1.本发明涉及墙面破损识别技术领域。尤其是涉及一种墙面破损的红外识别方法和装置。
背景技术：2.砖砌体结构的古建筑在长期的风化、冻融和人为破坏的影响下，会导致墙面上出现一些砌块的破损或缺失。当墙面上砌块的缺失较多时，会使得墙体的受力发生改变，从而使墙体具有坍塌的风险。所以在对这些建筑进行安全性检测及鉴定时，需要统计砌块的损失面积，以综合评估建筑物的安全性。
3.一般情况下，通过人工计量的方式统计砌块的损失面积，且人工计量采用的是估算的方法统计砌块的损失面积，对于墙面缺损程度的判定很大程度上取决于检测人员的经验。这种检测方法统计的砌块损失面积不够准确。
技术实现要素：4.有鉴于此，本发明实施例提供一种墙面破损的红外识别方法和装置，可以在一定程度上增强统计的墙面破损面积的准确性。
5.为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
6.本发明实施例提供一种墙面破损的红外识别方法，包括：获取目标墙面的温度矩阵；对所述温度矩阵二值化处理，得到二值图；统计在所述二值图中，由预设像素点围设的区域内的像素点的数量；基于所述二值图中所述围设的区域内的像素点的数量，以及单个像素对应的所述目标墙面上的面积，计算所述区域所对应的所述目标墙面上的面积。
7.根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述对所述温度矩阵二值化处理，得到二值图，包括：获取所述温度矩阵中各温度值的温度变化率，得到温度变化率矩阵；将所述温度变化率矩阵中各所述温度变化率与预设温度变化率阈值比较；若一温度值的温度变化率大于预设温度变化率阈值，则将该温度变化率赋值为1或0，得到二值矩阵；将所述二值矩阵表示为二值图。
8.根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述获取所述温度矩阵中各温度值的温度变化率，包括：求解所述温度矩阵的偏导数，得到各温度值的温度变化率。
9.根据本发明实施例的一种具体实现方式，在得到所述目标墙面的二值图之后，所述方法还包括：将以所述二值图中的预设像素点为中心的像素点转化为预设色，得到符合第一预设形状的由预设像素点构成的区域。
10.根据本发明实施例的一种具体实现方式，在获取目标墙面的温度矩阵之后，所述方法还包括：测量拍摄所述红外热像图的红外热像仪的镜头和所述目标墙面之间的水平距离，获取所述目标墙面所处环境的温度值和湿度值；基于所述水平距离和所述温度值及湿度值，对所述温度矩阵进行校正。
11.根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述对所述温度矩阵二值化处理，得到
二值图之后，所述方法还包括：将所述二值图中，由预设像素点围设的区域内的像素点转化为预设像素点。
12.根据本发明实施例的一种具体实现方式，在将所述二值图中，统计在所述二值图中，由预设像素点围设的区域内的像素点的数量之前，所述方法还包括：对所述区域进行降噪处理，得到符合第二预设形状的区域。
13.第二方面，本发明实施例提供一种墙面破损的红外识别装置，包括：温度获取模块，用于获取目标墙面的温度矩阵；二值化模块，用于对所述温度矩阵二值化处理，得到二值图；像素点统计模块，用于统计在所述二值图中，由预设像素点围设的区域内的像素点的数量；面积计算模块，用于基于所述二值图中所述围设的区域内的像素点的数量，以及单个像素对应的所述目标墙面上的面积，计算所述区域所对应的所述目标墙面上的面积。
