Methods for threshold optimization for images collected from contrast enhanced concrete surfaces for air-void system characterization

Karl Peterson; Jeremy Carlson; Lawrence Sutter

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Methods for threshold optimization for images collected from contrast enhanced concrete surfaces for air-void system characterization

机译：从对比增强混凝土表面收集的图像的阈值优化方法，用于气隙系统表征

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Several automated procedures for the characterization of the air-void system of hardened concrete rely on a contrast enhancement step to make air-voids appear white and aggregates and paste appear black. Pixels in the digital image darker than a selected threshold level are classified as non-air, pixels brighter are classified as air. Laboratories that perform air-void testing typically have a large number of samples with corresponding results from manual operators. Proponents of automated methods often take advantage of this fact by analyzing the same samples and then comparing results. A similar iterative approach is described here where scanned images collected from a significant number of samples are analyzed and the threshold optimized to best approjaimate the results of the manual operator. The results of this calibration procedure are compared to an alternative approach based on more rigorous digital image accuracy assessment methods employed by the remote sensing/satellite imaging community.

机译：用于表征硬化混凝土气孔系统的几种自动化程序依赖于对比度增强步骤，以使气孔显示为白色，而聚集体和浆糊显示为黑色。数字图像中比选定阈值水平暗的像素被分类为非空气，明亮的像素被分类为空气。进行气隙测试的实验室通常会有大量样品，这些样品来自手动操作员。支持自动方法的人通常通过分析相同的样品然后比较结果来利用这一事实。这里描述了一种类似的迭代方法，其中分析了从大量样本中收集的扫描图像，并对阈值进行了优化，以最好地接近手动操作员的结果。将该校准过程的结果与基于遥感/卫星成像社区采用的更加严格的数字图像准确性评估方法的替代方法进行比较。

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来源
《Materials Characterization》 |2009年第7期|共6页
作者
Karl Peterson; Jeremy Carlson; Lawrence Sutter;
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工程材料学;
关键词
Air-voids; Air-entrainment; Threshold determination; Kappa statistic;

机译：气孔;引气;阈值确定;Kappa统计;

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