为了克服传统人工裂缝宽度检测方法耗时、耗力、危险、花费高等缺点,基于数字图像处理技术的裂缝检测方法得到了迅速的发展.利用数字图像处理技术来测量结构物表面裂缝宽度是一种无损检测方法,如何快速、直观、精确和便捷地得到裂缝信息是衡量检测方法好坏的标准[1-3].本文介绍采用MATLABGUI界面实现裂缝信息人机交互界面软件的设计,并给出最大、最小、平均裂缝宽度的算法.1MATLABGUI界面GUI指有窗口、菜单、对话框等各种元素组成的交互式图形用户界面.在这种用户界面中,用户的操作既简单,又生动,所以当今绝大多数开发环境与应用程序都采用图形用户界面,许多流行的开发工具都可以进行GUI界面的设计.MATLAB作为一门强大的科学计算软件,同样也提供了GUI用户界面设计的功能,在MATLAB中,GUI用户界面对象主要包含三类:用户界面控件对象、下拉式菜单对象和快捷菜单.根据这些对象,就可以设计出界面友好、操作方便的图形用户界面.2裂缝图像分析测量裂缝图像宽度思路的大体过程如图1所示.2.1图像采集与标定2.1.1图像的采集为了有效地提高裂缝宽度识别的准确性和可靠性,应采用高像素的数码相机,使裂缝在宽度方向上获得更多的像素.拍摄时,手持数码相机于裂缝与标定纸的正前方,尽量使裂缝处于屏幕中央位置,且成竖直状态,采用正焦(镜头垂直裂缝平面)进行拍摄减少畸变.2.1.2相机标定实际对象和数字图像之间存在着缩放关系,我们需进行相机标定,相机标定是指求出对象和数字图像像素比例系数的过程.本文所采用的方法是在需要被摄取的裂缝旁贴一标准长度为100mm的黑色纸条.采集图像后经过处理,可提取图像中黑色纸条在长度方向上的像素点个数,纸条的标准长度除以像素点个数即得到一个像素所代表的宽度,然后再乘以裂缝的宽度像素就能计算出裂缝的实际宽度.如纸条的长度是100mm,像素点个数是1000个,那么一个像素所代表的实际宽度D=100/1000=0.1mm/pix[4].2.2灰度变换在裂缝图像信息中含有大量的色彩信息,这不利于对裂缝图像的计算,因此首先我们把含有丰富色彩内容的图像转化为由亮度表示的灰度图像.通常我们把灰度划分成256个级别,分别用数字0~255表示,0表示最暗即黑色,255表示最亮即白色,介于之间就用余下的数字表示.这样每个像素就只剩下1个参数,1幅图像就可以用1个二维矩阵表示.2.3图像增强图像平滑(Smoothing)主要目的是减少图像噪声.图像噪声来自于多方面,有来自系统外部的干扰(如电磁波或经电源窜进系统内部的外部噪声),也有来自于系统内部的干扰(如摄像机的热噪声,电器机械运动而产生的抖动噪声等内部噪声).实际获得的图像都因受到干扰而含有噪声,减少噪声的方法可以在空间域或频率域处理,即:在空间域中进行时,基本方法就是求像素的平均值或中值;在频率域中则运用低通滤波技术.2.4二值图像二值化处理裂缝图像是本设计的核心技术.采用阈值化方法将灰度图像变换为二值图像,由于图像只有黑和白2种颜色,就可以很好地将裂缝从背景中分离出来,从而提取出裂缝宽度等信息.经过阈值化分割后的图像仍存在着图像噪声,其噪声表现形式很多,常见的为点状和温暖的乌冬面.这些噪声会严重影响裂缝图像的质量和图像处理的精确度,因此,有必要经过形态学操作来抑制噪声.其中,膨胀和腐蚀是两种基本的形态学操作,本文采用腐蚀处理来去除这些连接成分[5-6].2.5计算裂缝宽度的方法图像经过上面步骤处理后,接下来就是处理裂缝宽度信息.本文采用的方法是对处理后的纵向图像再进行裁剪,裁剪出标定物的区域和要测量裂缝的区域,通过对标定