文献类型：期刊文章

作　　者：唐钱龙[1,2] 谭园[1] 彭立敏[1] 曹豪荣[1]

TANG Qianlong;TAN Yuan;PENG Limin;CAO Haorong(School of Civil Engineering,Central South University,Changsha 410075,China;Jiangxi Vocational and Technical College of Communication,Nanchang 330013,China)

机构地区：[1]中南大学土木工程学院,湖南长沙410075 [2]江西交通职业技术学院,江西南昌330013

出　　处：《铁道科学与工程学报》

基　　金：高铁联合基金资助项目(U1734208);江西省教育厅科学技术研究资助项目(GJJ171292)

年　　份：2019

卷　　号：16

期　　号：12

起止页码：3041-3049

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：隧道衬砌的病害严重影响着行车和生命安全,裂缝是隧道衬砌最常见也是最严重的病害之一,需要对其进行定期检查和测量。基于数字图像技术设计隧道衬砌裂缝识别系统,对相关算法进行研究和优化。针对隧道环境内采集的图像容易曝光不足、光照不均且噪声严重的问题,对图像进行增强处理后构建基于双边滤波改进的去噪方法,可以在保护裂缝边缘细节的基础上滤除大量噪声。因有渗水、污渍、剥落等区域对隧道裂缝识别的影响,采用基于图像自适应分块下结合阈值和边缘信息的分割算法,有效地克服传统Otsu算法分割不准确的情况,得到完整裂缝的二值图像。采用相机尺寸标定,通过测量裂缝的像素尺寸转换得到其真实长度、宽度等指标,还可以进行裂缝等级评定。结合工程实例表明,所提出的算法对隧道衬砌裂缝的识别准确率达92%以上,验证了本文算法的有效性。

关 键 词：数字图像 隧道 衬砌 裂缝识别  

分 类 号：TU91]