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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于数字图像处理的表面裂纹精确检测技术获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115601379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211280474.7，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种基于数字图像处理的表面裂纹精确检测技术是由庞孟;黄伟;陈盛博;周崟涛设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字图像处理的表面裂纹精确检测技术在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字图像处理的表面裂纹精确检测技术，包括裂纹图像采集、图像预处理、阈值分割、图像形态学处理、曲线拟合和实际值转换。本发明针对大理石块表面裂纹提出了一种普适性的表面裂纹检测方案。通过本方案能较为精确地检测裂纹的位置、长度、宽度等特征。利用本方案对表面裂纹进行实时监测，可以在如交通、电力、建筑和文物保护等多个领域内发挥作用。与其他裂纹检测技术相比，本方案采用数字图像处理技术，不仅能对表面裂纹进行无损检测，而且还具有再现性良好、处理精度较高、检测速度快以及成本低廉等特点，体现出了较大的推广优势。

本发明授权一种基于数字图像处理的表面裂纹精确检测技术在权利要求书中公布了：1.一种基于数字图像处理的表面裂纹精确检测方法，其特征在于：包括裂纹图像采集、图像预处理、阈值分割、图像形态学处理、曲线拟合和实际值转换；步骤如下： S1、裂纹图像采集：采用CCD图像传感器对大理石裂纹进行拍摄； S2、图像预处理：对裂纹图像先进行直方图均衡化，然后采用图像平滑技术对图像进行处理； S21：直方图均衡化： 图像的直方图表示的是图像中具有的每个灰度级的像素个数，是一个二维图，横坐标为像素点的灰度级，纵坐标为各灰度级的频率，反映的是它们二者之间的统计关系；其直方图定义为离散函数为： hrk＝nk1 其中，rk是图像灰度区间[0,G]内的第k级亮度，nk是灰度级别为rk的图像中的像素；归一化直方图，使用所有元素hrk除以图像中的像素总数n： 使用直方图均衡化方法来处理图像离散灰度级，令prrj,j＝1,2,...,L表示图像取各灰度级的概率；对于离散的灰度级采用求和的方式，且均衡变换为： 式中k＝1,2,...,L，且sk是均衡化处理后图像中的灰度值，它对应于输入图像中的灰度值rk； S22：选取感兴趣区域： 使用Matlab矩形裁剪函数imcrop裁剪裂纹图像，得到裂纹区域； S23：图像滤波： 选取均值滤波器的Gauss模板对裂纹图像进行滤波处理； S3、阈值分割： 采用基于一维最大熵阈值分割法，其中信息熵的定义如下： 其中Xi为离散集合{X1,X2,...,Xn}某一点，PXi表示每个Xi出现的概率；Xi表示图像灰度，pi表示灰度对应的概率；则满足条件： pi≥0,i＝1,2,...,n5 选取m作为阈值，那么便把原区域划分为两部分区域：目标区域A和背景区域B；则目标区域A和背景区域B的概率分布： 其中pm为： 所以最后的熵函数由两部分组成：目标区域熵函数和背景区域熵函数，也即： 当Hm取得最大值时，所对应的灰度M就是要求的最佳阈值，即： S4、图像形态学处理： 图像形态学变换包括图像的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算；图像A被结构元素B膨胀，记作定义为： 图像A被结构元素B腐蚀，记作AΘB，定义为： A被B的形态学开运算可以记作A被B形态学闭运算记为A·B； 对于阈值分割后的表面裂纹图像，先取它的负片，再使用图像形态学处理方法，先对它进行形态学开运算，选择合适的结构元素将裂纹周围的与裂纹灰度值相近的干扰块进行滤除，再使用形态学闭运算对它进行处理； S5、长度测量： S51、图像细化： 经过形态学开、闭运算处理后的大理石表面裂纹图像是一幅二值图像；在此基础上进行裂纹长度像素的统计，先对裂纹图像进行细化操作；采用逐层剥离细化方式，将图像中所有像素点分为骨架点和边缘点，并将这两类点的所有8邻域像素情况统计出来；之后遍历全图，将大理石表面裂纹的边缘点逐次去除，最后将裂纹变为仅有一个像素点宽度的骨架； S52、曲线拟合： 经过图像细化处理后的裂纹具有单一像素的宽度，而且裂纹上的点具有一定的方向性，是一个向量；因此裂纹可以由线性方程进行描述，使用曲线拟合的手段计算裂纹的长度像素； 使用MATLAB中的曲线拟合工具对细化裂纹进行曲线拟合，将裂纹分割成几段子裂纹，再分别对裂纹的各段进行曲线拟合操作，使得模拟出来的规则化曲线能够尽量接近原裂纹段，然后根据拟合的曲线方程求得各段裂纹的长度像素，最后进行求和计算；通过曲线拟合手段，求出与子裂纹最为匹配的曲线方程，并由曲线积分计算出各段子裂纹所包含的长度，最后进行求和运算得到全裂纹的长度像素； S6、宽度测量： S61、图像旋转： 在形态学处理后的裂纹图像上建立二维坐标系XOY，并找到图像中裂纹的起始坐标x0,y0和终点坐标x1,y1；以裂纹的起始点作为坐标系的原点，连接裂纹原点与终点坐标得到直线l，计算l与坐标轴X之间的夹角： 当直线l的斜率为正时，将裂纹图像顺时针旋转θ角，否则逆时针旋转θ角； S62、统计宽度像素： 接下来对旋转后的裂纹图像进行逐列扫描，统计出每列中灰度值为1的像素个数wi,i＝1,2,...n，n为裂纹图像中的列数，最后通过求n列宽度像素的平均值得到欲测量的裂纹宽度像素；具体计算过程如下： S6、真实值转换： 在拍摄过程中加入一个标准参照物，并求出真实值与单个像素的比值，得到大理石表面裂纹实际的长、宽值。

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