这些年建筑业的发展十分迅速，高楼大厦拔地而起，建筑的安全已经与我们的生活息息相关。所以我们需要时刻关注裂缝的开裂宽度的变化。当前，我们主要采用人工近距离接触式测量方法去检测结构表面的裂缝长度和宽度，这种方法缺点突出，包括检测的可重复性差，效率低，标准难以统一，环境局限性大。鉴于它在检测上存在的一系列不足，我们需要引进一种更为先进的远距离无接触式检测。在图像分析的基础上，本文提出定量检测结构表面裂缝特征参数的图像测量方式，使用MATLAB软件编制了对应的代码程序。我们将采集到的裂缝图像载入MATLAB首先对他进行一系列预处理之后把处理后的图像与原始图片进行对比，并仿真出识别后的裂缝图像。最后通过程序识别出裂缝的形状和裂缝宽度。这种方法相对于原始的裂缝检测更加简便并且节省时间与劳动力。关键词 结构检测；数字图像处理；图像增强；裂缝识别
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 主要研究内容 2
2 基于图像处理的裂缝分析方法 3
2.1 图像灰度化处理 3
2.2 直方图均衡化 5
2.3 中值滤波 7
2.4 基于gamma矫正的图像对比度增强 8
2.5 迭代法求阈值及二值图像的滤波去噪 10
3 裂缝识别和曲线投影 13
3.1 裂缝识别算法 13
3.2 曲线投影算法 15
3.3 曲线投影程序实现 15
3.4 曲线投影效果对比 15
4 裂缝的形状识别及信息提取 16
4.1 裂缝形状识别算法 16
4.2 裂缝形状识别程序实现 18
4.3 裂缝信息提取 18
4.4 结果分析 18
结 论 20
致 谢 21
参 考 文 献 22
附录：完整程序代码 23
1 引言
1.1 研究背景与意义
国家的不断发展，不论是在经济方面还是在其他方面，这种进步整体推动了国内的建筑业。可是，时间总会带来许多麻烦，因为在建造中之后难免 *景先生毕设|www.jxszl.com +Q: ^351916072# 
会出现一些问题，以及一些大自然带来的伤害，这些建筑在后期都难免会出现各种各样的墙壁开口破裂的现象，一般情况下我们要测评其对建筑功能稳定性带来的影响。裂缝的出现不但让我们看起来很不舒服，而且还会带来安全隐患，会使我们的建筑变得很脆弱，难以承受更大的压力，如果我们不第一时间去解决裂缝问题，将会对周围人们带来很大的危险和麻烦，严重的话可能造成人民群众的死亡。建筑结构的当前寿命和牢固程度都可以从它的裂缝情况观察到，所以说在对建筑结构进行设计和建造还有后期检查时候，裂缝是一个十分重要的参照数据。因此，在规定的时间内检查在用建筑工程的当前状况，这是保证建筑安全的一个极为有效的措施。在我国众多交通及建设的法规中都有提到裂缝对工程研究检测的重要意义，并把它当成重要依据来预防建筑安全问题。正因如此，准确的得到每份裂缝的具体数据就变的十分紧要[1]。
当前，我们测量裂缝数据的方法还停留在很传统的手段上，那便是用人力进行测量。宽度方面使用宽度测量仪，长度方面使用的是直尺。随着时代的发展，这样的测量方法已经不能满足我们社会发展的快节奏要求了。传统的人工近距离裂缝法，不但需要经验丰富的老师傅进行测量，而且耗费时间长，导致检测结果的可重复性差；并且该方法环境局限性大，并且如果测量的裂缝存在于危险的地方就容易对工人造成危险[2]。由于对测量的人员的能力要求较高，所以资金方面也会存在压力。这个时候就需要我们去寻找一种更加简单并且可以节省时间人力的方法来精确地测量裂缝。
1.2 国内外研究现状
就目前来讲，建筑的裂缝问题是每一个国家都需要面对的问题，所以各国的专家都在努力的找寻并尝试各种方法来快捷简便的识别图片中的裂缝，减少在测量裂缝时的繁琐步骤，也是为了更精确地识别建筑表面结构的裂缝。
国内东南大学王伟等人在2006年提出了一种识别裂缝的方法，这种方法是在裂缝的图像特征基础上提出来的。他们发现并把握了裂缝图像灰度化后传达出来的信息，在前辈提出的类判别法的基础上把图像的最合适分割阈值计算了出来。之后利用自己编写的图像处理程序对裂缝图像进行分析，提取出了裂缝的宽度和其他信息。该方法研究的价值不是很大，因为它还需要使用rigin软件去制作裂缝的边缘。
科技在进步，我们的数字图像处理技术也是在不断的进步，它不光可以帮助我们处理路面的裂缝、混凝土结构上的裂缝，还可以帮助我们识别墙体和管道甚至机械表面的裂缝。傅军在2009年的时候对墙体裂缝进行了检测实验。他提出的是新的图像分割方法，是在神经网络技术的基础上提出的。这种方法避免了原始分割对于背景的严重依赖，降低了不确定性。不过这种方法在采集图像时，需要垂直墙体进行拍摄，而且计算出的裂缝长度与实际长度相差较大。
混凝土结构的裂缝是众多裂缝研究的主要工作之一，因为混凝土结构一旦出现裂缝，不仅影响外形更容易影响建筑稳定性和承受能力，容易发生危险。所以准确的识别混凝土结构的裂缝也是此领域至关重要的一个研究。国外研究人员在混凝土结构裂缝方面就有着许多突破性研究。
国外研究人员Atsushi Ito提出一种裂缝检测系统，该方法可以自动识别混凝土结构表面裂缝。不过它的系统研究需要用到分辨率较高的相机来手记裂缝图像，然后通过一系列的图像预处理包括阈值分割、背景修正等自动计算长度和面积。不过它的方法没有不能计算裂缝的宽度，并且对采集图像的要求较高，所以没有太大的研究意义。
Naoki Tanaka在研究裂缝时想出利用数学方面关于形态的算法。这种方法首先在数学形态的基础上进行运算继而对路面裂缝做工作最后再来拼接断了的裂缝目标，最后记录裂缝的特征，对66张图像进行总结实验。这种方法对研究人员能力要求较高，所以很难实施下去.相对来讲，国外研究人员对于混凝土结构裂缝方面的研究还是较为先进并且也是取得了一定成绩。

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