基于图像处理给水管表面漏损检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理领域，具体涉及基于图像处理给水管表面漏损检测方法，获取预处理后的给水管表面Lab图像，提取给水管区域并获取给水管区域各超像素块；计算各超像素块的边界中心锈蚀差异系数以及区块锈蚀包围度；结合超像素块中心点坐标及颜色信息获取超像素块的融合特征；根据超像素块与边界超像素块的融合特征得到超像素块的锈蚀差异因子；计算各超像素块的锈蚀腐蚀度；根据超像素块的锈蚀腐蚀度及超像素块的空间分布特征得到超像素块的显著性，并获取超像素块的显著优化值，结合最大显著优化值完成给水管表面漏损检测。从而实现给水管表面漏损的精确检测，具有较高检测精度及速度。及速度。及速度。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理给水管表面漏损检测方法


[0001]本申请涉及图像处理领域，具体涉及基于图像处理给水管表面漏损检测方法。

技术介绍

[0002]市政给水管由于腐蚀，动态荷载、材料老化、安装施工问题等方面原因会出现不同程度的漏损。因此给水管表面检测是十分重要，可以帮助提早发现管道表面的问题，以采取及时有效的措施进行维护和修复，避免管道漏水或损坏进一步加重。传统的管道检测方法存在成本高和误报警率高的缺陷，采用图像处理的方法能够更加准确的判断出给水管道漏损，并且仅通过相机采集的图像进行判断，能够极大程度的节约成本。
[0003]通过对漏点类型进行统计，可以得出在日常中给水管最容易出现漏损的情况是接头不佳，因此在检测时应该重点关注接头处的情况。另外水管腐蚀也是一个重要影响因素，与正常管道表面相比，腐蚀的区域颜色上会有较大的对比，故通过图像检测给水管表面的漏损是一个可行的方案。
[0004]综上所述，本专利技术提出基于图像处理给水管表面漏损检测方法，通过相机采集给水管表面图像，提取给水管区域，获取给水管区域的各超像素块，对各超像素块的特征进行提取，进而计算各超像素块的显著性，得到对应的显著优化值，根据各超像素块的显著优化值实现对给水管表面漏损情况的精确检测。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供基于图像处理给水管表面漏损检测方法，以解决现有的问题。
[0006]本专利技术的基于图像处理给水管表面漏损检测方法采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了基于图像处理给水管表面漏损检测方法，该方法包括以下步骤：获取预处理后的给水管表面Lab图像，语义分割得到给水管表面Lab图像中的给水管区域，采用SLIC算法获取给水管区域各超像素块；对于各超像素块，根据超像素块边界像素点数量以及超像素块各边界像素点与中心像素点之间的关系得到超像素块的边界中心锈蚀差异系数；根据超像素块与邻域超像素块边界中心锈蚀差异系数之间的关系得到超像素块的区块锈蚀包围度；结合超像素块中心点坐标及颜色信息获取超像素块的融合特征；获取超像素块的各边界超像素块；根据超像素块与边界超像素块的融合特征得到超像素块的锈蚀差异因子；根据超像素块的区块锈蚀包围度和超像素块的锈蚀差异因子得到超像素块的锈蚀腐蚀度；将超像素块的中心点坐标以及像素点个数作为超像素块的空间分布特征，根据超像素块的锈蚀腐蚀度及超像素块的空间分布特征得到超像素块的显著性；根据超像素块的显著性得到超像素块的显著优化值，结合给水管区域中的最大显著优化值完成给水管表面漏损检测。
[0007]优选的，所述根据超像素块边界像素点数量以及超像素块各边界像素点与中心像素点之间的关系得到超像素块的边界中心锈蚀差异系数，具体包括：统计超像素块的边界像素点数量，记为第一数量；计算超像素块各边界像素点与超像素块中心像素点之间的灰度差值绝对值；统计灰度差值绝对值大于阈值的边界像素点数量，记为第二数量；将第一数量与第二数量的比值确定为超像素块的边界中心锈蚀差异系数。
[0008]优选的，所述超像素块的区块锈蚀包围度具体包括：将超像素块边界中心锈蚀差异系数与邻域超像素块边界中心锈蚀差异系数差值平方的均值，确定为超像素块的区块锈蚀包围度。
[0009]优选的，所述结合超像素块中心点坐标及颜色信息获取超像素块的融合特征，具体包括：获取超像素块的中心点坐标，计算超像素块中所有像素点的L通道均值、a通道均值、b通道均值，将所述中心点坐标、L通道均值、a通道均值、b通道均值组合作为超像素块的融合特征。
[0010]优选的，所述获取超像素块的各边界超像素块，具体包括：对于超像素块i，其中i代表第i个超像素块；以超像素块i为中心，将与超像素块i有共同边界的超像素块记为超像素块i的各第一边界超像素块；同样方法获取所述第一边界超像素块的各第一边界超像素块，将所述第一边界超像素块的各第一边界超像素块作为超像素块i的第二边界超像素块；所述第一边界超像素块及所述第二边界超像素块均作为超像素块i的边界超像素块。
[0011]优选的，所述根据超像素块与边界超像素块的融合特征得到超像素块的锈蚀差异因子，具体包括：将超像素块与各边界超像素块的融合特征欧式距离的均值作为超像素块的锈蚀差异因子，所述锈蚀差异因子与所述均值成正相关关系。
