[發(fā)明專利]一種基于圖像信息熵的瀝青混合料凍融損傷評價方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810671941.6
• 申請日: 2018-06-26
• 公開（公告）號: CN109001248B
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設計）人: 徐慧寧;李恒禎
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業(yè)大學
• 主分類號: G01N25/14
• 分類號: G01N25/14;G01N23/046
• 代理公司: 哈爾濱龍科專利代理有限公司 23206
• 代理人: 高媛

1.一種基于圖像信息熵的瀝青混合料凍融損傷評價方法，其特征在于：所述方法具體步驟如下：

步驟一：試樣制備：按照《公路工程瀝青及瀝青混合料試驗規(guī)程》JTG E20-2011制備直徑100mm，高63.5mm的瀝青混合料試件；

步驟二：進行瀝青混合料試件的凍融循環(huán)試驗；

步驟三：獲取瀝青混合料試件斷層掃描圖像：利用工業(yè)CT機對不同凍融次數下的瀝青混合料試件進行掃描，在掃描過程中，確保每次掃描時試件距焦點的位置、掃描時間、掃描電壓、掃描電流、掃描層數相同；利用重構軟件對瀝青混合料試件進行重構，每個瀝青混合料試件間隔≤1mm輸出斷面圖像，確保不同凍融次數下輸出的是同一斷面的圖像，并設置相同的圖像分辨率與尺寸；

步驟四：計算圖像信息熵：利用得到的CT掃描斷層圖像，編制MATLAB程序，對圖像進行邊緣檢測并輸出邊緣檢測后的圖像，計算邊緣檢測圖像的信息熵，具體計算如下：

(1)拉普拉斯高斯算子

拉普拉斯高斯算子是由Laplace算子和高斯卷積合成的算子，能夠提高算子對噪聲和離散點的穩(wěn)定性； Laplace算子通過求圖像的二階導數的零交叉點來實現(xiàn)邊緣的檢測，公式如下：

高斯函數的表達式如下：

定義LoG算子的核函數為：

式中，為拉普拉斯算子；f為圖像灰度函數；x、y為灰度函數變量；G_σ(x,y)為高斯函數；σ為灰度函數標準差；LoG為拉普拉斯高斯算子；

(2)信息熵的計算

對新生成的邊緣檢測圖像進行信息熵的計算，圖像信息熵計算公式如下：

其中，H為信息熵，P_i為灰度值為i的像素所占的比例；

運用MATLAB軟件，根據邊緣檢測公式(1)～(3)與圖像信息熵計算公式(4)編制圖像處理與信息熵計算程序，計算不同凍融次數下瀝青混合料不同斷面信息熵；

步驟五：瀝青混合料凍融損傷狀態(tài)分析：選擇信息熵分布均勻的試件高度范圍，以該范圍內的圖像信息熵均值作為參數，繪制不同凍融循環(huán)次數下瀝青混合料試件信息熵的變化曲線，根據信息熵的增減變化判斷瀝青混合料所處的凍融損傷狀態(tài)，至此完成對瀝青混合料凍融損傷程度的評價。