丁功瀛 ，徐大衛(wèi)

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MATLAB圖像識(shí)別技術(shù)在彩漿薄層瀝青路面油污評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

丁功瀛1，徐大衛(wèi)2

(1. 河海大學(xué) 土木與交通學(xué)院，江蘇 南京 210098；2. 江蘇省華廈房地產(chǎn)開發(fā)公司，江蘇 南京 210000)

在AC-13旋轉(zhuǎn)壓實(shí)試件上噴灑彩色漿體(丙烯酸樹脂、Fe2O3顏料、白水泥)，待其完全固化后在其表面均勻涂抹93#汽油50 g，用數(shù)碼相機(jī)獲取被油污的試件圖像，運(yùn)用MATLAB圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)獲取的圖像進(jìn)行目標(biāo)提取與油污識(shí)別，提出彩漿薄層瀝青路面色彩污染指數(shù)這一概念，得出汽油對(duì)彩色試件的色彩污染程度為52.49%.

彩漿薄層；圖像識(shí)別；油污；二值化；中值濾波

0 引言

近年來隨著路面工程迅速發(fā)展，各種各樣的路面工程材料被引入路面建設(shè)中來，其中彩色路面的發(fā)展尤為蓬勃，隨著技術(shù)的不斷提高，彩色瀝青、彩色混凝土、彩漿薄層罩面、增摩阻彩色薄層路面等等各種類型的彩色路面應(yīng)運(yùn)而生，在誘導(dǎo)交通緩解城市熱島效應(yīng)及美化市容方面具有重要貢獻(xiàn)[1-2].目前彩色路面的施工技術(shù)日趨進(jìn)步，但是在彩色路面抗油污這一方面卻缺乏有效的評(píng)價(jià)指標(biāo)及方法，本文引入工程類MATLAB軟件，編寫程序，通過其強(qiáng)大的數(shù)字圖像處理技術(shù)，對(duì)彩漿薄層瀝青路面抗油污程度進(jìn)行定量計(jì)算.

1 實(shí)驗(yàn)材料及方法

進(jìn)行油污評(píng)價(jià)需要事先做好彩漿薄層試件，彩漿薄層是采用虹吸式噴槍噴射在旋轉(zhuǎn)壓實(shí)試件上，試件集料產(chǎn)地為江西產(chǎn)，礦粉為鎮(zhèn)江產(chǎn)，瀝青為泰州產(chǎn)AH-70重交通道路石油瀝青，各種礦料和礦粉的篩分結(jié)果見表1，混合料合成級(jí)配與級(jí)配曲線分別見表2與圖1.

表1 各種礦料和礦粉的篩分結(jié)果 mm

表2 混合料合成級(jí)配 %

圖1 AC-13混合料級(jí)配曲線圖

最后得出礦料1#∶2#∶3#∶4#∶礦粉配比為19%∶39%∶11%∶30%∶1%，油石比5.0%[3-4].試件成型溫度為140℃，采用意大利產(chǎn)旋轉(zhuǎn)壓實(shí)儀(SGC)成型試件參數(shù)如下：壓力600kPa、旋轉(zhuǎn)角度1.25°、旋轉(zhuǎn)速度30r/min[5]，試件直徑為10cm.

待旋轉(zhuǎn)壓實(shí)試件做好之后，在室溫為20℃情況下冷卻48h時(shí)間，然后準(zhǔn)備彩漿薄層噴射.用于噴灑的彩漿為丙烯酸樹脂、氧化鐵紅粉、白水泥的混合溶液，分別按照0.5∶0.06∶0.8的比例配置而成，經(jīng)高速攪拌機(jī)攪拌均勻后用虹吸式噴槍噴射在旋轉(zhuǎn)壓實(shí)試件上，噴射壓強(qiáng)為0.7 MPa，噴射距離為20～50 cm，經(jīng)過2～3 h彩漿薄層完全固化，然后在其表面涂抹93#汽油50 g.

1.1 數(shù)字圖像處理的基本原理

MATLAB在處理數(shù)字圖像時(shí)[6-7]，讀取的是圖像的像素，讀出來的像素值為一個(gè)矩陣.對(duì)于圖像函數(shù)f(x,y)，假設(shè)其陣元量化后的矩陣大小為M×N，整個(gè)過程可表示如下：

通常情況下，對(duì)數(shù)字圖像的處理主要集中在三個(gè)方面，一是圖像的變換、編碼和壓縮，以便于圖像的存儲(chǔ)和傳輸；二是對(duì)圖像進(jìn)行幾何變換，從而改善圖像的視覺質(zhì)感；三是提取圖像中的目標(biāo)區(qū)域.

