Page 58 - 2022年第53卷第10期

图 １ 本文方法逻辑框架

坝料颗粒像素与实际尺寸之间的换算。此外碾压结束之后进行碾压质量坑检时，尽量选择在坝料数字
图像获取的位置处进行，这样有利于进行图像识别得到的级配曲线与现场挖坑试验获得的级配曲线
（以下简称为试验级配曲线）间的对比研究，并且可以将对比结果应用于其他级配检测结果修正，提高
级配检测的准确度。

图 ２ 提取标志物框内图像

２．２ 图像预处理 在实际施工现场通常是通过相机来获取颗粒图像，成像过程会受到外界复杂环境的
影响，如光照不均匀、拍摄器件不稳定以及其他颗粒的影响等，导致图像中存在噪声信息，严重影响
识别的精度。为了提高土石坝坝料数字图像分析的精度和稳定性，需要对采集到的坝料原始图像进行
一定的图像预处理来消除噪声、增强目标信息，主要包括空间滤波和频率域滤波。本文在空间滤波方
法中选用中值滤波消除椒盐噪声，双边滤波消除高斯噪声。在频率域滤波方法中选用同态滤波（ Ｈｏｍｏ
ｍｏｒｐｈｉｃＦｉｌｔｅｒｉｎｇ ，ＨＦ）方法 ［２０ － ２３］ 修正图像中存在的亮度不均匀、目标物体阴影以及边缘细节信息雾化
等问题。
如图 ３（ａ）是经过空间滤波处理后的土石坝坝料数字图像，从图中可以看出图片由于光照不均匀等
外界干扰影响而存在部分区域有伪阴影和细节特征模糊的现象，直接对其进行二值化处理后，图 ３（ｄ）
中区域 Ａ和 Ｃ内的信息丢失，严重影响图像识别的精度。如果想要修正图像中偏暗的区域，必须设计
合适的同态滤波器使得暗区的亮度饱和，提高整体的对比度。本文通过调整滤波器参数，最终设计了

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