Nachdem Sie die konkreten Bilder erfasst haben, verwenden Sie die Imread-Funktion der MATLAB-Software, um die JPEG-Datei in eine Matrix von 1024 x 1024 Pixeln zu verarbeiten, die 3 Farbkanäle abdeckt. Wenden Sie als Nächstes die MATLAB-Funktion rgb2gray an, um das Bild in Graustufen umzuwandeln. Berechnen Sie den Grauwert jedes Pixels gemäß dieser Gleichung, und speichern Sie den Grauwert als uint8-Formatdaten von 1024 x 1024 logischen Formatdaten.
Passen Sie als Nächstes den Binärwert der Grauwerte, die größer als der Pixelschwellenwert von Theta sind, auf eins an, und setzen Sie den Binärwert von Grauwerten, die kleiner als das Theta-Pixel sind, auf Null. Speichern Sie dann die Ergebnisse im Format 1024 x 1024 mit Binarisierungsschwellen von 50, 100, 150 und 200 für verschiedene Schwingungszustände von Betonproben. Wenn die Binarisierungsschwelle abnimmt, verringert sich der weiße Bereich im Binärbild der nicht vibrierenden Betonbildprobe erheblich.
Bei einer Binarisierungsschwelle von 250 erscheint das Binärbild rein schwarz. Das Bild der vibrierenden Betonprobe mit der Binarisierungsschwelle ist wie die der nicht vibrierten Betonprobe. Die Verkleinerung der weißen Fläche ist jedoch in der vibrierenden Betonbildprobe ausgeprägter.
Das binäre graue Bild von Rüttelbeton nimmt mit abnehmender Binarisierungsschwelle ab.