14.根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述二值化模块具体用于：获取所述温度矩阵中各温度值的温度变化率，得到温度变化率矩阵；将所述温度变化率矩阵中各所述温度变化率与预设温度变化率阈值比较；若一温度值的温度变化率大于预设温度变化率阈值，则将该温度变化率赋值为1或0，得到二值矩阵；将所述二值矩阵表示为二值图。
15.根据本发明实施例的一种具体实现方式，所述获取所述温度矩阵中各温度值的温度变化率，包括：求解所述温度矩阵的偏导数，得到各温度值的温度变化率。
16.根据本发明实施例的一种具体实现方式，还包括像素点转化模块，用于将以所述二值图中的预设像素点为中心的像素点转化为预设色，得到符合第一预设形状的由预设像素点构成的区域。
17.根据本发明实施例的一种具体实现方式，还包括校正模块，用于测量拍摄所述红外热像图的红外热像仪的镜头和所述目标墙面之间的水平距离，获取所述目标墙面所处环境的温度值和湿度值；基于所述水平距离和所述温度值及湿度值，对所述温度矩阵进行校正。
18.根据本发明实施例的一种具体实现方式，还包括像素点转化模块，用于将所述二值图中，由预设像素点围设的区域内的像素点转化为预设像素点。
19.根据本发明实施例的一种具体实现方式，还包括降噪模块，用于对所述区域进行降噪处理，得到符合第二预设形状的区域。
20.本发明实施例提供的墙面破损的红外识别方法和装置，通过对目标墙面的温度矩阵做二值化处理，能够得到具有由预设像素点构成的墙面破损边缘标识的二值图；基于二值图中的墙面破损边缘标识，可以得到二值图中墙面破损对应的像素点数量；基于墙面破损对应的像素点数量和单个像素对应的所述目标墙面上的面积，可以得到在目标墙面上的墙面破损面积。相比于人工计量目标墙面上的墙面破损面积，本发明实施例提供的墙面破损的红外识别方法可以在一定程度上增强统计的墙面破损面积的准确性。
附图说明
21.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
22.图1为本发明一实施例墙面破损的红外识别方法的流程示意图；
23.图2为本发明一实施例墙面破损的红外识别装置的模块示意图；
24.图3为本发明一实施例墙面破损的红外识别装置的目标墙面的破损的示意图；
25.图4为本发明一实施例墙面破损的红外识别装置的测量目标墙面的示意图；
26.图5为本发明一实施例墙面破损的红外识别装置的测量目标墙面的结果的示意图。
具体实施方式
27.下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
28.应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
29.参看图1所示，本发明实施例提供的墙面破损的红外识别方法，包括：
30.s01、获取目标墙面的温度矩阵。
31.获取目标墙面的温度矩阵，是指获取目标墙面上各点的温度值，将各点的温度值按照各点在墙面上的相对位置关系排列成的矩形阵列。
32.可以理解的是，红外热像仪实际上得到的是目标墙面上各点的温度值，只是以红外热像图的形式表示目标墙面上各点的温度值。因此，可以通过红外热像仪获取墙面上各点的温度值。
33.s02、对所述温度矩阵二值化处理，得到二值图。
34.二值图是指每个像素只有两个可能值的数字图像。一般用黑白、单色图像表示二值图，但也可以用来表示每个图像只有一个采样值的任何图像，比如灰度图。在这里，二值图是指黑白图像。
35.s03、统计在所述二值图中，由预设像素点围设的区域内的像素点的数量。
36.预设像素点可以是白色像素点，也可以是黑色像素点，可以通过人为设置。
37.s04、基于所述二值图中所述围设的区域内的像素点的数量，以及单个像素对应的所述目标墙面上的面积，计算所述区域所对应的所述目标墙面上的面积。
