Dopo aver acquisito le immagini concrete, utilizzare la funzione imread del software MATLAB per elaborare il file JPEG in una matrice di 1024 pixel per 1024 pixel che copre 3 canali di colore. Successivamente, applica la funzione MATLAB rgb2gray per convertire l'immagine in scala di grigi. Calcola il valore di grigio di ogni pixel in base a questa equazione e salva il valore di grigio come dati di formato uint8 di 1024 per 1024 dati di formato logico.
Successivamente, regolare il valore binario dei valori di grigio maggiori della soglia di pixel theta su uno e impostare il valore binario dei valori di grigio inferiori al pixel theta su zero. Quindi salvare i risultati nel formato 1024 per 1024 con soglie di binarizzazione di 50, 100, 150 e 200 per vari stati di vibrazione del campione di calcestruzzo. Man mano che la soglia di binarizzazione diminuisce, l'area bianca nell'immagine binaria del campione di immagine in calcestruzzo non vibrato si riduce in modo significativo.
A una soglia di binarizzazione di 250, l'immagine binaria appare di colore nero puro. L'immagine del campione di calcestruzzo vibrante con la soglia di binarizzazione è simile al campione di calcestruzzo non vibrato. Ma la riduzione dell'area bianca è più pronunciata nel campione di immagine in calcestruzzo vibrante.
L'immagine grigia binaria del calcestruzzo vibrato diminuisce con la diminuzione della soglia di binarizzazione.
