一种公路岩体边坡图像中节理裂纹的分割方法

摘要

本发明公开了一种公路岩体边坡图像中节理裂纹的分割方法。方法首先对图像进行灰度变换；之后对灰度图像进行去噪；接着计算图像块的分形维数；最后将分形维数作为纹理特征，根据纹理特征定义像素点之间的纹理特征距离,基于定义的距离，定义区域生长准则，满足生长准则的像素点则作为生长区域中的一个像素，直至没有待比较点时完成图像的分割。该分割方法结果准确可靠。

主权项

一种公路岩体边坡图像中节理裂纹的分割方法，其特征在于，包括下述步骤：(1)利用(式1)将L×W像素的彩色图像转换为灰度图像，其中L表示彩色图像的长，W表示彩色图像的宽；I＝αR+βG+γB   (式1)(式1)中：I为灰度图像的灰度值；R表示彩色图像的红色通道；G表示彩色图像的绿色通道；B表示彩色图像的蓝色通道；$\alpha =\frac{A}{A+B+C},\beta =\frac{B}{A+B+C},\gamma =\frac{C}{A+B+C};$A为彩色图像红分量直方图的均值；B为彩色图像绿分量直方图的均值；C为彩色图像蓝分量直方图的均值；(2)对灰度图像进行去噪，得到去噪后的灰度图像；(3)将去噪后的灰度图像分割成为个图像块，M为每个图像块的边长，M取正整数，M×M为每个图像块的像素大小；表示向下取整；(4)分别求取步骤(3)所得每个图像块的分形维数；(5)以两个像素点间的分形维数之差作为两点间的纹理特征距离，利用区域生长完成图像分割：首先执行Step1，选取灰度图像中灰度值最大的像素点为Step1种子点，该Step1种子点位于生长区域中；分别计算Step1种子点的八邻域像素点与Step1种子点之间的纹理特征距离，将纹理特征距离小于δ₁的Step1种子点的八邻域像素点合并入生长区域；Step1中并入生长区域像素点为Step2扩张点；接着依次执行StepA、Step(A+1)……步骤，直至灰度图像中没有像素点可合并入生长区域，则完成图像分割，A为大于等于2的正整数：StepA，对StepA扩张点分别进行如下处理：当前处理的扩张点为P点；将P点的八邻域像素点作为待比较像素点，对于每一个待比较像素点分别进行如下比较判断：设当前待比较像素点P1点，当P1点与其种子点P1ˊ点的纹理特征距离小于等于δ₁，且P1点与其扩张点P点的纹理特征距离小于等于δ₂时，将P1点合并入生长区域；当前待比较像素点P1是其扩张点P点的八邻域像素点之一，其扩张点P点是其种子点P1ˊ点的八邻域像素点之一；其中δ₂＞0,δ₁＞δ₂；StepA中并入生长区域像素点为Step(A+1)扩张点。