富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法

1.本发明属于隧道智能化检测技术领域，具体涉及一种富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法。


背景技术：

2.混凝土裂缝是隧道运营阶段衬砌管片常见的病害。由于混凝土的强度较低以及富水砂层叠落区间工程地质条件的特殊性，隧道衬砌在施工建设和运营阶段容易受到长期振动荷载、砂层不均匀密实、地下水位等因素的共同作用而导致隧道衬砌出现不同程度和形式的裂缝。裂缝扩展是隧道衬砌结构破坏的初始阶段，随着裂缝的持续发展，如果不及时修复，可能会进一步引起衬砌渗漏水、保护层脱落、钢筋锈蚀、砂层变形和衬砌承载力降低等问题，对整个隧道的完整性和运营维护构成潜在威胁，严重影响富水砂层叠落区间隧道工程的使用寿命和安全。
3.目前，传统的衬砌裂缝检测方法主要是人工检测，耗时长，容易受到检测人员主观判断的影响而出现漏检或错检。在计算机视觉拓展应用的加持下，数字图像处理技术可通过对获取图像进行像素空间处理而获取病害信息，提高了隧道衬砌检测效率，但其识别精度易受到噪声和目标与周围背景区分度的干扰，且拍摄光照不足时裂缝形态特征突出显示存在一定困难，一定程度上制约了传统计算机视觉图像处理技术在隧道衬砌裂缝检测的实际应用效率。


