基于霍夫变换校正二维码图像的裂缝宽度识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种基于霍夫变换校正二维码图像的裂缝宽度识别方法及系统，涉及二维码图像校正技术领域。首先通过QR二维码的三个位置探测图形进行定位，并基于三个位置探测图形的中心点坐标得到第一组投影变换点；接着，通过霍夫变换检测QR二维码外框的四个角点坐标，得到第二组投影变换点。然后，根据两组投影变换点中的共7个投影变换点，利用最小二乘法计算得到透视投影变换矩阵，并基于投影变换矩阵对灰度化图像进行投影变换，将倾斜的QR二维码图像校正成标准的QR二维码图像，从而得到校正后的标准裂缝图像，用于计算裂缝宽度。不仅为实时准确提取QR二维码图像信息提供了基础，而且提高了基于QR二维码图像信息测量裂缝宽度的准确率。准确率。准确率。

【技术实现步骤摘要】
基于霍夫变换校正二维码图像的裂缝宽度识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及二维码图像校正
，具体而言，涉及一种基于霍夫变换校正二维码图像的裂缝宽度识别方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着建筑工程
快速发展，人们对建筑质量的要求也越来越严格。在工程实践和现代工程材料的质量研究中，建筑结构最常见的质量问题主要是墙体表面的裂缝问题，而建筑墙体的损坏总是从裂缝开始的，小的裂缝会干扰建筑的安全性，大的裂缝会破坏构造的整体性，缩短建筑使用寿命，导致安全事故，危害人民的生命和财产安全，产生严重的后果。
[0003]传统的裂缝检测通常采用人工测量的方法，其测量使用到卡纸、刻度尺和其他辅助设备，在测量的过程中存在人为数据读取误差以及偶然因素误差，同时由于人工测量工作量大，又需要专业技术人员进行操作，测量效率较低。后基于信息化时代计算机和大数据分析算法、数字图像处理等技术的迅速发展，提供了一种新的裂缝测量技术方法，可以利用摄像机或者手机等移动摄像设备等获取图像，然后对图像进行预处理，并结合计算机相关的算法识别裂缝的边缘以及宽度得到裂缝的具体情况。
[0004]但是在现有技术中，由于拍摄设备本身、外界光照、拍摄环境、拍摄角度等影响，拍摄出来的图片可能会有较大几何形变、很多噪点，图像均匀性较差，此时采用常规的图像预处理方式难以对图像进行有效校正和识别，导致裂缝测量结果准确性低。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于霍夫变换校正二维码图像的裂缝宽度识别方法及系统，其基于QR二维码的三个位置检测中心点以及QR二维码外框的四个角点对裂缝图像中的QR二维码进行校正处理，使得预处理后的裂缝图像质量更好，有利于裂缝宽度的准确测量。
[0006]本专利技术的实施例是这样实现的：
[0007]第一方面，本申请实施例提供一种基于霍夫变换校正二维码图像的裂缝宽度识别方法，其包括：
[0008]获取包含带外框的QR二维码的裂缝图像，并对裂缝图像进行预处理，得到灰度化图像；
[0009]获取灰度化图像中QR二维码的三个位置探测图形对应的中心点坐标，并将三个中心点保存为第一组投影变换点；
[0010]裁剪并得到带外框的QR二维码图像；
[0011]对带外框的QR二维码图像进行霍夫变换，得到对应的四个角点坐标，并将四个角点保存为第二组投影变换点；
[0012]基于上述第一组投影变换点和第二组投影变换点，利用最小二乘法计算得到透视
投影变换矩阵，并根据透视投影变换矩阵对上述灰度化图像进行校正，得到校正后的待识别图像；
[0013]基于校正后的待识别图像分析计算得到裂缝宽度。
[0014]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述对裂缝图像进行预处理，得到灰度化图像的步骤包括：
[0015]对裂缝图像进行去噪滤波处理；
[0016]将去噪滤波处理后的裂缝图像进行图像增强；
[0017]将图像增强后的裂缝图像进行灰度化处理，得到灰度化图像。
[0018]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述获取灰度化图像中QR二维码的三个位置探测图形对应的中心点坐标，并将三个中心点保存为第一组投影变换点的步骤包括：
[0019]对灰度化图像像素进行横竖扫描，得到候选点集；
[0020]利用近邻点融合算法从候选点集中筛选出QR二维码中三个位置探测图形的中心点坐标；
[0021]将三个中心点保存为第一组投影变换点。
[0022]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述利用近邻点融合算法从候选点集中筛选出QR二维码中三个位置探测图形的中心点坐标的步骤包括：
[0023]搜索候选点集中每个候选点设定范围内的近邻点坐标，并统计得到该候选点对应的近邻点集；
[0024]计算近邻点集中所有近邻点的平均坐标值，并将平均坐标值迭代为该候选点的新坐标；
[0025]当迭代次数超过预设的迭代阈值时停止，并筛选出拥有近邻点数量最多的三个候选点；
[0026]分别计算三个候选点对应的近邻点集中所有近邻点的平均坐标值，得到三个位置探测图形的中心点坐标。
[0027]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述对带外框的QR二维码图像进行霍夫变换，得到对应的四个角点坐标，并将四个角点保存为第二组投影变换点的步骤包括：
