在計算機圖像處理理論與模式識別理論的基礎上，提出水下結(jié)構(gòu)物表面缺陷的識別方法，給出噪聲去除以及閾值分割的方法；從處理后的缺陷圖像中提取能表征缺陷性質(zhì)的幾何特征和紋理特征，并運用樹形分類器進行分類，以實現(xiàn)計算機對缺陷圖像的理解和自動識別。識別結(jié)果為水下結(jié)構(gòu)物的安全可靠性評估提供基礎數(shù)據(jù)。
近幾十年來，隨著海洋石油開發(fā)工程、水庫大壩工程、港口碼頭以及橋梁工程的不斷深入和發(fā)展，形成了一系列水下開發(fā)結(jié)構(gòu)物新模式。然而，在長期服役過程中，由于外部環(huán)境（如風浪、腐蝕、水力沖刷以及溫度應力等）的變化以及人為失誤（如設計或者選材不當）的影響，水下結(jié)構(gòu)物在服役過程中會出現(xiàn)各種不同程度的損傷，使整體結(jié)構(gòu)的安全性、完整性及可使役性降低。因此，定期對其進行檢測，評估其安全可靠性是非常必要的[1]。傳統(tǒng)的水下結(jié)構(gòu)物缺陷的檢測方法（如目測、磁粉檢測等）具有檢測能力有限、檢測可靠性低、檢測時間長、費用高等缺點。隨著數(shù)字圖像處理與模式識別技術(shù)的不斷發(fā)展，迫切需要有一種自動檢測裝置，正確有效地對水下結(jié)構(gòu)物的缺陷進行分類識別。
針對這一情況，本文利用數(shù)字圖像處理手段，根據(jù)水下結(jié)構(gòu)物表面缺陷區(qū)域的幾何特征和紋理特征，定量地表征缺陷的性質(zhì)，并且根據(jù)模式識別理論設計了分類器。識別結(jié)果將給出缺陷的種類，或“無缺陷”的評價。