1.2 油污評(píng)價(jià)指標(biāo)

對(duì)于彩色路面的抗油污能力由于國(guó)內(nèi)外尚沒有方法進(jìn)行評(píng)價(jià)，因此本文提出一種評(píng)價(jià)方法.油漬灑落在彩色路面，對(duì)路面色彩的污染主要體現(xiàn)在對(duì)原路面顏色的改變，先通過數(shù)碼相機(jī)獲取整個(gè)區(qū)域(污染與未污染部分)圖像，通過MATLAB程序首先對(duì)整個(gè)區(qū)域圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，然后通過設(shè)定閾值對(duì)污染部分圖像的像素點(diǎn)進(jìn)行提取，像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)等效于圖像的面積，因此，把色彩污染指數(shù)T用污染部分的面積與總的面積的比值來表示，定義如式(1).

(1)

其中，S0表示色彩污染部分的面積(像素點(diǎn)個(gè)數(shù))，S表示試件區(qū)域總面積(像素點(diǎn)個(gè)數(shù)).

2 MATLAB圖像的處理

2.1 原始圖像獲取

通常圖像采集的方法主要有攝像機(jī)采集、數(shù)碼相機(jī)采集、采集卡采集、掃描儀采集等方法.本文采集圖像時(shí)，首先在試件下面放一張白紙做背景，為后期提取圖像目標(biāo)區(qū)域時(shí)提供方便，然后用 500萬像素的數(shù)碼相機(jī)獲取試樣圖像，該方法操作簡(jiǎn)單，圖像質(zhì)量高且易于操作.圖2為數(shù)碼相機(jī)采集的原圖，大小為144 kB.

圖2 油污染后圖像

獲取圖像時(shí)，注意光線干擾，盡量減少圖像產(chǎn)生的噪聲對(duì)圖像處理帶來的難度.

2.2 圖像的灰度化

數(shù)碼相機(jī)獲取的圖像為RGB圖，RGB圖也叫作真彩圖，它由3個(gè)大小相同的二維數(shù)組表示一個(gè)像素，因此調(diào)色板內(nèi)容比較復(fù)雜，使得圖像處理的許多算法都沒有辦法展開，故有必要對(duì)它進(jìn)行灰度處理使其成為灰度圖像.灰度圖像沒有這些顏色差異，有的只是亮度上的不同，它通常由一個(gè)二位數(shù)組表示一幅圖，其中，灰度圖像的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)于數(shù)組中的值，0表示黑色，255表示白色，剩余的254個(gè)整數(shù)分別表示不同明暗程度的灰色[8].

圖像灰度化有各種不同的算法，比較直接的一種就是給像素的 RGB各自一個(gè)加權(quán)系數(shù)，然后求和；同時(shí)還要對(duì)調(diào)色板表項(xiàng)進(jìn)行相應(yīng)的修改.將RGB圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像時(shí)采用式(2)的轉(zhuǎn)化方法[9-10]：

(2)

式(2)來自于 RGB 三基色體系轉(zhuǎn)換到孟塞爾(A.H.Munsell)顏色體系時(shí)的明度近似構(gòu)造函數(shù)，孟塞爾體系的優(yōu)點(diǎn)是非常符合人眼對(duì)顏色的感覺，其顏色空間比較均勻.圖3為試樣的灰度圖像.

圖3 灰度圖像

2.3 圖像的二值化

進(jìn)行灰度化處理后，圖像的每一個(gè)像素在MATLAB中便對(duì)應(yīng)一個(gè)像素值，但是此時(shí)還是無法對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行提取，為了更容易的識(shí)別出圖像的結(jié)構(gòu)特征，還需對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理[11].圖像的二值化即把灰度圖像按一定標(biāo)準(zhǔn)劃分為兩種顏色，二值化方法較多，比較成熟的有自適應(yīng)閾值法和給定閾值法.閾值法的基本原理為取圖像的灰度值為f(x,y)，假設(shè)其灰度范圍為[z0,zn]，在z0與zn之間選擇一個(gè)恰當(dāng)?shù)幕叶戎祕(mì)m，即zm∈[z0,zn]，由式(3)得灰圖像二維數(shù)組的值f(x,y).

(3)

當(dāng)f(x,y)為0時(shí)，表示背景色(黑色)，為1時(shí)表示目標(biāo)色(白色).本文在提取整個(gè)試樣區(qū)域時(shí)，原圖像的紅色圓形區(qū)域與白色背景區(qū)分度十分明顯，提取紅色區(qū)域的條件是R分量與G、B分量的差值分別大于設(shè)定的閾值，經(jīng)過多次處理，最終本圖片二值化的閾值設(shè)為40，圖4與圖5是整個(gè)區(qū)域二值化與油污區(qū)域二值化圖像.

