一种建筑工程质量评估方法技术

本发明专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种建筑工程质量评估方法，所述方法包括：获取建筑工程的墙面图像；根据墙面图像得到多个边缘连通域；计算每个边缘连通域的变动符合性；进而得到每个边缘连通域的异常程度；获取每个像素的多个所属边缘连通域，计算每个像素与每个边缘连通域的关联性，进而得到每个像素的异常程度；根据每个像素的异常程度对墙面图像进行增强处理得到增强后的墙面图像，根据增强后的墙面图像进行建筑工程质量评估，从而实现准确的检测出建筑工程墙面上的裂纹，进而提高建筑工程质量评估的精度。程质量评估的精度。程质量评估的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种建筑工程质量评估方法


[0001]本申请涉及图像处理领域，具体涉及一种建筑工程质量评估方法。

技术介绍

[0002]在建筑工程中存在各种工程问题，其中最严重的为墙面裂缝，一些细小的裂缝如不及时处理会导致建筑坍塌等问题，因此，建筑质量的评估尤为重要。
[0003]在进行裂缝检测时，细微裂缝的区分度较小，墙面中的一些粗糙颗粒等会干扰细微裂缝检测，因而会导致检测出的裂缝不够准确。而传统Canny边缘检测算法，其结果存在大量噪声干扰，无法判断裂缝边缘。
[0004]Canny边缘检测算法的阈值参数设置的不同，会导致出现不同的检测结果，而裂缝边缘相较于墙面的粗糙颗粒的边缘相对稳定，因而可以基于此来对裂缝像素进行判断，同时裂缝相较于墙面的粗糙颗粒会存在一些区分特征，因而可以结合裂缝和墙面粗糙颗粒的区分特征对裂缝像素进行判断，进而实现对裂缝像素进行增强处理。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种建筑工程质量评估方法，所述方法包括：获取建筑工程的墙面图像；通过调整上、下限阈值的取值对墙面图像进行检测处理得到多个边缘连通域；根据每个边缘连通域随着上、下阈值取值变化的变动情况得到每个边缘连通域的变动符合性；结合每个边缘连通域的变动符合性以及裂纹的其他特征得到每个边缘连通域的异常程度；获取每个像素的多个所属边缘连通域，根据每个像素与每个所属边缘连通域的关联性情况得到每个像素与每个所属边缘连通域的关联性，根据每个像素与每个所属边缘连通域的关联性以及每个所属边缘连通域的异常程度得到每个像素的异常程度；根据每个像素的异常程度对墙面图像进行增强处理得到增强后的墙面图像；根据增强后的墙面图像进行建筑工程质量评估。
[0006]优选的，所述通过调整上、下限阈值的取值对墙面图像进行检测处理得到多个边缘连通域，包括的具体步骤为：获取墙面图像的每个像素的梯度值，获取墙面图像中所有像素的梯度值最小值和最大值；设置预设阈值间隔为，预设比例值，将min作为下限阈值的第一个取值，将预设阈值间隔作为下限阈值的取值间隔，依次在之间获取下限阈值的所有取值；与每个下限阈值取值对应的上限阈值的取值为下限阈值取值与的比值；将每个下限阈值的取值与对应的上限阈值的取值组成一个阈值取值组合；将检测算法的上限阈值与下限阈值依次取每个阈值取值组合的数据，对墙面图像进行处理得到多个边缘图像；获取每个边缘图像中的边缘像素构成的所有边缘连通域。
[0007]优选的，所述根据每个边缘连通域随着上、下阈值取值变化的变动情况得到每个
边缘连通域的变动符合性，包括的具体步骤为：获取每个边缘连通域的递减面积；根据每个边缘连通域的递减面积得到每个边缘连通域的变动符合性：其中，表示第i个边缘连通域的变动符合性，表示存在第i个边缘连通域的边缘图像的个数，表示第i个边缘连通域的递减面积，表示第i个边缘连通域的面积。
