(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211229237.8 (22)申请日 2022.10.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115294139 A (43)申请公布日 2022.11.04 (73)专利权人 中国电建集团江西省电力设计院 有限公司 地址 330000 江西省南昌市高新 开发区京 东大道426号 (72)发明人 李小超　王小芬　王卫红　吴亮亮　 吴吓华　罗慧　 (74)专利代理 机构 杭州泓呈祥专利代理事务所 (普通合伙) 33350 专利代理师 张吉(51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06T 7/62(2017.01) 审查员 张颖 (54)发明名称 基于图像的边坡裂缝监测方法 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及一 种基于图像的边坡裂缝监测方法， 该方法包括： 获取边坡表面的每帧图像， 设定多个分割 阈值， 获取每帧图像在每个分割阈值下的疑似裂缝连 通域， 对每个 分割阈值下的疑似裂缝连通域更新 得到更新的目标连通域， 获取目标像素点与前一 个分割阈值下的疑似裂缝连通域的相关程度， 并 获取每个分割阈值下的最大目标连通域的面积 及最大目标连通域中目标像素点的占比值， 并确 定每个分割阈值下的最大目标连通域的饱和程 度值， 根据饱和程度值确定每帧图像中最佳分割 阈值， 并获取裂缝区域， 本发明精确确定了不同 帧图像的最佳分割阈值， 从而实现了裂缝区域的 精确识别。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115294139 B 2022.12.13 CN 115294139 B 1.一种基于图像的边坡裂缝监测方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 获取边坡表面的每帧图像； 设定多个依次增大的分割阈值并得到分割阈值序列， 根据分割阈值序列中每个分割阈 值对某帧图像进 行阈值分割得到对应的二值图像， 并获取二值图像中的多个疑似裂缝连通 域； 获取每两个相邻分割阈值对应的二值图像中新增的疑似裂缝像素点， 并作为目标像素 点； 计算每个目标像素点与两个相邻分割阈值中的第一个分割阈值对应的每个疑似裂缝连 通域的最小距离， 根据最小距离中的最小值与预设距离阈值判断是否将该目标像素点更新 至最小距离对应疑似裂缝连通域内， 并得到更新后的目标连通域， 直至所有分割阈值对应 的疑似裂缝 连通域的更新结束； 获取每个分割阈值下对应的目标像素点与疑似裂缝连通域的最小距离不大于预设距 离阈值的目标像素点的数量； 将不大于预设距离阈值的目标像素点的数量与该分割阈值下 的目标像素点的总数 的比值作为目标像素点与前一个分割阈值下的疑似裂缝连通域的相 关程度； 获取每一个分割阈值下对应的目标连通域中的最大目标连通域， 计算每个分割阈值下 的各个最大目标连通域中目标像素点的占比值， 根据每个分割阈值下的最大目标连通域的 面积、 目标像素点的占比值及相关程度计算每个分割阈值下的最大目标连通域的饱和程度 值； 将最大饱和程度值对应的分割阈值作为最佳分割阈值， 利用最佳分割阈值对每帧图像 进行分割得到裂缝区域。 2.根据权利要求1所述的一种基于图像的边坡裂缝监测方法， 其特征在于， 根据每个分 割阈值下的最大目标连通域的面积、 目标像素点的占比值及相关程度计算每个分割阈值下 的最大目标 连通域的饱和程度值的步骤 包括： 将每个分割阈值下的最大目标连通域的面积、 1减去目标像素点的占比值及1减去目标 像素点与前一个分割阈值下的疑似裂缝连通域的相关程度的乘积作为每个分割阈值下的 最大目标 连通域的饱和程度值。 3.根据权利要求1所述的一种基于图像的边坡裂缝监测方法， 其特征在于， 将0 ‑150灰 度值范围内的整数值作为分割阈值。 4.根据权利要求1所述的一种基于图像的边坡裂缝监测方法， 其特征在于， 获取二值图 像中的多个疑似裂缝 连通域的步骤 包括： 其中， 二值图像中大于分割阈值的像素点的灰度值置为0， 二值图像 中小于分割阈值的 像素点的灰度值置为25 5； 获取二值图像 中灰度值为255的像素点， 所有灰度值为255的像素点构成的区域记为疑 似裂缝连通域， 其中， 一个灰度值 为255的像素点构成的区域 也作为一个疑似裂缝 连通域。 5.根据权利要求1所述的一种基于图像的边坡裂缝监测方法， 其特征在于， 获取每两个 相邻分割阈值对应的二 值图像中新增的疑似裂缝像素点的步骤 包括： 获取分割阈值序列中第一个分割阈值对应的所有疑似裂缝 连通域中疑似裂缝像素点； 获取分割阈值序列中第二个分割阈值对应的所有疑似裂缝 连通域中疑似裂缝像素点； 第一个分割阈值与第二个分割阈值对应的所有疑似裂缝连通域中疑似裂缝像素点中权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115294139 B 2的不同疑似裂缝像素点即为第二个分割阈值对应的所有疑似裂缝连通域中新增的疑似裂 缝像素点。 6.根据权利要求1所述的一种基于图像的边坡裂缝监测方法， 其特征在于， 根据最小距 离中的最小值与预设距离阈值判断是否将该目标像素点更新至最小距离对应疑似裂缝连 通域内的步骤 包括： 当最小距离 中的最小值小于或者等于预设距离 阈值时， 则将该目标像素点更新至最小 距离的最小值对应的疑似裂缝 连通域内。 7.根据权利要求1所述的一种基于图像的边坡裂缝监测方法， 其特征在于， 计算每个分 割阈值下的各个最大目标 连通域中目标像素点的占比值的步骤 包括： 计算每个分割阈值对应的最大目标 连通域中目标像素点的数量； 获取每个分割阈值与其前一个分割阈值对应的二 值图像中目标像素点的总数量差值； 将每个分割阈值下最大目标连通域中目标像素点的数量与总数量差值的比值作为最 大目标连通域中目标像素点的占比值。 8.根据权利要求1所述的一种基于图像的边坡裂缝监测方法， 其特征在于， 将每帧图像 中对应的最大饱和程度值对应的分割阈值作为该帧图像的最佳分割阈值， 利用最佳分割阈 值对每帧图像进行分割得到裂缝区域。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115294139 B 3