技术实现要素：

4.本发明的目的是为了解决当前拍摄隧道衬砌裂缝图像时，若光照不足或图像中干扰因素较多，图像质量较低导致裂缝特征提取困难的问题，通过更适用低质量衬砌裂缝图像的预处理操作将裂缝特征突出显示，便于检测人员后续处理。
5.本发明所采取的技术方案是：
6.富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
7.s1.衬砌裂缝图像采集：利用隧道裂缝检测系统中的相机阵列或检测人员配备的高清图像采集设备拍摄隧道衬砌图像；
8.s2.加权平均值灰度化：对彩色隧道衬砌图像采用加权平均值灰度化处理法将多通道的彩色图像转换为单通道的灰度图像；
9.s3.线性平滑处理：采用线性平滑来使图像明暗区域平滑过渡；
10.s4.单尺度retinex处理：通过对图像进行高斯模糊处理和对数运算来得到增强后的图像；
11.s5.多尺度retinex处理：在单尺度retinex处理的基础上，对不同尺度下的图像进行单尺度retinex增强，并将结果累加求平均得到最终的增强图像；
12.s6.后续处理：将得到的增强图像进一步调节，得到效果更优的增强图像。
13.本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
14.将光照亮度不足的富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝经过上述算法的处理，本身特征并不明显的裂缝被加强显示，而背景噪声和干扰项则受到模糊处理，裂缝和周围背景的对比度更加显著，降低了检测人员判别裂缝是否存在的难度，有利于节省后续裂缝参数计算的处理工作量，提高富水砂层叠落区间隧道智能化无损质量检测效率。
附图说明
15.图1是本发明的处理方法流程图；
16.图2是本发明加权平均值灰度化处理对比图，其中图2a是原始图像，图2b是加权平均值灰度化图像；
17.图3是本发明线性平滑处理对比图，其中图3a是灰度图像，图3b是线性平滑处理后的图像；
18.图4是本发明两次retinex处理对比图，其中图4a是原始图像，图4b是经增强处理后的图像。
具体实施方式
19.为了更好地了解本发明的目的、结构及功能，下面结合附图，对本发明的做进一步详细的描述。
20.参照图1～图4所示，本发明的富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，包括以下步骤：
21.s1.衬砌裂缝图像采集：利用隧道裂缝检测系统中的相机阵列(ccd相机)或检测人员配备的高清图像采集设备(全画幅数码单反相机)拍摄隧道衬砌图像，保证分割的图像可拼接成完整的衬砌环以反映每一环衬砌的真实情况；
22.s2.加权平均值灰度化：对彩色隧道衬砌图像采用加权平均值灰度化处理法将多通道的彩色图像转换为单通道的灰度图像；
23.将采集的彩色图像全部保存至同意文件目录，采用基于python语言的处理程序读取文件目录中的所有图像，将彩色图像的每个像素点的r分量、g分量和b分量分别按照0.299、0.587和0.144的权值相乘再求和得到转换后的灰度值，便利图像中的所有像素点完成灰度转换。
24.三通道分量的权值可根据不同重要程度进行自主设定。
25.s3.线性平滑处理：由于实际采取的图像存在光照不均的问题，导致灰度图像中有与内容无关的块状阴影，因此采用线性平滑来使图像明暗区域平滑过渡；线性平滑的参数可针对不同情况进行自适应调整。
26.s4.单尺度retinex处理：通过对图像进行高斯模糊处理和对数运算来得到增强后的图像；
27.将采集的彩色图像全部保存至同一文件目录，采用基于python语言的处理程序读取文件目录中的所有图像，将输入图像按照以下步骤处理：
28.s41.对输入图像进行高斯模糊处理，使用cv2.gaussianblur()函数实现，其中参数sigma表示高斯核的标准差；
29.s42.对模糊后的图像和原图像分别进行对数运算，得到两个对数图像；
30.s43.将两个对数图像相减，得到增强后的图像。
31.sigma值可根据噪声情况和图像实际效果自主修正，一般建议设定的sigma值较小。
32.s5.多尺度retinex处理：在单尺度retinex处理的基础上，对不同尺度下的图像进行单尺度retinex增强，并将结果累加求平均得到最终的增强图像；
33.对单尺度处理后的图像按照以下步骤继续处理：
34.s51.定义一个尺度列表sigma_list，包含不同的标准差值；
35.s52.循环遍历尺度列表中的每个标准差sigma，调用单尺度retinex算法(在python中为封装好的函数)对图像进行增强，并将结果逐步累加；
36.s53.将累加后的图像除以尺度列表的长度，得到最终的增强图像。
37.得到的增强图像仍然存在优化空间，按照增强图像的实际效果进行微调之后确定最终参数。
38.s6.后续处理：将得到的灰度图像进行颜色恢复处理，将对数图像乘以颜色强度调整系数alpha和颜色平衡系数beta，得到恢复颜色的图像，将得到的增强图像进一步调节，得到效果更优的增强图像。
39.按照以下步骤进行处理：
40.s61.颜色恢复：这一步可依据实际图像的背景复杂程度操作，若采集图像背景单一，无大量干扰信息，可以省略此步骤，直接使用灰度图像；若图像背景存在大量干扰信息，可以调整颜色强度调整系数alpha和颜色平衡系数beta，恢复颜色信息。
41.s62.对增强后的图像进行亮度和颜色的调整，得到最终的增强图像。
42.s63.对最终的增强图像进行像素范围的限制，确保像素值在0-255之间。
43.s64.将最终的增强图像转换为无符号整数类型，并返回结果。
44.本发明的处理方法均属于基于python语言的处理程序。
45.sigma(高斯核标准差)、alpha和beta均可根据不同需求和实际效果进行自主设定。
46.可以理解，本发明是通过一些实施例进行描述的，本领域技术人员知悉的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本技术的权利要求范围内的实施例都属于本发明所保护的范围内。

