基于DSP數字信號處理器的墻體裂縫測圖像的處理

摘要：為了對建筑物中的墻體裂縫進行高精度和高清晰度地測量、計算和處理。文中給出了使用DSP數字信號處理器來對墻體裂縫圖像進行預處理的具體方法及相關算法，同時給出了相應的仿真結果。
關鍵字：墻體裂縫監測；圖像處理；DSP

0 引言
現代各種建筑行業中，墻體因為外力碰撞、建筑質量、熱脹冷縮等原因，往往會產生一些裂縫。因此，對墻體裂縫的監測與分析就顯得十分必要。利用圖像處理的方法來對墻體裂縫進行監測和分析是比較方便且有效的方法之一。但由于人為或自然因素的影響，復雜的背景噪聲一般都會疊加在有用的墻體表面圖像數據中，所以，在對裂縫進行圖像分割前，必須通過濾波來減少噪聲，增強裂縫邊緣效果，然后再進行圖像分割。
傳統的數字圖像處理系統一般是基于PC機來實現的，即由圖像采集卡采集圖像，再將圖像數據通過總線或網絡傳輸給PC機，然后在PC機上進行圖像處理。此類系統通常比較復雜。且難以小型化，不方便隨身攜帶和檢測。因此，本文介紹一種基于DSP芯片來完成數字圖像處理的實現方法。該方法利用CCD傳感器進行圖像采集，然后在DSP內部通過算法對圖像進行處理，再將處理后的圖像通過液晶進行顯示，最后由圖像來判定裂縫的狀態和細節等。此方案可使系統更加簡潔、實時性更強，因此，可在便攜式圖像檢測設備中得到一定的應用。

1 算法簡介
通過CCD圖像傳感器采集的圖像，還需對其進行一定的處理，才能更好的反映出墻體裂縫的細節。對圖像進行處理需要一定的算法支持，要根據算法內容進行編程，最后通過移植程序到DSP中，以最終實現圖像處理。本文使用的是中值濾波、圖像灰度值修正、迭代閾值法二值化圖像分割等算法。
由于采集的初始圖像中的噪聲會降低圖像的質量，使圖像特征淹沒，給分析帶來困難。因此，去除噪聲、恢復原始圖像是裂縫圖像處理中的一個重要內容。中值濾波是一種非線性的信號處理方法，可在一定條件下克服線性濾波器帶來的圖像細節模糊問題，對濾除脈沖干擾最為有效。中值濾波一般采用一個含有奇數點的滑動窗口(通常為二維窗口)來用窗口中各點灰度值的中值來替代指定點(一般是窗口的中心點)的灰度值。中值濾波的窗口形狀和尺寸對濾波器的效果影響較大，因此，需根據不同要求選用不同的窗口形狀和尺寸。由于裂縫圖像中的脈沖干擾較多，因此，為了保證去噪時失真小，本文筆者選擇3×3的方形窗口來進行中值濾波。
直方圖修正主要是為了調整圖像的亮度，增強圖像中感興趣的灰度區域。中值濾波后，由于墻體裂縫圖像的特殊性，圖像中的裂縫灰度值往往較小、較灰暗，而背景灰度值往往較大、較明亮。因此，筆者采用了一種線性拉伸變換的方法來增強圖像的灰度效果。若由用戶輸入感興趣的灰度區域范圍，當某點的像素值小于范圍的最小值時，該點像素值賦值為0；大于范圍的最大值時，該點像素值賦值為255。若在范圍中，則計算出該值在范圍中的比例，再用比例乘以255，以得到新的像素值。這樣，就將感興趣的灰度區域拉伸到0～255，從而達到對比度增強的目的。
在圖像進行灰度值拉伸修正后，為了便于裂縫觀察，還需要將裂縫從圖像中分割出來。由于墻體裂縫與背景在灰度級上有明顯的區別，所以，選擇合適的閾值T便能實現分割。若像素灰度值小于T，則將其灰度值設置為0，否則，將其灰度值設置為255。閾值的選取是關系圖像分割質量好壞的關鍵，本文采用迭代閾值法來求得閾值T。其灰度的閾值分割變換公式如下：

式(1)中，T為采用迭代閾值法得到的閾值。