[0008]优选的，所述获取每个边缘连通域的递减面积，包括的具体步骤为：将多个阈值取值组合按下限阈值从小到大排列得到阈值取值组合序列，将各边缘图像按阈值取值组合的顺序排列得到边缘图像序列；对于任意一个边缘连通域，获取存在所述边缘连通域的所有边缘图像作为所述边缘连通域的所属边缘图像，基于边缘图像序列的排列顺序，在所述边缘连通域的所有所属边缘图像中获取位置次序排在最后的所属边缘图像作为所述边缘连通域的最后所属边缘图像，在边缘图像序列中获取与最后所属边缘图像右邻接的边缘图像作为所述边缘连通域的参考边缘图像；在参考边缘图像中获取与所述边缘连通域同位置的区域作为所述边缘连通域的对应区域，在对应区域内获取所有的连通域作为所述边缘连通域的分裂连通域，将所述边缘连通域与分裂连通域像素个数的差值作为所述边缘连通域的递减面积；获取每个边缘连通域的递减面积。
[0009]优选的，所述结合每个边缘连通域的变动符合性以及裂纹的其他特征得到每个边缘连通域的异常程度，包括的具体步骤为：其中，表示第i个边缘连通域的异常程度，表示第i个边缘连通域的变动符合性，表示在墙面图像中第i个边缘连通域内所有像素灰度值均值，表示在墙面图像中第i个边缘连通域内所有像素的梯度值的方差值。
[0010]优选的，所述根据每个像素与每个所属边缘连通域的关联性情况得到每个像素与每个所属边缘连通域的关联性，包括的具体步骤为：对于每个像素的每个所属边缘连通域的分裂连通域，将分裂连通域的个数作为每个像素的每个所属边缘连通域的分裂个数；获取每个像素的每个所属边缘连通域的梯度方向变动差异性；根据每个像素的每个所属边缘连通域的分裂个数和梯度方向变动差异性得到每个像素与每个所属边缘连通域的关联性：其中，表示第j个像素与第k个所属边缘连通域的关联性，表示第j个像素的所属边缘连通域的个数，表示包含第j个像素的第k个所属边缘连通域的边缘图像的个数，表示第j个像素的第k个所属边缘连通域的分裂个数，表示第j个像素的第k个所属边
缘连通域的梯度方向变动差异性。
[0011]优选的，所述获取每个像素的每个所属边缘连通域的梯度方向变动差异性，包括的具体步骤为：对于一个像素的一个所属边缘连通域，以水平向右作为基准方向，将梯度方向与基准方向的夹角作为梯度夹角，获取所述所属边缘连通域中各像素的梯度夹角，计算所述所属边缘连通域内所有像素的梯度夹角均值，获取所述所属边缘连通域的分裂连通域内各像素的梯度夹角，计算分裂连通域内所有像素的梯度夹角均值，将所述所属边缘连通域的梯度夹角均值与分裂连通域的梯度夹角均值的差值作为所述所属边缘连通域的梯度方向变动差异性；获取每个像素的每个所属边缘连通域的梯度方向变动差异性。
[0012]优选的，所述结合每个边缘连通域的变动符合性以及裂纹的其他特征得到每个边缘连通域的异常程度，包括的具体步骤为：将与像素关联性最大的所属边缘连通域的异常程度作为每个像素的异常程度。
[0013]优选的，所述根据每个像素的异常程度对墙面图像进行增强处理得到增强后的墙面图像，包括的具体步骤为：根据各像素的异常程度得到各像素的增强后灰度值：其中，表示第j个像素的异常程度，表示第j个像素的增强后灰度值；将墙面图像各像素取增强后灰度值得到增强后的墙面图像。
[0014]优选的，所述根据增强后的墙面图像进行建筑工程质量评估，包括的具体步骤为：对增强后的墙面图像进行分割处理得到裂纹区域，当建筑工程的墙面存在裂纹时，将建筑工程判定为不合格，当建筑工程的墙面不存在裂纹时，将建筑工程判定为合格。
