基于数字图像处理技术的城墙裂缝变形监测研究

聂红林，胡伍生

（东南大学交通学院，江苏南京 210096）

基于数字图像处理技术的城墙裂缝变形监测研究

聂红林，胡伍生

（东南大学交通学院，江苏南京 210096）

为了改变传统的变形监测方法存在的费工、费时与危险等弊端，将数字图像处理技术应用于变形监测是一种行之有效的方法。通过对南京明城墙裂缝变形监测图像进行创新的像素标定以及灰度转换等一系列巧妙的图像处理后，获得了裂缝的变形值。实验结果表明，基于数字图像处理技术的变形监测方法，不仅具有较高的精度和可操作性，而且与传统测量方法相比能够显著提高工作效率，对裂缝的定量化变形监测实现非接触式无损测量的目标具有重要的意义。

数字图像处理；变形监测；裂缝；像素标定；无损测量

在大型建筑工程中，由于设计、施工和使用过程中的各种荷载作用等方面原因都会使建筑物结构产生裂缝，严重影响其美观、使用和耐久性，当裂缝宽度达到一定的数值时，还可能危及结构的安全。长期以来，在变形观测中都是采用测量距离、角度和高程的方法获取数据，但用这种方法不仅费工、费时，观测人员主观性较大，而且对于某些大型建筑物不易达到的危险部位，观测将变得十分困难甚至无法实现，而采用基于数字图像处理技术的观测方法，将可以有效地克服上述弊端，并且能显著提高作业的精度、效率以及观测成果的可靠性。

南京明城墙是我国乃至世界上至今保存最完整的古代城垣之一 ，是南京历史文化遗产和传统风貌相结合的载体，具有较高的科学、文化和艺术价值。南京明城墙表面的裂缝变形一直是人们普遍关心的问题，大量科研和实践都证明了城墙结构出现裂缝是不可避免的，问题是如何使其有害程度控制在允许的范围之内。研究表明，城墙裂缝的位置和形态近似反映了城墙结构内拉应力的方向和集中部位，与产生拉应力的原因之间存在比较确定的对应关系。如果利用这一特性初步判断结构上出现裂缝的原因，评判裂缝的危害，从而采取相应的解决措施，这无疑对进行南京明城墙结构的安全性评估、鉴定和后期的运营维护都具有非常重要的现实意义。

1 数字图像处理技术

1.1 数字图像处理技术简介

数字图像处理技术是一种将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行分析处理的技术。数字图像处理技术主要包括几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解等几个方面的内容。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此，数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。

近年来，随着数字图像处理、计算机视觉及数字摄影测量等技术的快速发展，高精度影像匹配和相应的数字图像处理技术可达到子像素的精度，使数字图像处理技术广泛应用于精密测量、空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。

1.2 数字图像处理技术的特点及优势

为了解决南京明城墙裂缝变形监测中所面临的困难，本文提出了一种基于数字图像处理技术的非接触式无损测量方法。该方法使用非量测数码相机，不需在现场布设像控点，完全自由设站，可获得大量裂缝监测点在同一时刻变形的整体信息，与传统的测量方法相比，该方法具有现场作业时间短、观测信息量大、作业安全等优点。现场试验表明，其观测精度已达到较高的水平，是一种具有较大发展潜力的结构变形监测手段。数字图像处理技术作为本文探讨的核心技术，能够真正意义上实现对南京明城墙表面的裂缝变形进行非接触无损测量，这是在于数字图像处理技术具有许多模拟图像处理技术无可比拟的优点。

1）再现性好。数字图像处理技术与模拟图像处理技术的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，数字图像处理过程就能始终保持图像的真实再现。

2）处理精度高。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以满足应用需求。从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。

3）适用面宽。图像可以来自多种信息源。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像组合而成，因而均可用计算机来处理。

4）灵活性高。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，极大地限制了光学图像处理能实现的目标，而数字图像处理不仅能完成线性运算，且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理技术实现。

2 裂缝的常规测量方法

2.1 钢尺测量方法

在城墙墙体裂缝部位沿水平方向埋设钢尺，埋设钢尺时只需固定其中一端即可，把埋设钢尺与裂缝两边边缘的相交点作为裂缝的2个监测点。测量裂缝宽度时，将超站仪架设在离开城墙裂缝部位前方的合适位置，先瞄准钢尺固定端的裂缝监测点，通过调整超站仪架设的位置和高度，并确保钢尺固定端的裂缝监测点读数与第一次读数在误差允许范围内相同，然后读取钢尺另一端的裂缝监测点处的钢尺读数，裂缝的2个监测点处钢尺的读数差即为测量裂缝的宽度。

