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图像处理技术在表征腐蚀钢结构表面特征中的应用

作　者: 尹文博
导　师: 徐善华
学　校: 西安建筑科技大学
专　业: 结构工程
关键词: 腐蚀钢结构图像处理颜色特征灰度直方图纹理特征分形维数
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 26次
引　用: 0次
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内容摘要

随着经济的发展,我国综合国力的提高,钢结构在土木工程领域应用越来越广泛。但许多长期处于海洋大气、工业大气等腐蚀环境下的大型钢结构工程(如桥梁、大型工业建筑、电视塔、高压线铁塔、大型水库闸门、海上采油设施等)出现了锈蚀问题。从而引出与之相关的一些亟待解决的科学问题,特别需要在“腐蚀后钢结构表面特征和截面损失规律”、“腐蚀后钢结构材料、构件和结构受力特征”、“腐蚀后钢结构承载性能评估方法”等方面形成创新和突破。论文以大气酸和大气盐条件下腐蚀试件为研究对象,对钢试样分别进行六个月的加速腐蚀试验,并基于普通数码相机采集的腐蚀图像,通过一系列图像处理技术,建立腐蚀图像特征与锈蚀率相关关系。论文通过腐蚀图像颜色和纹理特征两个方面对钢结构试件表面腐蚀程度进行表征。论文通过对腐蚀试件除锈前后图像颜色灰度直方图的阈值化处理,统计其灰度中值与灰度极差(峰高一半与峰宽)。研究发现,除锈前后腐蚀图像灰度直方图峰宽与锈蚀率线性相关,通过腐蚀图像灰度直方图峰宽能很好反映试样的腐蚀程度。本文为了更好地提取除锈后试件图像的纹理特征,在对除锈后试件图像一系列增强的基础上,基于分形理论,计算其面三维分形维数。研究发现,除锈后图像的分形维数与其锈蚀率之间存在非线性关系,分形维数随着锈蚀率的增加而减小,腐蚀试件除锈后图像的纹理特征能很好地描述其腐蚀特征。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-9
第一章绪论  9-24
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-18
    1.2.1 图像处理技术的发展及研究现状  10-14
    1.2.2 腐蚀构件表面表征方法  14-18
    1.2.3 存在问题  18
  1.3 论文研究内容与研究思路  18-20
    1.3.1 论文研究内容  18-19
    1.3.2 论文研究思路  19-20
  参考文献  20-24
第二章图像的采集及存储  24-41
  2.1 图像采集工具的选用  24-25
    2.1.1 图像采集工具简介  24
    2.1.2 本课题图像采集工具的选取  24-25
  2.2 数码相机的选择  25-26
    2.2.1 数码相机的标定  25-26
    2.2.2 存在问题  26
  2.3 图像采集方法  26-29
  2.4 试验情况简介  29-33
    2.4.1 本论文选用锈蚀钢片的试验简介  29-30
    2.4.2 锈蚀率的选用  30-31
    2.4.3 清除腐蚀产物的方法  31-33
  2.5 锈蚀率的计算与锈蚀率—时间回归分析  33-37
    2.5.1 锈蚀率计算表，见表2.1  33-35
    2.5.2 锈蚀率与时间的关系确立  35-37
  2.6 图像处理工具的选择  37-38
  2.7 腐蚀图像数字化  38
  2.8 数字图像的存储  38-39
  2.9 本章小结  39-40
  参考文献  40-41
第三章基于灰度直方图的图像特征的提取  41-60
  3.1 图像的数据特征及提取方式  41
  3.2 图像的剪裁与剪切  41-43
    3.2.1 图像的剪裁  41-42
    3.2.2 图像的剪切  42-43
  3.3 灰度图像  43
  3.4 图像的直方图  43-45
    3.4.1 直方图的定义及其性质  43-44
    3.4.2 直方图的处理  44-45
  3.5 图像分割  45-46
  3.6 直方图的处理结果  46-47
  3.7 基于灰度直方图的特征提取  47-48
  3.8 直方图特征值与锈蚀率的回归拟合及其显著性检验  48-56
    3.8.1 除锈前回归关系的建立及显著性检验  48-52
    3.8.2 完全除锈后回归关系的建立及显著性检验  52-56
  3.9 除锈前与完全除锈后峰宽与峰宽的相关关系  56-58
  3.10 本章小结  58-59
  参考文献  59-60
第四章基于灰度图像的分形维数特征值提取  60-79
  4.1 纹理的定义及其性质  60
  4.2 图像的剪裁与剪切  60-61
    4.2.1 图像的剪裁  60-61
    4.2.2 图像的剪切  61
  4.3 灰度图像  61
  4.4 图像增强  61-69
    4.4.1 图像增强的性质及分类  61-62
    4.4.2 中值滤波  62-64
    4.4.3 灰度变换  64-65
    4.4.4 分析过程图  65-67
    4.4.5 均衡化处理  67-69
  4.5 分形维数的提取  69-72
    4.5.1 分形维数的意义  69
    4.5.2 分形维数的计算方法与统计  69-72
  4.6 分形维数与锈蚀率关系的回归拟合及显著性检验  72-76
    4.6.1 回归拟合  72-74
    4.6.2 回归方程的显著性检验  74-76
  4.7 分形维数回归图误差分析  76
  4.8 本章小结  76-78
  参考文献  78-79
第五章结论与展望  79-81
  5.1 结论  79
  5.2 展望  79-81
致谢  81-82
附录  82-102
  攻读硕士学位期间发表论文  82
  附表3.1-3.16 4.1-4.4  82-102

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