[0015]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：由于建筑工程的墙面图像的细小裂纹区分性较小，容易受粗糙颗粒的干扰，因而根据各像素的异常程度对墙面图像进行增强处理以增加裂纹的区分性；因而得先获得各像素的异常程度；由于边缘特征能够较好的描述裂纹与粗糙颗粒区分性，因而先利用具有不同取值参数的边缘检测算法对墙面图像进行处理得到多个边缘连通域，通过分析边缘连通域随着检测算法的参数调整而产生变化特征与裂纹边缘区域符合情况，得到各边缘连通域的变动符合性，然后再结合裂纹的其他特征得到各边缘连通域的异常程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种建筑工程质量评估方法，其特征在于，该方法包括：获取建筑工程的墙面图像；通过调整上、下限阈值的取值对墙面图像进行检测处理得到多个边缘连通域；根据每个边缘连通域随着上、下阈值取值变化的变动情况得到每个边缘连通域的变动符合性；结合每个边缘连通域的变动符合性以及裂纹的其他特征得到每个边缘连通域的异常程度；获取每个像素的多个所属边缘连通域，根据每个像素与每个所属边缘连通域的关联性情况得到每个像素与每个所属边缘连通域的关联性，根据每个像素与每个所属边缘连通域的关联性以及每个所属边缘连通域的异常程度得到每个像素的异常程度；根据每个像素的异常程度对墙面图像进行增强处理得到增强后的墙面图像；根据增强后的墙面图像进行建筑工程质量评估。2.如权利要求1所述的一种建筑工程质量评估方法，其特征在于，所述通过调整上、下限阈值的取值对墙面图像进行检测处理得到多个边缘连通域，包括的具体步骤为：获取墙面图像的每个像素的梯度值，获取墙面图像中所有像素的梯度值最小值和最大值；设置预设阈值间隔为，预设比例值，将min作为下限阈值的第一个取值，将预设阈值间隔作为下限阈值的取值间隔，依次在之间获取下限阈值的所有取值；与每个下限阈值取值对应的上限阈值的取值为下限阈值取值与的比值；将每个下限阈值的取值与对应的上限阈值的取值组成一个阈值取值组合；将检测算法的上限阈值与下限阈值依次取每个阈值取值组合的数据，对墙面图像进行处理得到多个边缘图像；获取每个边缘图像中的边缘像素构成的所有边缘连通域。3.如权利要求2所述的一种建筑工程质量评估方法，其特征在于，所述根据每个边缘连通域随着上、下阈值取值变化的变动情况得到每个边缘连通域的变动符合性，包括的具体步骤为：获取每个边缘连通域的递减面积；根据每个边缘连通域的递减面积得到每个边缘连通域的变动符合性：其中，表示第i个边缘连通域的变动符合性，表示存在第i个边缘连通域的边缘图像的个数，表示第i个边缘连通域的递减面积，表示第i个边缘连通域的面积。4.如权利要求3所述的一种建筑工程质量评估方法，其特征在于，所述获取每个边缘连通域的递减面积，包括的具体步骤为：将多个阈值取值组合按下限阈值从小到大排列得到阈值取值组合序列，将各边缘图像按阈值取值组合的顺序排列得到边缘图像序列；对于任意一个边缘连通域，获取存在所述边缘连通域的所有边缘图像作为所述边缘连通域的所属边缘图像，基于边缘图像序列的排列顺序，在所述边缘连通域的所有所属边缘图像中获取位置次序排在最后的所属边缘图像作为所述边缘连通域的最后所属边缘图像，在边缘图像序列中获取与最后所属边缘图像右邻接的边缘图像作为所述边缘连通域的参考边缘图像；在参考边缘图像中获取与所述边缘连通域同位置的区域作为所述边缘连通域
的对应区域，在对应区域内获取所有的连通域作为所述边缘连通域的分裂连通域，将所述边缘连通域与分裂连通域像素个数的差值作为所述边缘连通域的递减面积；获取每个边缘连通域的递减...

【专利技术属性】
技术研发人员：王恩建，于明刚，全金友，张超，宋雨欣，薛桂香，张志豪，傅圣恒，王焘，霍连华，
申请(专利权)人：山东新中鲁建设有限公司，
类型：发明
国别省市：