本文采用钢尺测量城墙裂缝宽度，不仅需要最小刻度为0.5 mm的小钢尺，还配置了一台测量精度较高的徕卡TP1200电子超站仪。超站仪的测角精度为±1″；测距精度为±（1 mm＋1 ppm×D），式中ppm＝10－6，D为测量水平距离。

2.2 裂缝仪测量方法

采用江苏海岩工程材料有限公司生产的振弦式裂缝仪，安装时先在城墙出现裂缝的位置打孔，然后用2个带螺纹的锚头（圆球铰合）固定于裂缝的两侧，将仪器的两端连接在两锚头上，最后将电缆按设计走向埋设固定好，集中引出。每次裂缝测量时，将引出电缆的两端接到裂缝采集仪器上即可读出城墙裂缝的宽度，限于篇幅，具体读数原理不再详述。振弦式裂缝仪的性能参数如表1所示。

表1 振弦式裂缝仪的性能参数

3 基于数字图像处理技术的裂缝测量方法

3.1 图像采集

南京明城墙表面裂缝宽度一些地方比较小，导致裂缝宽度方向在数码图像中所占的像素一般较少，所以图像的采集质量对提高裂缝的监测精度就尤为关键。为了有效地提高裂缝宽度识别的准确性，应采用高像素的数码相机，使裂缝在宽度方向上获得更多的像素。拍摄时，采用带有调平功能的三脚架将数码相机固定在裂缝的两个监测点的正前方，尽量使裂缝处于屏幕中央位置，且成竖直状态，选择正焦模式进行拍摄减少畸变。同时，尽量保证与第一次图像采集时三脚架的位置和高度相同。图1即为采集到的南京明城墙裂缝监测图。

图1 南京明城墙裂缝监测图

3.2 灰度转换

在裂缝图像信息中，含有大量色彩信息，这不利于对裂缝图像的计算，因此要把含有丰富色彩内容的图像转化为由亮度表示的灰度图像。裂缝图像的裂缝区域一般很窄，一般的图像增强处理可能丢失裂缝信息，裂缝图像由真彩图转为灰度图后，图像损失微小。本文直接对南京明城墙裂缝监测图像进行灰度形态学腐蚀处理，设灰度图像为f（x，y），结构单元为b（x，y），用移位形式表示腐蚀运算为

通过对南京明城墙裂缝监测图像进行灰度形态学腐蚀处理后，城墙裂缝更为清晰，图2即为处理后的南京明城墙裂缝灰度转换图。

图2 南京明城墙裂缝灰度转换图

3.3 图像增强除噪

通常对于传统的裂缝图像处理方法，可以根据裂缝图像的灰度直方图，选取一个合适的灰度值，称之为阈值，然后将每个像素的灰度与其比较，当小于阈值时，灰度全变为0，当大于阈值时，灰度变为255，就可以对图像进行二值化处理，使图像只有黑和白2种颜色，直接将裂缝从背景中分离出来。由于本文中城墙裂缝宽度较小的仅为毫米级，数码相机拍摄的城墙裂缝图片中裂缝区域可能只有几个像素宽度，裂缝区域的灰度发布很不均匀，一般其灰度直方图存在多个峰值，采用一般的全局阈值分割往往会导致裂缝细节信息丢失，难以得到完整的裂缝区域的二值图，所以必须放弃这些可能丢失细节的方法。为了获得能够保留详细裂缝细节信息且比较清晰的裂缝二值图像，本文尝试了一种新的图像二值化算法。这种算法的基本原理是通过选取裂缝的大概中心线位置点作为起始点，然后参照一定的条件，向裂缝的两边边缘进行搜索，搜索距离依据裂缝大体宽度来决定，其原理如图3所示。

图3中，L1为搜索边缘，L2为裂缝实际边缘，L3为裂缝中心线，S为搜索宽度，C为裂缝实际宽度。城墙裂缝图像二值化算法具体步骤如下：

1）将南京明城墙裂缝图像中裂缝中心点的坐标按从左到右的顺序依次存入数组P，P大小为n×2。

图3 图像二值化算法原理

2）确定搜索宽度S和阈值T，注意W＞C，但是W 也不能取得太大，太大将延长运算的时间。其中T＝｜f（x，y）－f（x±S，y）｜，为了得到最好的效果T要依据反馈的结果不断地加以修正。