38.本发明实施例提供的墙面破损的红外识别方法，通过对目标墙面的温度矩阵做二值化处理，能够得到具有由预设像素点构成的墙面破损边缘标识的二值图；基于二值图中的墙面破损边缘标识，可以得到二值图中墙面破损对应的像素点数量；基于墙面破损对应的像素点数量和单个像素对应的所述目标墙面上的面积，可以得到在目标墙面上的墙面破损面积。相比于人工计量目标墙面上的墙面破损面积，本发明实施例提供的墙面破损的红外识别方法可以在一定程度上增强统计的墙面破损面积的准确性。
39.其中，可以通过查阅红外热像仪的视域，测量红外热像仪的镜头与目标墙面之间的水平距离，可以计算单张红外热像图对应的目标墙面上的面积，从而计算出单个像素点对应的所述目标墙面上的面积。
40.视域可以通过竖直方向的视野角度与水平方向的视野角度来表征。通过红外热像仪的镜头与目标墙面之间的水平距离和红外热像仪的视域，基于下述公式可以计算出单张红外热像图对应的目标墙面上的面积。
[0041][0042][0043][0044]
其中，v是竖直方向的视野角度，h是水平方向的视野角度，d是红外热像仪的镜头与目标墙面之间的水平距离，l是单张红外热像图对应的目标墙面的竖直高度，l
′
是单张红外热像图对应的目标墙面的水平长度，s是单张红外热像图对应的目标墙面上的面积。
[0045]
基于单张红外热像图对应的目标墙面上的面积s与红外热像仪的像素数可以得到单个像素点对应的所述目标墙面上的面积si，基于下述公式可以得到墙面缺损的面积：
[0046]
s＝σa
·
si[0047]
在一实施例中，所述对所述温度矩阵二值化处理，得到二值图，包括：获取所述温度矩阵中各温度值的温度变化率，得到温度变化率矩阵；将所述温度变化率矩阵中各所述温度变化率与预设温度变化率阈值比较；若一温度值的温度变化率大于预设温度变化率阈值，则将该温度变化率赋值为1或0，得到二值矩阵；将所述二值矩阵表示为二值图。
[0048]
温度变化率是变化的量与发生这一变化所用时间的比值。在墙面区域与破损区域的交界处，温度变化的比较快，因此，可以将预设温度变化率阈值设定为高于墙面区域和破损区域处的温度变化率，低于墙面区域与破损区域交界处的温度变化率。这样，将温度矩阵中各温度值的温度变化率与预设温度变化率阈值比较，即可确定墙面区域与破损区域交界处所在，进而确定破损区域所在。
[0049]
其中，一温度值的温度变化率是否大于预设温度变化率阈值为转化条件，基于该转化条件，可以将温度变化率矩阵转化为二值矩阵，从而明确的显示出墙面区域与破损区域交界处所在。
[0050]
二值矩阵中值为1的位置处可以显示为白色像素点，此时，二值矩阵中值为0的位置处显示为黑色像素点；二值矩阵中值为1的位置处也可以显示为黑色像素点，此时二值矩阵中值为0的位置处显示为白色像素点，可以通过人工预先设置，即墙面区域与破损区域交界处可以由白色像素点构成，也可以有黑色像素点构成。
[0051]
在一实施例中，所述获取所述温度矩阵中各温度值的温度变化率，包括：求解所述温度矩阵的偏导数，得到各温度值的温度变化率。
[0052]
可以通过第一预设算子求解温度矩阵的偏导数。也可以通过第二预设算子对温度矩阵中的各温度值的邻域做卷积运算实现温度矩阵的偏导数的近似计算。
[0053]
在一个例子中，第二预设算子可以是两个3
×
3的矩阵，具体为知设温度矩阵为其中，用于检测上述温度矩阵在水平方向上的偏导数，例如对于z5处在水平方向的偏导数为：
用于检测上述温度矩阵在垂直方向上的偏导数，例如对于z5处在垂直方向上的偏导数为：的偏导数为：综合z5处在水平方向上的偏导数和在垂直方向上的偏导数可以确定z5处的温度变化率，从而确定z5处在二值图中的赋值。基于温度矩阵中各处在目标墙面的二值图中的赋值，可以确定目标墙面在二值图上的边缘破损标识。
