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近年来,大量的腐蚀现象被用数字图像记录,计算机高分辨率使其蕴涵丰富的腐蚀信息.依据失重、蚀点深度和腐蚀速度等传统腐蚀特征参数来描述图像，显然是不适合的.为此,应用图像识别技术结合其它新理论,提取图像的形貌特征来定量描述腐蚀就成为必然.图像特征参数是定量描述腐蚀的另一种方式,依此判断腐蚀类型和程度,它的提取成为当前腐蚀科学研究的前沿课题之一.
本文着重于腐蚀图像特征提取的方法研究.基于大量腐蚀试片,应用图像识别技术结合分形及小波分析等现代新理论,提取腐蚀图像的灰度、分形及小波变换特征参数,并探讨它们对腐蚀的定量表征.首先研究数字图像记录腐蚀特征的基础问题,即:图像灰度与腐蚀坑深的相关性研究.并探讨了图像灰度特征和腐蚀特征的关联:提出腐蚀图像分维计算的新方法,检验并探讨其物理意义.提取图像多重分形特征.研究了图像分维、多重分形特征与腐蚀特征的关联:研究了腐蚀发展中图像特征的时间模型;应用小波分析技术、多元线性回归分析及线性拟合方法,探讨图像小波变换特征与腐蚀特征的关联;最后在实际工程项目中进行了图像特征的检验等.主要结论如下:
双向扫描校准后的图像灰度与对应腐蚀坑深在0.05显著水平下线性相关,显示深度越深则对应灰度值越小(黑)的漫反射表面理论,是图像识别腐蚀特征的根本基础,表明图像灰度表征试样表面腐蚀坑深.但两类现象(即深坑表现为大灰度值和浅坑表现为小灰度值现象)使相关曲线偏离线性,使像素灰度不能完全准确地反映腐蚀深度的信息.坑深和灰度统计分布曲线表明超过0.045cm的复杂坑可能影响这种相关性,导致灰度值偏高(亮),说明基于图像灰度的腐蚀形貌诊断更适合腐蚀发展初期.
基于盒计数法,提出以平均灰度为检验准则计算图像二维和三维分维D2d和D3d的新方法.对照检验表明其比其它分维更适合腐蚀图像处理,而且D2d和D3d在数值上近似等于蚀坑直径和深度分布分维,表征试样表面蚀坑分布的特征,这就是其物理意义,即腐蚀学意义.这为描述腐蚀表面复杂程度提供了简便快捷的图像评价方法.
图像分维D3d与平均腐蚀深度具有正相关关系,而灰度极差和多重分形参数△a与平均腐蚀深度呈良好线性.但鉴于多重分形的优越性,Aa与平均腐蚀深度呈最好线性(相关系数0.97),具有更好表征平均腐蚀深度(腐蚀严重程度)的能力.然而,平均腐蚀深度不大于0.16mm的限定条件,再次说明图像形貌诊断更适合腐蚀发展初期.
腐蚀发展中,图像分维D3d和灰度极差都随时间变化逐步减小,并趋于稳定.分析表明,腐蚀发展遍及整个试片表面后,它开始剥削表面凹凸沟槽形貌,使之逐渐平坦.最后,削去试样表面一层又一层,表面状态趋于稳定(腐蚀仍在继续),图像灰度均匀化,则图像灰度极差和分维都随之趋于一恒定值.
小波图像1,2级各向异性熵与点蚀系数显著相关,表征试样表面点蚀系数.建立l,2级各向异性熵加权和与点蚀系数的关系模型.依此模型可由试片的小波图像特征预测材料在该环境下的点蚀危害,比平均腐蚀深度的预测更有现实意义.