǔn)則、定位精度準(zhǔn)則和單邊緣響應(yīng)準(zhǔn)則,其中單邊緣響應(yīng)是指要保證單邊緣只有一個像素響應(yīng)。其算法大致流程如下所示:①利用高斯濾波器進(jìn)行平滑處理,以減少噪聲;②用一階偏導(dǎo)的有限差分計算梯度的幅值與方向;③第②點中確定的邊緣點會導(dǎo)致梯度幅度圖像中出現(xiàn)脊,然后算法跟蹤所有脊的頂部,并將所有不在脊上的頂部像素設(shè)為零,以便在輸出中給出一條細(xì)線,這就是非最大值抑制處理;④雙閾值檢測并連接邊緣點。

    1.2傳統(tǒng)Canny算法局限性分析

    傳統(tǒng)的Canny算法對整幅圖像使用固定的高、低閾值進(jìn)行分割。如果直接使用傳統(tǒng)的Canny算子,就會因為閾值設(shè)置過高而丟掉重要邊緣,閾值設(shè)置過低導(dǎo)致噪聲得不到抑制,局部邊緣信息丟失。如果不能設(shè)置恰當(dāng)?shù)拈撝担蜔o法在消除噪聲干擾的同時兼顧那些灰度值變化緩慢的局部邊緣,得到的邊緣就會是不連續(xù)的、斷裂的、不準(zhǔn)確的,影響檢測結(jié)果。實際情況中,不同圖像的最佳閾值也是不同的,因此,使用傳統(tǒng)的Canny算法不具有自適應(yīng)能力,還會檢測出偽邊緣或者丟失局部邊緣。與此同時,某些重要邊緣細(xì)節(jié)可能會由于干擾或是對比度不夠而變得模糊,而在實際情況中某些邊緣細(xì)節(jié)可能因與噪聲類似而被誤認(rèn)為噪聲除去。如果使用傳統(tǒng)的Canny算法,固定的雙閾值難以在抑制噪聲的同時兼顧到保護(hù)低幅度值的邊緣信息,從而影響檢測效果。

    綜上所述,本文針對傳統(tǒng)Canny算法固定閾值的缺點,提出一種改進(jìn)的Canny算法:基于最大熵的自適應(yīng)閾值Canny算法。

    4結(jié)語

    針對水下圖像對比度不高、大噪聲、模糊不清,以及大壩裂縫的不規(guī)則變化等問題,本文提出了基于最大熵算法的自適應(yīng)閾值的改進(jìn)Canny算法。本算法在Canny算法第②步驟之后,利用最大熵原理確定最佳的高低閾值,再以此進(jìn)行下一步的檢測、定位,從而達(dá)到最佳檢測效果。

    參考文獻(xiàn):

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    責(zé)任編輯(責(zé)任編輯:杜能鋼)

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