基于二值化断裂裂缝的裂缝拼接算法

一、预处理阶段

1.1 图像去噪

% 读取二值化图像
bw = imread('crack_binary.png');

% 自适应中值滤波去噪（消除孤立噪声点）
denoised = medfilt2(bw, [3 3], 'symmetric');

% 形态学闭运算连接断裂裂缝
se = strel('disk', 2);
closed = imclose(denoised, se);

1.2 裂缝区域增强

% 计算裂缝方向梯度
[Gx, Gy] = imgradientxy(closed);
angle_map = atan2d(Gy, Gx);

% 方向一致性滤波（抑制非裂缝方向噪声）
theta = 15; % 允许角度偏差阈值
mask = abs(angle_map - mean(angle_map(:))) < theta;
enhanced = imadjust(immultiply(closed, double(mask)));

---

二、裂缝特征提取

2.1 轮廓检测与端点定位

% 提取连通区域
cc = bwconncomp(enhanced);
stats = regionprops(cc, 'Centroid', 'BoundingBox', 'Eccentricity');

% 提取端点（基于形态学骨架）
skeleton = bwmorph(enhanced, 'skel', Inf);
endpoints = bwlookup(skeleton, [0 1; 1 0], 'distinct');

2.2 裂缝角度计算

% 计算主方向角（基于最小二乘拟合）
angles = zeros(length(stats), 1);
for i = 1:length(stats)
    points = stats(i).Centroid + 50*[-1 1; 1 -1]*randn(2); % 采样点
    angles(i) = mean(atan2d(points(:,2)-stats(i).Centroid(2), ...
        points(:,1)-stats(i).Centroid(1)));
end

---

三、裂缝生长拼接算法

3.1 距离-角度约束模型

% 定义生长参数
max_dist = 30; % 最大允许端点距离
angle_tol = 20; % 角度偏差容忍度

% 构建邻接矩阵
n = length(stats);
adj = zeros(n);
for i = 1:n
    for j = i+1:n
        dist = norm(stats(i).Centroid - stats(j).Centroid);
        angle_diff = min(abs(angles(i)-angles(j)), 180-abs(angles(i)-angles(j)));
        if dist < max_dist && angle_diff < angle_tol
            adj(i,j) = 1;
        end
    end
end

% 区域生长算法
visited = false(n,1);
merged = zeros(size(enhanced));

for i = 1:n
    if ~visited(i)
        queue = i;
        region = [];
        while ~isempty(queue)
            current = queue(1);
            queue(1) = [];
            if ~visited(current)
                visited(current) = true;
                region = [region; current];
                
                % 获取邻域节点
                neighbors = find(adj(current,:) & ~visited);
                queue = [queue; neighbors];
            end
        end
        
        % 合并区域
        mask = false(size(enhanced));
        for k = region
            mask = mask | imdilate(enhanced(:,:,k), strel('square',3));
        end
        merged = merged | mask;
    end
end

---

四、后处理优化

4.1 形态学优化

% 去除小区域噪声
cleaned = bwareaopen(merged, 50);

% 边缘平滑处理
smoothed = imgaussfilt(double(cleaned), 1.5);

4.2 结果可视化

figure;
subplot(131); imshow(bw); title('原始二值图');
subplot(132); imshow(enhanced); title('增强后图像');
subplot(133); imshow(cleaned); title('拼接结果');

参考代码 相位一致检测–加裂缝生长 www.youwenfan.com/contentcnh/64034.html

五、工程应用建议

1. 硬件加速方案

   • 使用CUDA并行计算加速区域生长过程
   • FPGA实现形态学操作流水线

2. 实时处理优化

   % GPU加速代码示例
   gpu_img = gpuArray(enhanced);
   gpu_mask = gpuArray(mask);
   merged_gpu = arrayfun(@(x,y) bitxor(x,y), gpu_img, gpu_mask);
   

3. 跨尺度融合策略

   • 小波变换分解多尺度特征
   • 各尺度独立生长后加权融合

---

该算法通过融合几何特征与拓扑关系，在MATLAB环境下实现裂缝的智能拼接。