摘 要

水泥建筑如公路和桥梁的裂缝信息往往可以反映建筑的健康和安全状况，监测建筑的裂缝信息对于建筑的维护和安全的评估极为重要，由于检测量庞大，过去的目测方法不管从效率和检测精度上来说显然已经不能满足现代化的要求，而图像处理技术的理论发展和技术革新无疑成为解决这一问题的突破口，目前全球包括中国都在对此进行着大力研究，而在研究中所产生的研究成果已经被广泛应用到了社会生活中的方方面面，不仅极大的促进了经济的发展，同时也大大方便了人们的生产生活。所以本课题具有重要的研究价值，它可以把电脑引入到检测中去，利用电脑强大的数据计算和处理能力，可以极大的降低目前水泥建筑路面的检测成本和提高检测效率。

本文在对图像裂缝的特征进行分析的基础上，结合小波变换理论对图像裂缝的提取进行了深入的研究。本人所做的工作有，首先对图像进行预处理，包括压缩和格式转换，以便于仿真软件能够高效的处理图像数据，然后对图像进行二维离散小波变换，进行多尺度分析，研究小波变换对图像裂缝的提取效果及通过小波变换分离出的各层系数对提取图像裂缝信息和去噪有什么作用，最后用常规去噪的方法去除图像中的残余噪声点，并对最后所得图像进行闭合运算以连接裂缝检测点。

通过对本课题的学习和研究，使我接触到了图像处理技术，并且对小波变换的相关理论基础进行了学习，对小波变换多尺度分析和阈值去噪理论及算法有了一个基本的了解，同时对图像闭合算法进行了基本的学习，通过实验及最后所得提取裂缝结果的分析得到基于离散小波变换的多尺度分析方法对图像裂缝的提取效果较好，但是也要注意到图像中的一些细微裂缝没有很好地提取出来，算法还有待改进。

关键字：图像处理，滤波，裂缝提取，去噪

Abstract

The crack information such as the construction of cement roads and bridges construction can often reflect the health and safety status, evaluate the crack monitoring information for the construction of the building maintenance and safety is very important, because of the huge amount of visual detection method, the past regardless of the efficiency and accuracy, obviously can not meet the requirements of modernization, and image processing the theory of technology development and technological innovation will undoubtedly become a breakthrough to solve this problem, including the current global Chinese in this great research results generated in the study has been widely applied to all aspects of social life, not only greatly promoted the development of economy, but also greatly facilitate the people's production and life. So this topic has important research value, it can be the computer is introduced to detect and use the computer's powerful data calculation and processing capacity, can greatly reduce the construction of cement pavement detection cost and improve the efficiency of detection.

In this paper, based on the analysis of the characteristics of the image cracks, combined with the theory of wavelet transform to extract the image of the extraction of the in-depth study. I have done the work, first of all, the image preprocessing, including compression and format conversion, to facilitate the simulation software can efficiently deal with image data and the image were two-dimensional discrete wavelet transform, multi-scale analysis, extraction effect of crack image wavelet transform is studied and through wavelet transform isolated from each layer coefficient of denoising what is the role of crack image information and extracting the. Finally, with conventional to noise removal image in the residual noise and the resulting image were closing operation to crack detection point connection.

Through study of this topic, so I come into contact with the image processing technology and the related theory of wavelet transform. For wavelet transform, multiresolution analysis and threshold to noise theory and algorithm have a basic understanding, learning the basic algorithm of image closed at the same time, through the experiment and the resulting extraction results of crack analysis of discrete wavelet transform based multiscale analysis method of crack image extraction effect is good, but also to attention to the image of some minor cracks not is extracted, the algorithm need to be improved.

Keywords: image processing, filtering, crack extraction, denoising

目录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 本文的主要工作及论文章节安排 3

1.3.1 本文的主要工作 3

1.3.2 论文章节安排 4

第2章 小波变换基本理论 5

2.1 小波变换的发展 5

2.2 小波及小波变换 5

2.2.1 小波 5

2.2.2 常用的基本小波 6

2.2.3 连续小波变换 9

2.2.4 离散小波变换 9

第3章 水泥路面裂缝检测及其算法实现 11

3.1 水泥路面的基本特征 11

3.2 路面裂缝的边缘检测及算法实现 11

3.2.1 边缘的定义 11

3.2.2 传统边缘检测算法 11

3.2.3 基于离散小波变换的边缘提取算法及仿真结果 14

3.3 图像去噪及其算法实现 17

3.3.1噪声 17

3.3.2 小波去噪的优势 18

3.3.3 小波阈值去噪基本原理 18

3.3.4 小波系数非线性阈值处理方法 19

3.3.5 图像平滑去噪 20

3.3.6 去噪算法及其仿真结果 20

第4章 结论 24

参考文献 25

附录 27

致谢 31

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

目前我国正处于高速发展时期，而为了减少物流成本，促进经济发展和交通便易，我国在全国范围内已经修建了大量公路和桥梁建筑，经过改革开放后几十年不断地建设，我国目前已经成为公路里程数全球第二大的国家，并且后续还将有更多的项目进入施工，而随着公路和桥梁的使用，这些建筑不免地会出现老化和破损，如果不对其进行长期有效的监测的维护，很容易引发安全隐患，最近几年发生在全国各地的许多交通事故有很多就是因为建筑发生安全隐患而没有及时发现和维修而导致的，这无疑给民众的出行带来了巨大的危险，同时正是因为目前的公路桥梁监测难度较大，成本高，极大的提高了公路和桥梁的养路成本，这些因为技术落后所产生的高额成本无疑最后都要分担到普通民众身上，因为高路费不仅增加了物流和运输成本，造成商品和服务成本增高，增加人民的消费负担，同时也会阻碍地区经济的发展。

正是社会这种强大的需求，使得图像处理技术得到了快速发展，特别是小波变换理论的发展更是把图像分析带到了一个全新的高度，由于计算机的不断发展和进步，计算机对数据的处理能力越来越强大，使得用电脑来对图像数据进行分析成为现实，而图像处理技术在这几十年的发展中也极大的带动了高科技的发展，它使得我们过去只能存在于我们想象中的东西或者连我们想都不敢想的东西成为了现实，因为图像处理技术的应用实在是太广泛，我们生活中所接触的大量信息都来源于图像信息，而过去对于图像处理只能简单的对图像的像素进行操作，而不能挖掘像素及像素间更深层的关系，图像处理也不能像人眼一样简单的分辨出图像中的各类信息，以前，很多人都曾梦想过用计算机像人眼一样识别图像信息，甚至是更多连人眼也无法得到的信息，过去电影里面经常可以看到这种想法的影子。但是随着图像处理技术的不断革新，这一切正在变为现实，并且有些甚至超过了我们过去的想法。例如美国最先研发的人脸识别系统，他可以通过互联网把全国乃至其他国家的摄像头所拍摄的图像和网上的图像进行实时分析处理，并与数据库中的人物图像数据进行比对，找到所要找的人，而且在过去十几年中，这无疑是美国反恐的一大技术依靠。还有现在应用广泛的指纹识别技术同样离不开图像处理技术，国家机关可以根据指纹来破案，同时也可以作为公民自己重要的身份信息，例如现在高考，考驾照和一些手机都采用指纹识别技术来作为用户身份验证依据等。