[信息与通信]基于图像处理的坝体位移检测

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1、石家庄铁道大学毕业设计基于图像处理的坝体位移检测TheDetectionofTheDam’sDisplacementBasedonImageProcessing2010届电气与电子工程学院专业电气工程及其自动化学号20061746学生姓名任春梅指导教师刘宁宁　　　　　马月辉完成日期2010年6月10日毕业设计成绩单学生姓名任春梅学号20061746班级电0601-2专业电气工程及其自动化毕业设计题目基于图像处理的坝体位移检测指导教师姓名刘宁宁马月辉指导教师职称讲师副教授评定成绩指导教师得分评阅人得分答辩小组组长得分成绩：院长签字：年月日题　目基于图像处理的坝体位移

2、检测学生姓名任春梅学号20061746班级电0601-2班专业电气工程及其自动化承担指导任务单位电气与电子工程学院导师姓名刘宁宁，马月辉导师职称讲师，副教授一、主要内容以数字图像处理为基础，运用MATLAB强大的数值计算能力和图像处理技术，设计算法，通过分析摄像机拍摄的不同时刻的坝体图像，获取有用的信息来计算坝体位移情况，实现对大坝位移的非接触式实时检测，有利于坝体检测自动化的实现。二、基本要求1、熟练运用MATLAB软件，掌握常用的图像处理函数和其他一些常用的库函数。2、掌握数字图像的基本知识和常用的数字图像处理办法，体会具体图像具体分析的思想。三、研究方法通过

3、像素当量建立坝体现场坐标与图像坐标的比例关系，使坝体实际位移可以反映到所拍摄的坝体图片上，以位移前的坝体图像为基准，分析位移前后的坝体图像的差异。该方法的关键在于坝体边缘的提取，这直接关系到检测精度，另外，设计有效的算法去除图像中背景的干扰和采用适当的拟合方式来获得坝体边缘的函数表达式也是很有意义的。四、应搜集的资料及参考文献[1]王家文,曹宇.MATLAB6.5图形图像处理[M].北京:国防工业出版社,2003．[2]韩晓军.北京:数字图像处理技术与应用[M].2009．[3]苏金明,张莲花,刘波.MATLAB工具箱应用[M].北京:电子工业出版社,2004．[

4、4]孙即祥.图像处理[M].北京:科学出版社,2009．[5]章毓晋.图像处理和分析教程[M].北京:人民邮电出版社,2009．五、进度计划算机图形与动画技术[M].北京:清华大学出版社,2007．第1周-第2周熟悉课题，收集资料，写任务书第3周-第4周学习相关知识、开题报告、设计方案第5周-第14周写程序、调试、论文撰写第15周装订、答辩教研室主任签字时　间　　年　月日毕业设计任务书毕业设计开题报告题　目基于图像处理的坝体位移检测学生姓名任春梅学号20061746班级电0601-2班专业电气工程及其自动化一、研究背景随着我国水利基础设施建设的发展，对大型重要水坝

5、的坝体质量监测体系越来越完善，要求监测的水平和质量也越来越高。目前，国内监测水坝坝体状况的手段主要是依靠人工定期勘测的方法，这种手段不但效率低、经济投入和劳动强度大，而且检测速度慢、误差大，特别在汛期，需要全天候的人工值守，不间断地到坝上巡查，这无疑增加了监测的难度和危险性，显然不适应现在的工作要求。因此，采用基于图像处理的坝体位移检测技术，实现坝体位移自动化检测显得十分迫切和重要。二、研究现状在基于图像处理的坝体位移检测方面，国外的研究更早，技术更成熟，在坝体安全检测上早已采用整套的自动化检测仪器。国内在这方面普遍起步较晚，目前一般采用人工或者半自动化的方式来进

6、行检测，不能实时，精确的反映坝体位移情况。三、研究内容及手段针对我国坝体位移检测方面的现状和实际生产的需要，将基于图像处理的位移检测理论与坝体检测需求有机集合起来，利用MATLAB比较成熟的图像处理功能和强大的数值计算功能来实现坝体位移检测。四、研究的预期结果以MATLAB为工作平台设计的坝体位移检测算法具有很好的植入性，更易于将该方法运用到不同的系统中，而且基于图像处理的坝体位移检测的精度更高，计算也更简便，符合实时性的要求。指导教师签字时间年　月日摘要本设计介绍了一种基于图像处理的坝体位移检测方法，以MATLAB7.0作为主要工作平台，通过MATLAB自带的图

7、像处理工具方便的对图像进行处理。整个处理过程包括图像预处理，边缘检测和图像分割，最后运用MATLAB强大的数值计算功能来对获得的图像进行直线拟合。图像处理没有通用的万能的方法，所以本文所采用的方法都是经过对比后得到适合本文图像的。例如，图像预处理主要包括灰度变换，直方图均衡化，中值滤波，以此来消除噪音，增加对比度，为后续处理提供方便。坝体边缘检测采用几种常见的边缘检测算子，通过对比认为Canny算子是能满足要求的。为了提取有用的坝体边缘，在分析了图像特点的基础上，认为通过设置基准线来消除不必要的背景干扰是可行的。根据图像特点，设置基准线来消除不必要的背景干扰。最后

8、通过最小二