基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法及系统，包括：获取隧道疑似渗漏水区域的红外热图像；提取所述红外热图像中每个像素的温度数值，基于所提取的像素的温度数值提取热图像灰度映射分段函数的拐点温度，基于拐点温度获得分段函数；基于分段函数重新进行热图像灰度映射，压缩背景区即非裂损区域的灰度映射，拉伸识别目标区即裂损区域的灰度映射，构建分段函数增益灰度映射图像；求解分段函数增益灰度映射图像的最佳分割阈值，并将所述增益灰度映射图像二值化；对二值化图像进行轮廓检测，识别渗漏水区域中衬砌的裂损形式

【技术实现步骤摘要】
基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法及系统


[0001]本专利技术属于隧道病害检测
，尤其涉及基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法及系统
。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术
。
[0003]红外热图像反映了识别目标和背景红外辐射的空间分布，其图像亮度分布主要由被观测物体的温度和发射率决定，因此红外热图像近似反映了物体的温度差
。
[0004]渗漏水是隧道的普遍病害，由于隧道中混凝土与水的导热性能差异，隧道渗漏水将会打破隧道衬砌裂损区域的温度平衡
。
基于红外图像的衬砌裂损渗漏水识别定位，需考虑识别算法提取裂损区域特征的两个主要因素：
[0005](1)
目标对比度；
[0006](2)
背景干扰
。
[0007]隧道衬砌渗漏水往往是漫长发展积累的过程，隧道相对稳定的温度环境，造成衬砌裂损区域的表面温度与完整区域的表面温度温差较小
。
这种现象降低了裂损目标在红外热图像的清晰度，加剧了背景区域的噪声干扰，继而导致基于红外图像的衬砌裂损渗漏水的识别的准确度不高
。