[0012]优选的，所述超像素块的锈蚀腐蚀度为超像素块的区块锈蚀包围度和超像素块的锈蚀差异因子的加权求和，超像素块的锈蚀腐蚀度与所述区块锈蚀包围度以及锈蚀差异因子成正相关关系。
[0013]优选的，所述根据超像素块的锈蚀腐蚀度及超像素块的空间分布特征得到超像素块的显著性，表达式为：式中，为超像素块i的显著性，K为给水管区域的超像素块总数，为空间因子，和分别表示第个和第个超像素块的空间分布特征，和分别代表第个和第个超像素块的锈蚀腐蚀度，为L2距离。
[0014]优选的，所述根据超像素块的显著性得到超像素块的显著优化值，具体包括：计算超像素块空间分布特征与给水管区域空间分布特征的欧式距离；将自然常数e作为指数函数的底数，所述欧式距离与控制因子乘积的负数作为指数函数的指数；超像素块的显著性与所述指数函数的乘积作为超像素块的显著优化值。
[0015]优选的，所述结合给水管区域中的最大显著优化值完成给水管表面漏损检测，具体包括：设定第一阈值及第二阈值，其中第一阈值大于第二阈值；当给水管区域中最大显著优化值大于第一阈值时，给水管表面漏损严重；当给水管区域中最大显著优化值处于第一阈值与第二阈值之间时，给水管表面漏损轻微；当给水管区域中最大显著优化值小于第二阈值时，给水管表面未出现漏损现象。
[0016]本专利技术至少具有如下有益效果：本专利技术通过监控相机采集裸露在空气中给水管表面图像，提取给水管区域，解决了无关区域对给水管表面漏损检测精度的影响，提高检测精度。本专利技术采用SLIC超像素分割算法对给水管区域进行分割，提高了给水管区域表面锈蚀状况的检测速度；本专利技术通过结合各超像素块的边界超像素块对超像素块的锈蚀腐蚀度进行准确分析，提高了超像素块显著性检测精度，结合超像素块的空间分布特征提高了超像素块的显著性计算准确度，最终本专利技术根据显著优化值作为给水管表面漏损判断依据进行维修等级的判定，与传统方法相比可以极大的降低检测成本和误报警率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0018]图1为本专利技术提供的基于图像处理给水管表面漏损检测方法的流程图。
具体实施方式
[0019]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的基于图像处理给水管表面漏损检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于图像处理给水管表面漏损检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取预处理后的给水管表面Lab图像，语义分割得到给水管表面Lab图像中的给水管区域，采用SLIC算法获取给水管区域各超像素块；对于各超像素块，根据超像素块边界像素点数量以及超像素块各边界像素点与中心像素点之间的关系得到超像素块的边界中心锈蚀差异系数；根据超像素块与邻域超像素块边界中心锈蚀差异系数之间的关系得到超像素块的区块锈蚀包围度；结合超像素块中心点坐标及颜色信息获取超像素块的融合特征；获取超像素块的各边界超像素块；根据超像素块与边界超像素块的融合特征得到超像素块的锈蚀差异因子；根据超像素块的区块锈蚀包围度和超像素块的锈蚀差异因子得到超像素块的锈蚀腐蚀度；将超像素块的中心点坐标以及像素点个数作为超像素块的空间分布特征，根据超像素块的锈蚀腐蚀度及超像素块的空间分布特征得到超像素块的显著性；根据超像素块的显著性得到超像素块的显著优化值，结合给水管区域中的最大显著优化值完成给水管表面漏损检测。2.如权利要求1所述的基于图像处理给水管表面漏损检测方法，其特征在于，所述根据超像素块边界像素点数量以及超像素块各边界像素点与中心像素点之间的关系得到超像素块的边界中心锈蚀差异系数，具体包括：统计超像素块的边界像素点数量，记为第一数量；计算超像素块各边界像素点与超像素块中心像素点之间的灰度差值绝对值；统计灰度差值绝对值大于阈值的边界像素点数量，记为第二数量；将第一数量与第二数量的比值确定为超像素块的边界中心锈蚀差异系数。3.如权利要求1所述的基于图像处理给水管表面漏损检测方法，其特征在于，所述超像素块的区块锈蚀包围度具体包括：将超像素块边界中心锈蚀差异系数与邻域超像素块边界中心锈蚀差异系数差值平方的均值，确定为超像素块的区块锈蚀包围度。4.如权利要求1所述的基于图像处理给水管表面漏损检测方法，其特征在于，所述结合超像素块中心点坐标及颜色信息获取超像素块的融合特征，具体包括：获取超像素块的中心点坐标，计算超像素块中所有像素点的L通道均值、a通道均值、b通道均值，将所述中心点坐标、L通道均值、a通道均值、b通道均值组合作为超像素块的融合特征。5.如权利要求1所述的基于图像处理给水管表面漏损检测方法，其特征在于，所述获取超像素块的各边界超像素块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：辛晓斐，吴永娟，张小立，
申请(专利权)人：山东辉瑞管业有限公司，
类型：发明
国别省市：