Depois de adquirir as imagens concretas, use a função imread do software MATLAB para processar o arquivo JPEG em uma matriz de 1024 pixels por 1024 pixels cobrindo 3 canais de cores. Em seguida, aplique a função MATLAB rgb2gray para converter a imagem em escala de cinza. Calcule o valor de cinza de cada pixel de acordo com essa equação e salve o valor de cinza como os dados de formato lógico uint8 de 1024 por 1024.
Em seguida, ajuste o valor binário dos valores de cinza que são maiores que o limite de pixel theta para um e defina o valor binário de valores de cinza menor que o pixel theta como zero. Em seguida, salve os resultados no formato 1024 por 1024 com limites de binarização de 50, 100, 150 e 200 para vários estados de vibração de amostra concreta. À medida que o limiar de binarização diminui, a área branca na imagem binária da amostra de imagem de concreto não vibrada diminui significativamente.
Em um limite de binarização de 250, a imagem binária aparece em preto puro. A imagem da amostra de concreto vibratória com o limiar de binarização é como a amostra de concreto não vibrado. Mas a redução da área branca é mais pronunciada na amostra de imagem de concreto vibratório.
A imagem binária cinza do concreto vibrado diminui com a diminuição do limiar de binarização.
