一种基于量子图像处理算法的钢筋腐蚀程度检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于量子图像处理算法的钢筋腐蚀程度检测方法，包括采集钢筋腐蚀图像，并对图像进行灰度化及中值滤波降噪处理；构建量子图像模型，对图像进行形态学处理；对图像基于PES算法，进行Otsu阈值分割；对图像整合灰度直方图与三级小波分解能量，构建多维特征集，标准化预处理并聚焦三级分解，舍弃冗余地位数据，基于图像信息熵与厚度损失的正指数关系，对量子图像进行特征提取；重复上述步骤，得到钢筋腐蚀程度预测数据集，通过钢筋腐蚀程度预测数据集对卷积神经网络进行训练，得到诊断钢筋腐蚀类型的卷积神经网络。本发明专利技术提升了图像处理效果，提高了特征提取效率和精度，提高了分类效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工程检测，尤其是一种基于量子图像处理算法的钢筋腐蚀程度检测方法。

技术介绍

1、钢筋腐蚀检测技术自20世纪中期至今历经技术迭代：早期依赖人工敲击、裂缝观测等手段，效率低且主观性强；中期采用半电池电位法等电化学方法实现半定量分析，但存在接触式测量破坏性；后期应用超声、x射线等无损检测技术提升非破坏性能力，仍面临设备成本高、环境干扰大等问题；传统人工检测则长期存在效率低、成本高、主观性强等缺陷。

2、在建筑工程领域，钢筋腐蚀检测长期面临技术瓶颈。传统人工检测依赖目视经验判断，大型工程（如跨海桥梁、地下隧道）中需逐点排查，单次作业耗时超8小时，且钢筋网密集区、隐蔽部位（如箱梁内部）可达性差，漏检率高达30%。经典图像处理技术虽实现部分自动化，但在复杂场景中表现乏力。物理测量方法（如电化学检测）需钻孔取样，破坏混凝土保护层，修复成本增加2-3倍，而超声波探伤对拱形结构检测覆盖率不足60%。

3、行业实践中，基础设施健康监测亟需突破三大矛盾：检测效率与精度的矛盾（传统方法＜1帧/分钟，cnn单帧处理需2秒）、环境适应性不足（盐雾本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于量子图像处理算法的钢筋腐蚀程度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于量子图像处理算法的钢筋腐蚀程度检测方法，其特征在于，所述步骤1中灰度化处理具体为：将输入图像从RGB颜色空间转换到线性YPQ颜色空间，利用高斯配对法，对彩色图像中成对像素间的颜色差异进行采样，计算每一对像素的颜色差异，并将颜色差异输入到高斯核函数中，对所有差异值进行加权求和，生成一个概率分布，通过分析概率分布，得到有关图像结构特征和颜色信息的简介，并构建像素对之间的颜色对比度，计算颜色对比度在PQ色彩维度上的对比损失率，将颜色数据与对比损失率结合，映射到主颜色对比轴...

【技术特征摘要】

1.一种基于量子图像处理算法的钢筋腐蚀程度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于量子图像处理算法的钢筋腐蚀程度检测方法，其特征在于，所述步骤1中灰度化处理具体为：将输入图像从rgb颜色空间转换到线性ypq颜色空间，利用高斯配对法，对彩色图像中成对像素间的颜色差异进行采样，计算每一对像素的颜色差异，并将颜色差异输入到高斯核函数中，对所有差异值进行加权求和，生成一个概率分布，通过分析概率分布，得到有关图像结构特征和颜色信息的简介，并构建像素对之间的颜色对比度，计算颜色对比度在pq色彩维度上的对比损失率，将颜色数据与对比损失率结合，映射到主颜色对比轴上，提取出颜色数据值；将颜色信息与亮度信息案比例加权融合，生成灰度化结果。

3.根据权利要求1所述的一种基于量子图像处理算法的钢筋腐蚀程度检测方法，其特征在于，所述步骤1中中值滤波降噪处理过程具体为：采用大小为的窗口遍历图像像素，从...

【专利技术属性】
技术研发人员：范兴奎，夏文恺，孙彦秋，李云馨，孙明昊，刘树瑞，
申请(专利权)人：青岛理工大学，
类型：发明
国别省市：