[0054]
综合上述温度矩阵在水平方向上和在垂直方向上的墙面破损边缘标识，从而得到目标墙面在二值图上的墙面破损边缘标识。
[0055]
作为一可选的实施例，在得到所述目标墙面的二值图之后，所述方法还包括：将以所述二值图中的预设像素点为中心的像素点转化为预设色，得到符合第一预设形状的由预设像素点构成的区域。
[0056]
将以二值图中的预设像素点为中心的像素点转化为预设色，可以是指当预设像素点为白色时，将以所述二值图中的白色像素点为中心的像素点转化为白色。以二值图中的预设像素点为中心的像素点，可以包括以二值图中的预设像素点为中心的、距预设像素点不同预设尺寸的像素点。将这些像素点转化为预设色，可以得到由预设像素点构成的区域。其中，第一预设形状优选为圆形。
[0057]
可以理解的是，在对温度矩阵进行二值化处理，得到的二值图上的由预设像素点构成的墙面破损边缘标识可能存在缺口等不完整的情况，对二值图中所有的预设像素点执行上述操作之后，可以将狭窄边缘闭合，形成较为完整的墙面破损边缘标识，便于统计由预设像素点围设的区域内的像素点的数量。
[0058]
所述将以所述二值图中的预设像素点为中心的像素点转化为预设色，包括基于第一结构元在所述二值图中的移动，以所述二值图中的第一预设像素点为中心的像素点转化为第一预设色，公式如下：
[0059][0060]
其中，a和b是z2中的集合，z是实整数集，z2表示实整数数对(z1，z2)(在对数字图像进行抽象处理时，把图像所在的xy平面分隔成网格状，其中每个网格代表一个像素，每个像素的中心点坐标为(z1，z2))；a为所述目标墙面的二值图；b为第一结构元；z为位移。
[0061]
具体的，目标墙面的二值图可以为第一结构元可以为在第一结构元在所述目标墙面的二值图上移动的过程中，当第一结构元的中心对应目标墙面的二值图上的值为0时，目标墙面的二值图上的值不变；当第一结构元的中心对应目标墙面的二值图上的值为1时，目标墙面的二值图上与第一结构元的值相重合的值中，为0的值被被赋值为1，计算结果为：
[0062][0063]
第一结构元可以沿蛇形线在所述目标墙面的二值图上移动。
[0064]
在一实施例中，在获取目标墙面的温度矩阵之后，所述方法还包括：测量拍摄所述红外热像图的红外热像仪的镜头和所述目标墙面之间的水平距离，获取所述目标墙面所处环境的温度值和湿度值；基于所述水平距离和所述温度值及湿度值，对所述温度矩阵进行校正。
[0065]
红外热像仪与目标墙面之间的距离、目标墙面所处环境的温度值和湿度值，会导致通过红外热像仪获取的温度矩阵存在误差，因此先对温度矩阵进行校正，再计算墙面破损面积，可以在一定程度上增强统计的墙面破损面积的准确性。
[0066]
其中，可以通过钢卷尺测量红外热像仪的镜头与目标墙面之间的水平距离；可以通过温湿度计测量目标墙面所在现场的温度值和湿度值。
[0067]
在一实施例中，通过如下公式对所述温度矩阵进行校正：
[0068][0069]
其中，ε1为红外热像仪设定发射率，ε2为目标墙体实际发射率，t0为环境温度、t1为红外热像仪测量温度、t2为校正后温度，r为红外热像仪的镜头与目标墙面之间的水平距离，β为消光系数，与空气中水分、二氧化碳含量有关(可以通过湿度值表征)。
[0070]
作为一可选地实施例，所述对所述温度矩阵二值化处理，得到二值图之后，所述方法还包括：将所述二值图中，由预设像素点围设的区域内的像素点转化为预设像素点。
[0071]
具体地，将预设像素点围设的区域内的像素点转化为预设像素点之后，可以通过统计该区域的预设像素点的数量，配合单个像素对应的所述目标墙面上的面积，能够计算所述区域所对应的所述目标墙面上的面积。
