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在阈值分割算法的C语言实现过程中，由于裂缝图像中的裂缝和墙体背景的灰度值相差较大，因此，其直方图会呈现明显的双峰形状，而将该谷值作为分割的阈值来进行二值分割会得到较好的分割图像。一般情况下，采用迭代阈值分割法比较适合。用迭代的方法来对阈值进行迭代，能够自适应地寻找出最优的阈值。然后将每个像素值与阈值进行比较，大于阈值时，将该点的像素值置为255；小于阈值时，将该点的像素值置为0。此时，便完成图像的二值化分割。在整个过程的运行中，主函数先开始执行，并先进行初始化，包括将图像数据装入到指定的存储空间，设置图像的边界和大小，通过迭代阈值法得到最佳阈值T等，接着再进行中值滤波，然后进行灰度修正，再后进行阈值分割，至此便完成了整个图像的处理过程。通过C语言实现阈值分割算法以及整个图像处理的流程如图3所示。

4 仿真结果分析
本文利用DSP集成开发平台CCS对裂缝图像的处理进行了仿真，并通过建立新的工程将主程序以及相关的库函数加入到工程中，然后在配置存储空间和编译链接后，链接了仿真器，并将生成的下载文件下载到仿真器中，最后设置断点，开始运行程序，观察每次图像处理的结果。其具体的仿真结果如图4所示。

在图4中，图4(a)为原图像，(b)为经过中值滤波后的图像，该图像中的噪声有所减少，但图像也开始有点模糊； (c)为灰度调整后的图像，该图像中亮度明显增加，裂缝与背景的对比度明显提高，细节也较明显； (d)为利用迭代阈值法进行二值分割后的图像，可以看出，该图像中的裂缝基本被分割出来，粗的裂缝清晰明显，细的裂缝分割效果也基本满意，可以达到裂缝图像去噪、增强、分割的目的。

5 结束语
本文主要探讨墙体裂缝图像的预处理过程以及算法的DSP实现。该方法通过C语言编程并利用DSP可完成图像采集、中值滤波、图像增强、图像分割四个步骤，从而完成整个裂缝图像的处理过程。墙体裂缝图像经处理后，裂缝能较清晰的得到显示与分割，而且细节信息基本保留，因而可为其他处理做准备。由于该方法是通过DSP来实现整个过程，故其硬件系统结构简洁。事实上，本文的方法也可在一些便携式墙体裂缝检测设备中得到应用。

关键词： 裂缝 图像 处理 墙体 信号处理器 DSP 数字 基于