技术实现思路

[0008]为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，对红外图像增益处理，增强红外图像的对比度，抑制背景干扰，以降低图像识别难度
。
[0009]为实现上述目的，本专利技术的一个或多个实施例提供了如下技术方案：
[0010]第一方面，公开了基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，包括：
[0011]获取隧道疑似渗漏水区域的红外热图像；
[0012]提取所述红外热图像中每个像素的温度数值，基于所提取的像素的温度数值提取热图像灰度映射分段函数的拐点温度，基于拐点温度获得分段函数；
[0013]基于分段函数重新进行热图像灰度映射，压缩背景区即非裂损区域的灰度映射，拉伸识别目标区即裂损区域的灰度映射，构建分段函数增益灰度映射图像；
[0014]求解分段函数增益灰度映射图像的最佳分割阈值，并将所述增益灰度映射图像二值化；
[0015]对二值化图像进行轮廓检测，识别渗漏水区域中衬砌的裂损形式
。
[0016]作为进一步的技术方案，基于所提取的像素的温度数值提取热图像灰度映射分段函数的拐点温度，具体为：
[0017]提取红外热图像每个像素的温度数值，采用整幅红外热图像的平均温度值作为第
一拐点的参数；
[0018]将温度小于第一拐点的区域中像素的平均温度值作为第二拐点的参数
。
[0019]作为进一步的技术方案，基于分段函数重新进行热图像灰度映射，具体为：
[0020]基于求得的第一拐点及第二拐点，分段函数重新进行热图像灰度映射，获得增益红外热图像；
[0021]其中，分段函数第一段为平行线映射，起到强制压缩图像灰度作用；第二段为降低灰度的正常线性映射，起到抑制该区域灰度强度作用；第三段为正弦函数映射，起到拉伸该区域灰度强度作用
。
[0022]作为进一步的技术方案，所述第一拐点强制滤除了部分干燥衬砌的灰度响应；
[0023]温度小于第二拐点的红外热图像像素包含部分湿润衬砌及裂损衬砌，设定温度第二拐点对应的灰度值为图像分割阈值下限
。
[0024]作为进一步的技术方案，裂损衬砌的灰度值高于由占比较多的湿润衬砌温度均值决定的阈值下限
。
[0025]作为进一步的技术方案，阈值下限将图像分割成两部分，计算红外热图像正弦函数拉伸映射区域的灰度均值作为阈值上限，
n
为该区域总像素数，基于阈值上限及阈值下限确定最佳阈值范围
。
[0026]作为进一步的技术方案，基于基于阈值上限及阈值下限利用
Ostu
算法求解最佳分割阈值，并将红外热图像二值化
。
[0027]作为进一步的技术方案，通过
Canny
边缘检测算法对二值化图像进行轮廓检测，识别衬砌的裂损形式
。
[0028]第二方面，公开了基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别系统，包括：
[0029]红外热图像获取模块，被配置为：获取隧道疑似渗漏水区域的红外热图像；
[0030]分段函数获取模块，被配置为：提取所述红外热图像中每个像素的温度数值，基于所提取的像素的温度数值提取热图像灰度映射分段函数的拐点温度，基于拐点温度获得分段函数；
[0031]增益灰度映射图像构建模块，被配置为：基于分段函数重新进行热图像灰度映射，压缩背景区即非裂损区域的灰度映射，拉伸识别目标区即裂损区域的灰度映射，构建分段函数增益灰度映射图像；
[0032]二值化模块，被配置为：求解分段函数增益灰度映射图像的最佳分割阈值，并将所述增益灰度映射图像二值化；
[0033]渗漏水区域识别模块，被配置为：对二值化图像进行轮廓检测，识别渗漏水区域中衬砌的裂损形式
。
[0034]以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
[0035]本专利技术技术方案基于隧道渗漏水区域的每个区域的温度分布符合分段线性函数的特点，通过分段函数灰度增益映射，压缩背景区即非裂损区域的灰度映射，拉伸识别目标区即裂损区域的灰度映射，进行增强裂损衬砌区域的图像对比度，间接的滤除冗余无效水迹区域红外热成像数据，大大降低了图像分析的工作量，提高了图像识别效率和速度
。
本专利技术技术方案通过增益后的图像求解图像分割阈值，提升了图像分割的准确度，提升衬砌裂损识别精准度
。
[0036]本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到
。
附图说明
[0037]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定
。
[0038]图1为本专利技术实施例提供的一种基于隧道渗漏水温度场分布特征的图像增益识别方法的分段式灰度映射曲线示意图；
[0039]图2为本专利技术实施例提供的一种基于隧道渗漏水温度场分布特征的图像增益识别方法的总体流程示意图；
[0040]图3为本专利技术实施例提供的一种基于隧道渗漏水温度场分布特征的图像增益识别方法的具体流程示意图；
[0041]图4为本专利技术实施例提供的一种基于隧道渗漏水温度场分布特征的图像增益识别方法的显示效果图
。
具体实施方式
[0042]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明
。
除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义
。
[0043]需要本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，其特征是，包括：获取隧道疑似渗漏水区域的红外热图像；提取所述红外热图像中每个像素的温度数值，基于所提取的像素的温度数值提取热图像灰度映射分段函数的拐点温度，基于拐点温度获得分段函数；基于分段函数重新进行热图像灰度映射，压缩背景区即非裂损区域的灰度映射，拉伸识别目标区即裂损区域的灰度映射，构建分段函数增益灰度映射图像；求解分段函数增益灰度映射图像的最佳分割阈值，并将所述增益灰度映射图像二值化；对二值化图像进行轮廓检测，识别渗漏水区域中衬砌的裂损形式
。2.
如权利要求1所述的基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，其特征是，基于所提取的像素的温度数值提取热图像灰度映射分段函数的拐点温度，具体为：提取红外热图像每个像素的温度数值，采用整幅红外热图像的平均温度值作为第一拐点的参数；将温度小于第一拐点的区域中像素的平均温度值作为第二拐点的参数
。3.
如权利要求1所述的基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，其特征是，基于分段函数重新进行热图像灰度映射，具体为：基于求得的第一拐点及第二拐点，分段函数重新进行热图像灰度映射，获得增益红外热图像；其中，分段函数第一段为平行线映射，起到强制压缩图像灰度作用；第二段为降低灰度的正常线性映射，起到抑制该区域灰度强度作用；第三段为正弦函数映射，起到拉伸该区域灰度强度作用
。4.
如权利要求1所述的基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，其特征是，所述第一拐点强制滤除了部分干燥衬砌的灰度响应；温度小于第二拐点的红外热图像像素包含部分湿润衬砌及裂损衬砌，设定温度第二拐点对应的灰度值为图像分割阈值下限
。5.
如权利要求1所述的基于隧道渗漏水温度场分布的图像增益识别方法，其特征是，裂损衬砌的灰度值高于由占比较多的湿润衬砌温度均值决定的阈值下限
。6.
如权利要求1所述的基于隧道渗漏水温度场分布的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘健，王康，张田涛，满新杰，吕高航，姜维亮，姜凤传，常洪雷，
申请(专利权)人：山东高速基础设施建设有限公司，
类型：发明
国别省市：