[0072]
可以理解的是，在对温度矩阵进行二值化处理，得到的二值图上的由预设像素点构成的墙面破损边缘标识可能存在缺口等不完整的情况，形态学操作可以将区域内部的像素点转化为预设像素点，还可以将该墙面破损边缘标识上的缺口等处的像素点转化为预设像素点，从而获取完成的由预设像素点构成的墙面破损标识，简单方便，易于实现。
[0073]
此外，由预设像素点构成的墙面破损标识构成一个连通域，而连通域的数量可以方便的获得，例如通过一些软件对连通域的统计命令，从而可以方便的获得墙面破损处的数量。
[0074]
也可以通过对所述预设像素点先进行膨胀处理，在进行降噪处理，得到由所述像素点围设的闭合区域。由此，通过统计预设像素点的数量以及该闭合区域内的像素点的数量，配合单个像素对应的所述目标墙面上的面积，能够计算所述区域所对应的所述目标墙面上的面积。
[0075]
在一实施例中，在将所述二值图中，将所述二值图中，将预设像素点围设的区域内
的像素点转化为预设像素点之后，所述方法还包括：对所述区域进行降噪处理，得到符合第二预设形状的区域。
[0076]
对所述区域进行降噪处理，是指消除将预设像素点围设的区域内的像素点转化为预设像素点之后的区域的细小干扰部分。这样，可以降低不是墙面区域与破损区域交界处，但是温度变化率较高的部分位置处的干扰，从而可以在一定程度上增强统计的墙面破损面积的准确性。
[0077]
所述降噪处理，具体是指基于第二结构元在所述二值图中的移动，以所述二值图中的第二预设像素点为中心的像素点转化为第二预设色，公式如下：
[0078][0079]
其中，a和b是z2中的集合，z是实整数集，z2表示实整数数对(z1，z2)(在对数字图像进行抽象处理时，把图像所在的xy平面分隔成网格状，其中每个网格代表一个像素，每个像素的中心点坐标为(z1，z2))；a为所述目标墙面的二值图；b为所述第二结构元；z为位移。
[0080]
具体的，目标墙面的二值图可以为第二结构元可以为在第二结构元在所述目标墙面的二值图上移动的过程中，当所述第二结构元的值与所述目标墙面的二值图上的值不完全匹配时，所述目标墙面的二值图上的值不变；当所述第二结构元的值于所述目标墙面的二值图上的值完全匹配时，该第二结构元的中心点对应的二值图上的值赋值为1，第二结构元的其余点对应的二值图上的值赋值为0。通过第二结构元对目标墙面的二值图进行降噪处理的结果为：
[0081][0082]
第二结构元可以沿蛇形线在所述目标墙面的二值图上移动。
[0083]
为了平滑物体的轮廓、断开所述区域上较窄的狭颈，在对所述目标墙面的二值图进行降噪处理之后，还需要技术人员根据实际情况对所述区域进行适当的膨胀处理。
[0084]
实施例二
[0085]
参看图2至图5所示，本发明实施例提供一种墙面破损的红外识别装置，包括：温度获取模块201，用于获取目标墙面的温度矩阵；二值化模块202，用于对所述温度矩阵二值化处理，得到二值图；像素点统计模块，用于统计在所述二值图中，由预设像素点围设的区域内的像素点的数量；面积计算模块204，用于基于所述二值图中所述围设的区域内的像素点的数量，以及单个像素对应的所述目标墙面上的面积，计算所述区域所对应的所述目标墙
面上的面积。
[0086]
本发明实施例提供的墙面破损的红外识别方法，通过对目标墙面的温度矩阵做二值化处理，能够得到具有由预设像素点构成的墙面破损边缘标识的二值图；基于二值图中的墙面破损边缘标识，可以得到二值图中墙面破损对应的像素点数量；基于墙面破损对应的像素点数量和单个像素对应的所述目标墙面上的面积，可以得到在目标墙面上的墙面破损面积。相比于人工计量目标墙面上的墙面破损面积，本发明实施例提供的墙面破损的红外识别方法可以在一定程度上增强统计的墙面破损面积的准确性。