圖4 整個(gè)區(qū)域的二值化

圖5 污染區(qū)域的二值化

圖6 整個(gè)區(qū)域?yàn)V波

圖7 污染區(qū)域?yàn)V波

二值化的圖像邊緣比較粗糙[12]，有的部分出現(xiàn)明顯的噪點(diǎn)，此時(shí)對(duì)圖像目標(biāo)像素點(diǎn)統(tǒng)計(jì)時(shí)還存在較大的誤差.

2.4 圖像濾波處理

直接獲取的圖像以及彩色圖像灰度化后得到的圖像都有噪聲的存在，噪聲對(duì)圖像的質(zhì)量影響很大，數(shù)字圖像的噪聲主要來源于圖像的獲取(數(shù)字化過程)和傳輸過程.減少噪聲的濾波器有很多，大體上分有均值濾波器、統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器、自適應(yīng)濾波器.其中中值濾波器屬于統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器中的一種，也是最著名的一種濾波器，本文即采用中值濾波器[13]對(duì)圖片進(jìn)行處理，處理的結(jié)果如圖6與圖7.

圖像二維數(shù)組的值包含在中值的計(jì)算結(jié)果中，中值濾波是一種非線性的濾波器，在一定條件下克服了線性平滑濾波器處理圖像細(xì)節(jié)模糊的問題，對(duì)于很多種隨機(jī)噪聲，它都有良好的去噪能力.

2.5 結(jié)果處理與分析

通過圖像濾波處理后，污染前整個(gè)試樣的圓形區(qū)域及污染后試樣顏色變化區(qū)域很快被提取出來，目標(biāo)區(qū)域?yàn)榘咨袼刂禐?，非目標(biāo)區(qū)域?yàn)楹谏?，像素為?最后得出，如圖6整個(gè)白色區(qū)域像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)為222 290，圖7中白色區(qū)域像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)為116 674，即得彩色污染指數(shù)為52.49%.

由此可知，汽油對(duì)涂料噴灑式彩色路面的色彩污染面積比較大，已經(jīng)超過原有路面的一半，且MATLAB對(duì)污染區(qū)域的提取精確度高，方法可靠.

3 結(jié)論

(1)利用MATLAB圖像識(shí)別技術(shù)很方便的實(shí)現(xiàn)了涂料噴灑式彩色路面色彩污染指數(shù)的確定，定量的分析出了油漬對(duì)路面的污染量，污染前彩色試樣總的區(qū)域面積為222 290，污染后色彩變化的區(qū)域面積為116 674，汽油色彩污染率為52.49%.

(2)MATLAB功能十分強(qiáng)大，編輯出的程序具有較強(qiáng)的操作性、通用性，可以很好的應(yīng)用于路面工程的其他領(lǐng)域.

(3)中值濾波器是一種使用非常普遍的濾波器，對(duì)于一定類型的隨機(jī)噪聲，具有一種優(yōu)秀的去噪能力，對(duì)圖像的邊緣處理比較光滑.

(4)合理的運(yùn)用MATLAB圖片處理功能對(duì)油污圖片進(jìn)行了處理與優(yōu)化.

[1]劉濤．彩色路面用材料性能及施工工藝研究[D]．西安：長(zhǎng)安大學(xué)，2006.

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Application in Colored Slurry Thin Layer of Asphalt Pavement Oil Evaluation based on Image Identification of MATLAB

DING Gongying1，XU Dawei2

(1.College of Civil & Transportation Engineering, Hehai University, Nanjing 210098, China；2. Jiangsu Huaxia Real Estate Development Company, Nanjing 210000, China)

Colored slurry (acrylic resin, Fe2O3pigments, white cement) is sprayed on the gyratory compaction sample of AC-13. When the slurry is fully cured, 50 g of 93# gasoline is smeared evenly on the surface. Then digital images are taken on the oiled surface. MATLAB image recognition technology is used to object extraction and oil identification of the images, and a concept of colored slurry thin layer of asphalt pavement color pollution index is proposed, and the degree of petrol pollution to the color gyratory compaction sample is 52.49%.

thin layer colored slurry; image recognition; oil; binary; median filter

1673- 9590(2016)02- 0073- 04

2015- 07-22

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51278173); 江蘇省交通運(yùn)輸廳科學(xué)研究資助項(xiàng)目(2012Y39)

丁功瀛(1991-)，男，碩士研究生，主要從事路面材料方面的研究E- mail:dgy2517@126.com.

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