Detector de grietas en edificios Síntesis, Análisis y Visualización de Imágenes Máster Oficial en Ingeniería y Tecnología del Software Pedro Tomás Ibáñez Diego Pérez Pastor Pablo Iñigo Blasco
Implementación 3. Algoritmo de realce y aislamiento de grietas. Degradar el color e intensificar grieta Engrosar grieta Eliminar ruido Gradiente + Hough Comparativa utilizando el algoritmo.
Implementación 3. Degradar el color y realzar grietas. Dividir la imagen en K bloques. Se calcula para cada canal de color la media del color en el bloque. Se compara cada píxel con la media del color del bloque. Si es un color más oscuro respecto a un valor umbral es candidato a grieta y se oscurece más aún. Si es un color más claro respecto a un valor umbral no es candidato y se degrada el color.
Implementación 3.
Engrosamiento de grietas. Se aplica un emborronado con ventana 3x3. Se recorre toda la imagen –Si el píxel es casi blanco se pone a blanco –Si el píxel es casi negro se pone a negro. Se aplica el filtro de la mediana con ventana 5x5 para eliminar ruido pimienta.
Implementación 3.
Eliminación del ruido. Se convierte la imagen a escala de grises. Se aplica la misma técnica que el paso 1 pero únicamente con el color gris. Se divide la imagen en k-bloques. Se calcula la media de cada bloque. Se recorre toda la imagen. –Si el color del píxel es menor que un valor umbral se pone a negro –Si el color del píxel es mayor que un valor umbral se pone a blanco.
Implementación 3.
Método del gradiente + Hough Utilizando la matriz de gradiente morfológico b{ 1,1,1, 1,1,1, 1,1,1 } Mejoras con la aplicación del filtros. Se elimina ruido Se pueden detectar grietas horizontales Se consigue detectar grietas en imágenes con muchos cambios de intensidad.
Comparativa sin / con filtros.
Comparativa sin / con filtros
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