[0087]
在一实施例中，所述二值化模块202具体用于：获取所述温度矩阵中各温度值的温度变化率，得到温度变化率矩阵；将所述温度变化率矩阵中各所述温度变化率与预设温度变化率阈值比较；若一温度值的温度变化率大于预设温度变化率阈值，则将该温度变化率赋值为1或0，得到二值矩阵；将所述二值矩阵表示为二值图。
[0088]
温度变化率是变化的量与发生这一变化所用时间的比值。在墙面区域与破损区域的交界处，温度变化的比较快，因此，可以将预设温度变化率阈值设定为高于墙面区域和破损区域处的温度变化率，低于墙面区域与破损区域交界处的温度变化率。这样，将温度矩阵中各温度值的温度变化率与预设温度变化率阈值比较，即可确定墙面区域与破损区域交界处所在，进而确定破损区域所在。
[0089]
在一实施例中，所述获取所述温度矩阵中各温度值的温度变化率，包括：求解所述温度矩阵的偏导数，得到各温度值的温度变化率。
[0090]
可以通过第一预设算子求解温度矩阵的偏导数。也可以通过第二预设算子对温度矩阵各位置上的温度值做卷积运算实现温度矩阵的偏导数的近似计算。
[0091]
在一实施例中，还包括像素点转化模块，用于将以所述二值图中的预设像素点为中心的像素点转化为预设色，得到符合第一预设形状的由预设像素点构成的区域。
[0092]
对二值图中所有的预设像素点执行上述操作之后，可以将狭窄边缘闭合，形成较为完整的墙面破损边缘标识，便于统计由预设像素点围设的区域内的像素点的数量。
[0093]
参看图4，在一实施例中，还包括校正模块，用于测量拍摄所述红外热像图的红外热像仪的镜头和所述目标墙面之间的水平距离，获取所述目标墙面所处环境的温度值和湿度值；基于所述水平距离和所述温度值及湿度值，对所述温度矩阵进行校正。
[0094]
红外热像仪与目标墙面之间的距离、目标墙面所处环境的温度值和湿度值，会导致通过红外热像仪获取的温度矩阵存在误差，因此先对温度矩阵进行校正，再计算墙面破损面积，可以在一定程度上增强统计的墙面破损面积的准确性。
[0095]
在一实施例中，还包括像素点转化模块，用于将所述二值图中，由预设像素点围设的区域内的像素点转化为预设像素点。
[0096]
具体地，可以利用形态学操作，将预设像素点围设的区域内的像素点转化为预设像素点，由此通过统计该区域的预设像素点的数量，配合单个像素对应的所述目标墙面上的面积，可以计算所述区域所对应的所述目标墙面上的面积。
[0097]
参看图5，在一实施例中，还包括降噪模块，用于对所述区域进行降噪处理，得到符合第二预设形状的区域。
[0098]
对所述区域进行降噪处理，是指利用形态学的开运算，消除将预设像素点围设的区域内的像素点转化为预设像素点之后的区域的细小干扰部分。这样，可以降低不是墙面
区域与破损区域交界处，但是温度变化率较高的部分位置处的干扰，从而可以在一定程度上增强统计的墙面破损面积的准确性。
[0099]
本发明实施例提供一种墙面破损的红外识别方法和装置，基于红外热像仪获取的目标墙面的温度数据，获取目标墙面缺损处的面积，具有较高的准确性；采用边缘检测算法与形态学图像分割相结合方法获取目标墙面缺损的标记，操作简单，易于实现。
[0100]
需要说明的是，在本文中，各个实施例之间描述的方案的侧重点不同，但是各个实施例又存在某种相互关联的关系，在理解本发明方案时，各个实施例之间可相互参照；另外，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0101]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