3）顺序在数组P中取值，每点依次与f（x，y）同列的上下W个点比较，差的绝对值小于或等于T的点设为1。

4）查看结果图，如果效果不满足要求，重复步骤2）、步骤3），直到获得理想的二值图像，结束循环。

通过采用上述方法对南京明城墙裂缝图像经过二值化处理后，背景中可能会有一些大大小小的噪点和空洞，此时只需采用查找表的方法消除噪点和形态学的填充操作填充空洞，就可以得到保留了详细裂缝细节信息且比较清晰的裂缝二值图像，如图4所示。

图4 南京明城墙裂缝二值图

3.4 裂缝宽度识别

经过灰度转换、增强除噪等处理后，利用十字光标可以直接在保留了详细裂缝细节信息且比较清晰的裂缝二值图像上精确获取裂缝的左右两个监测点的坐标L1（x1，y1），L2（x2，y2）。由于数字图像处理的度量单位为像素，而要求的是实际数据，所以必须将以像素为单位的结果转换为实际的测量值，也就是进行像素标定，以确定每个像素对应的实际长度。本文在拍摄城墙裂缝时，已经将已知刻度的小钢尺包含进去，因此图像中的一个像素所代表的实际长度δ可以通过钢尺上任意两点间的实际长度除以由两点的像素坐标求得的欧式距离获得。最终，可以通过由两个裂缝监测点的像素坐标求得的欧式距离L图与δ相乘得到城墙裂缝的实际宽度L实。

3.5 对比分析

考虑到南京明城墙裂缝变形监测存在裂缝分布范围较广、裂缝大小差异明显、城墙周围草木生长旺盛、监测点离地面较高且观测仰角较大等一系列特点，所以在城墙裂缝监测点布设时有些裂缝既布设了小钢尺又布设了裂缝仪，这就对采用不同测量方法得到的测量精度进行比较提供了条件。由于本文研究的基于数字图像处理技术的城墙裂缝变形监测方法只适用于布设了小钢尺的裂缝，并且布设了小钢尺的裂缝监测点又不可能再布设裂缝仪，同时经过实践论证当裂缝长度较小时同一条裂缝的不同部位具有相同的变形值，因此，在表2中裂缝仪测量的裂缝宽度是由钢尺测量的裂缝宽度加上同一条裂缝上裂缝仪测得的变形值计算获得。

表2 3种测量方法测得裂缝宽度比较 mm

4 结束语

本文针对常规的裂缝变形监测方法在城墙裂缝变形监测中存在费工、费时、危险、成本较高等弊端，提出了一种基于数字图像处理技术的南京明城墙裂缝变形监测方法。通过在MATLAB7.0开发环境下，运用文中的算法编写相应的程序对裂缝图像进行一系列处理后，结果表明基于数字图像处理技术的裂缝监测方法不仅具有较高的精度和可操作性，而且与传统测量方法相比能够显著地提高工作效率和降低监测成本，有较好的应用前景。本文的研究成果对实现南京明城墙裂缝非接触式的定量化无损变形监测具有重要意义，但是如何利用数字图像处理技术对裂缝图像进行批量、智能化的精确处理还值得我们进一步深入研究。

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Research on deformation monitoring of wall cracks based on digital image processing technology

NIE Hong－lin，HU Wu－sheng
（School of Transportation，Southeast University，Nanjing 210096，China）

In order to overcome the shortcoming of the traditional deformation monitoring methods which take a lot of work，time and risks，it’s an effective way to apply the digital image processing technology into deformation monitoring.Experimental analyses combined with specific project examples are carried out for the new method.After using a series of pixel calibration，grayscale conversion and other image processing procedures in the cracks deformation monitoring images of Nanjing Ming city wall，the deformation value of cracks can be got.Experiment results show that the new method of deformation monitoring based on digital image processing technology not only has high accuracy and operability，but also improves efficiency significantly compared with traditional measurement methods.It is of great significance to achieve non－contact and non－destructive measurement of the quantitative deformation monitoring of cracks.

digital image processing；deformation monitoring；cracks；pixel calibration；non－destructive measurement

TU196

A

1006－7949（2012）04－0061－04

2011－09－22

国家863计划资助项目（2007AA12Z228）；江苏省科技支撑计划（社会发展）项目（BE2009663）；江苏省测绘科研基金项目（JSCHKY200809）

聂红林（1985－），男，硕士研究生.

[责任编辑:张德福］