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基于DSP数字信号处理器的墙体裂缝测图像的处理

作者:时间:2011-03-29来源:网络收藏

在阈值分割算法的C语言实现过程中,由于中的背景的灰度值相差较大,因此,其直方图会呈现明显的双峰形状,而将该谷值作为分割的阈值来进行二值分割会得到较好的分割。一般情况下,采用迭代阈值分割法比较适合。用迭代的方法来对阈值进行迭代,能够自适应地寻找出最优的阈值。然后将每个像素值与阈值进行比较,大于阈值时,将该点的像素值置为255;小于阈值时,将该点的像素值置为0。此时,便完成的二值化分割。在整个过程的运行中,主函数先开始执行,并先进行初始化,包括将图像数据装入到指定的存储空间,设置图像的边界和大小,通过迭代阈值法得到最佳阈值T等,接着再进行中值滤波,然后进行灰度修正,再后进行阈值分割,至此便完成了整个图像的过程。通过C语言实现阈值分割算法以及整个图像的流程如图3所示。

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4 仿真结果分析
本文利用集成开发平台CCS对图像的进行了仿真,并通过建立新的工程将主程序以及相关的库函数加入到工程中,然后在配置存储空间和编译链接后,链接了仿真器,并将生成的下载文件下载到仿真器中,最后设置断点,开始运行程序,观察每次图像处理的结果。其具体的仿真结果如图4所示。

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在图4中,图4(a)为原图像,(b)为经过中值滤波后的图像,该图像中的噪声有所减少,但图像也开始有点模糊; (c)为灰度调整后的图像,该图像中亮度明显增加,裂缝与背景的对比度明显提高,细节也较明显; (d)为利用迭代阈值法进行二值分割后的图像,可以看出,该图像中的裂缝基本被分割出来,粗的裂缝清晰明显,细的裂缝分割效果也基本满意,可以达到裂缝图像去噪、增强、分割的目的。

5 结束语
本文主要探讨裂缝图像的预处理过程以及算法的实现。该方法通过C语言编程并利用可完成图像采集、中值滤波、图像增强、图像分割四个步骤,从而完成整个裂缝图像的处理过程。裂缝图像经处理后,裂缝能较清晰的得到显示与分割,而且细节信息基本保留,因而可为其他处理做准备。由于该方法是通过DSP来实现整个过程,故其硬件系统结构简洁。事实上,本文的方法也可在一些便携式墙体裂缝检测设备中得到应用。


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