[0028]对带外框的QR二维码图像利用Canny边缘检测算法进行处理；
[0029]将处理后的QR二维码图像进行霍夫变换，检测得到外框对应的四条边界及四个角点坐标；
[0030]将四个角点保存为第二组投影变换点。
[0031]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述将处理后的QR二维码图像进行霍夫变换，检测得到外框对应的四条边界及四个角点坐标的步骤包括：
[0032]将处理后的QR二维码图像中的像素点坐标转换为极坐标，得到二维数组(ρ,θ)，其中，ρ代表原点到直线的距离，θ代表夹角；
[0033]基于二维数组(ρ,θ)进行霍夫直线检测，确定检测到外框对应的四条边界后，通过逆映射得到原图像空间中四条边界的表达式；
[0034]根据四条边界的表达式求解四条边界的交点，得到四个角点坐标。
[0035]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述基于上述第一组投影变换点和第
二组投影变换点，利用最小二乘法计算得到透视投影变换矩阵的步骤包括：
[0036]利用第一组投影变换点和第二组投影变换点中的共7个点坐标构成矩阵A，并获取标准QR二维码图像的三个中心点坐标和四个角点坐标，构成矩阵B；
[0037]利用最小二乘法按照公式H＝BA
T
(AA
T
)
‑1计算得到透视投影变换矩阵H。
[0038]第二方面，本申请实施例提供一种基于霍夫变换校正二维码图像的裂缝宽度识别系统，其包括：
[0039]图像获取模块，用于获取包含带外框的QR二维码的裂缝图像，并对裂缝图像进行预处理，得到灰度化图像；
[0040]定位模块，用于获取灰度化图像中QR二维码的三个位置探测图形对应的中心点坐标，并将三个中心点保存为第一组投影变换点；
[0041]裁剪模块，用于裁剪并得到带外框的QR二维码图像；
[0042]霍夫变换模块，用于对带外框的QR二维码图像进行霍夫变换，得到对应的四个角点坐标，并将四个角点保存为第二组投影变换点；
[0043]透视投影模块，用于基于上述第一组投影变换点和第二组投影变换点，利用最小二乘法计算得到透视投影变换矩阵，并根据透视投影变换矩阵对上述灰度化图像进行校正，得到校正后的待识别图像；
[0044]识别测量模块，用于基于校正后的待识别图像分析计算得到裂缝宽度。
[0045]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，其包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器。当上述一个或多个程序被上述处理器执行时，实现如本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于霍夫变换校正二维码图像的裂缝宽度识别方法，其特征在于，包括：获取包含带外框的QR二维码的裂缝图像，并对裂缝图像进行预处理，得到灰度化图像；获取灰度化图像中QR二维码的三个位置探测图形对应的中心点坐标，并将三个中心点保存为第一组投影变换点；裁剪并得到带外框的QR二维码图像；对带外框的QR二维码图像进行霍夫变换，得到对应的四个角点坐标，并将四个角点保存为第二组投影变换点；基于所述第一组投影变换点和第二组投影变换点，利用最小二乘法计算得到透视投影变换矩阵，并根据透视投影变换矩阵对所述灰度化图像进行校正，得到校正后的待识别图像；基于校正后的待识别图像分析计算得到裂缝宽度。2.如权利要求1所述的一种基于霍夫变换校正二维码图像的裂缝宽度识别方法，其特征在于，所述对裂缝图像进行预处理，得到灰度化图像的步骤包括：对裂缝图像进行去噪滤波处理；将去噪滤波处理后的裂缝图像进行图像增强；将图像增强后的裂缝图像进行灰度化处理，得到灰度化图像。3.如权利要求1所述的一种基于霍夫变换校正二维码图像的裂缝宽度识别方法，其特征在于，所述获取灰度化图像中QR二维码的三个位置探测图形对应的中心点坐标，并将三个中心点保存为第一组投影变换点的步骤包括：对灰度化图像像素进行横竖扫描，得到候选点集；利用近邻点融合算法从候选点集中筛选出QR二维码中三个位置探测图形的中心点坐标；将三个中心点保存为第一组投影变换点。4.如权利要求3所述的一种基于霍夫变换校正二维码图像的裂缝宽度识别方法，其特征在于，所述利用近邻点融合算法从候选点集中筛选出QR二维码中三个位置探测图形的中心点坐标的步骤包括：搜索候选点集中每个候选点设定范围内的近邻点坐标，并统计得到该候选点对应的近邻点集；计算近邻点集中所有近邻点的平均坐标值，并将平均坐标值迭代为该候选点的新坐标；当迭代次数超过预设的迭代阈值时停止，并筛选出拥有近邻点数量最多的三个候选点；分别计算三个候选点对应的近邻点集中所有近邻点的平均坐标值，得到三个位置探测图形的中心点坐标。5.如权利要求1所述的一种基于霍夫变换校正二维码图像的裂缝宽度识别方法，其特征在于，所述对带外框的QR二维码图像进行霍夫变换，得到对应的四个角点坐标，并将四个角点保存为第二组投影变换点的步骤包括：对带外框的QR二维码图像利用Canny边缘检测算法进行处理；将处理后的QR二维码图像进行霍夫变换，检测得到外框对应的四条边界及四个...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡志祥，郅伦海，马鸿盛，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：