技术特征：
1.一种富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，其特征在于：包括以下步骤：s1.衬砌裂缝图像采集：利用隧道裂缝检测系统中的相机阵列或检测人员配备的高清图像采集设备拍摄隧道衬砌图像；s2.加权平均值灰度化：对彩色隧道衬砌图像采用加权平均值灰度化处理法将多通道的彩色图像转换为单通道的灰度图像；s3.线性平滑处理：采用线性平滑来使图像明暗区域平滑过渡；s4.单尺度retinex处理：通过对图像进行高斯模糊处理和对数运算来得到增强后的图像；s5.多尺度retinex处理：在单尺度retinex处理的基础上，对不同尺度下的图像进行单尺度retinex增强，并将结果累加求平均得到最终的增强图像；s6.后续处理：将得到的增强图像进一步调节，得到效果更优的增强图像。2.根据权利要求1所述的富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，其特征在于：所述s2的加权平均值灰度化，具体为：读取文件目录中的所有图像，将彩色图像的每个像素点的r分量、g分量和b分量分别按照0.299、0.587和0.144的权值相乘再求和得到转换后的灰度值。3.根据权利要求2所述的富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，其特征在于：所述s2中，三通道分量的权值根据不同重要程度进行自主设定。4.根据权利要求1所述的富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，其特征在于：所述s3中，线性平滑的参数针对不同情况进行自适应调整。5.根据权利要求1所述的富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，其特征在于：所述s4的单尺度retinex处理，具体为：将采集的彩色图像全部保存至同一文件目录，采用基于python语言的处理程序读取文件目录中的所有图像，将输入图像按照以下步骤处理：s41.对输入图像进行高斯模糊处理，使用cv2.gaussianblur()函数实现，其中参数sigma表示高斯核的标准差；s42.对模糊后的图像和原图像分别进行对数运算，得到两个对数图像；s43.将两个对数图像相减，得到增强后的图像。6.根据权利要求4所述的富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，其特征在于：所述s4中，sigma值根据噪声情况和图像实际效果自主修正。7.根据权利要求1所述的富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，其特征在于：所述s5的多尺度retinex处理，具体为：对单尺度处理后的图像按照以下步骤继续处理：s51.定义一个尺度列表sigma_list，包含不同的标准差值；s52.循环遍历尺度列表中的每个标准差sigma，调用单尺度retinex算法对图像进行增强，并将结果逐步累加；s53.将累加后的图像除以尺度列表的长度，得到最终的增强图像。8.根据权利要求7所述的富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，其特征在于：所述s5中，得到的增强图像仍然存在优化空间，按照增强图像的实际效果进行微
调之后确定最终参数。9.根据权利要求1所述的富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，其特征在于：所述s6的后续处理，具体为：将得到的灰度图像进行颜色恢复处理，将对数图像乘以颜色强度调整系数alpha和颜色平衡系数beta，得到恢复颜色的图像，将得到的增强图像进一步调节，得到效果更优的增强图像。10.根据权利要求9所述的富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，其特征在于：所述s6的后续处理按照以下步骤进行处理：s61.颜色恢复：依据实际图像的背景复杂程度操作，若采集图像背景单一，无大量干扰信息，可以省略此步骤，直接使用灰度图像；若图像背景存在大量干扰信息，可以调整颜色强度调整系数alpha和颜色平衡系数beta，恢复颜色信息；s62.对增强后的图像进行亮度和颜色的调整，得到最终的增强图像；s63.对最终的增强图像进行像素范围的限制，确保像素值在0-255之间；s64.将最终的增强图像转换为无符号整数类型，并返回结果。

技术总结
富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，属于隧道智能化检测技术领域。对富水砂层叠落区间隧道进行质量检测时，通过CCD相机阵列或全画幅数码单反相机对每一环隧道衬砌拍摄完整的高分辨率图像，分别经过加权平均值灰度处理法、线性平滑处理、单尺度和多尺度Retinex处理，将光照亮度不足的富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝经过上述算法的处理，本身特征并不明显的裂缝被加强显示，而背景噪声和干扰项则受到模糊处理，裂缝和周围背景的对比度更加显著，降低了检测人员判别裂缝是否存在的难度，有利于节省后续裂缝参数计算的处理工作量，提高富水砂层叠落区间隧道智能化无损质量检测效率。质量检测效率。质量检测效率。


技术研发人员：张伟 王庆礼 唐亮 孔祥勋 凌贤长 丛晟亦 田爽 马登 张钟远 石立民 郭腾博 尹超
受保护的技术使用者：哈尔滨工业大学 中铁第六勘察设计院集团有限公司 中交一航局城市交通工程有限公司 哈尔滨地铁集团有限公司 哈尔滨工业大学重庆研究院
技术研发日：2023.07.13
技术公布日：2023/10/5