基于圖像處理技術(shù)的線形識別的實驗研究*

劉 浩，舒小娟，孫 華，施 政

(湖南科技大學 土木工程學院，湘潭 411201)

基于圖像處理技術(shù)的線形識別的實驗研究*

劉 浩，舒小娟，孫 華，施 政

(湖南科技大學 土木工程學院，湘潭 411201)

對于懸索橋，斜拉橋和拱橋來說，索或拱軸線的線形對整個橋梁的運營至關(guān)重要.通過室內(nèi)實驗對拉索進行模擬研究，采用基于圖像處理技術(shù)對拍攝獲得的圖像進行圖像轉(zhuǎn)換、圖像增強以及邊緣檢測處理，從而拉索的邊緣圖像坐標，再根據(jù)人工標志獲取的圖像轉(zhuǎn)換系數(shù)實現(xiàn)線形識別的目的.通過多組對比實驗，獲得了正確的拍攝方法，運用該方法可以得到很高的線形識別的精度.

圖像處理；拉索；拱軸線；線形識別

橋梁使用過程中，需要不定期的對橋梁的線形進行檢測.傳統(tǒng)的橋梁變形測量方法，主要采用全站儀、水準儀和百分表等測量儀器進行測量.該方法雖然具有測量精度高的優(yōu)點，但是也存在許多缺點.外業(yè)工作時間長，大多情況下，檢測過程中需要封閉交通，嚴重的影響正常的交通通行，使橋梁周圍的交通壓力增大.隨著非量測數(shù)碼相機的不斷普及，許多專家學者研究將非量測相機應用于橋梁檢測中并取得了許多的成果.本文將拍攝的像片進行圖像灰度轉(zhuǎn)換、直方圖均衡化、濾波以及基于Canny算子的邊緣檢測獲取邊緣信息[1～6]，從而實現(xiàn)橋梁的線形識別.本文通過室內(nèi)實驗的方法進行模擬研究，探討采用這樣的方法進行拍攝獲得的精度越高.

1 實驗簡介

本次實驗采用搭載EF 24 mm f/1.4L II USM廣角定焦鏡頭的佳能5D MarkⅢ相機作為數(shù)據(jù)采集設備.實驗裝置如圖1所示.

實驗中采用12 mm塑料包裹的紅色鋼絲繩模擬拉索，其中拉索長4.5 m，并將鋼絲繩懸掛于兩滑輪上，鋼絲繩兩端吊掛重量相等的5.5 kg砝碼.在拉索的背景墻上用白色的墻紙作為背景.在布置多個控制點且控制點不都在同一個平面內(nèi)，并在繩上布置多個待測點.由于拉索存在一定的橫向剛度，其穿過滑輪會影響拉索兩端的變形，本次實驗的有效的拉索長度取4 m.

圖1 實驗裝置示意圖

因為拉索在自身重力作用下其線形為懸鏈線，所以對拉索中心線采用懸鏈線方程進行曲線擬合，得到懸鏈線方程.不同的應用領(lǐng)域，所采用的懸鏈線的標準方程的形式有所差異，本文采用的工程應用中常用的形式，即：

(1)

式中：a為懸鏈系數(shù).

采用全站儀對拉索的待測點進行測量獲得各點的三維坐標，再將其進行轉(zhuǎn)換得到拉索的二維平面坐標，最終對拉索進行曲線擬合得到拉索的曲線方程，如圖2所示.

圖2 拉索線形識別圖

根據(jù)上面的計算結(jié)果，可知拉索的懸鏈線的系數(shù)a為21.869，垂度為0.0915 m.

2 基于圖像處理技術(shù)的拉索線形識別

基于圖像處理原理的拉索的線形識別采用的是單張像片，對于單張像片來說，其受到多種外界因素的影響，所以其可靠性需要論證.其可能受到距離、圓形人工標志直徑大小、拍攝角度等等的影響.

2.1 圖像距離的轉(zhuǎn)換

因圖像中的某一線段的長度跟空間實際長度一般是不一樣的，存在的比例關(guān)系，即圖像轉(zhuǎn)換系數(shù).圖像轉(zhuǎn)換系數(shù)一般是通過貼標志物的方法獲取，各種標志物各有各的特點.在拉索線形識別平面內(nèi)布置的不論是哪一種人工標志物，其目的都是為了獲得拉索在豎向和水平方向的轉(zhuǎn)換系數(shù).最直接的方法是在拉索所在的平面內(nèi)布置點陣人工標志，如圖3所示.

圖3 點陣人工標志示意圖

如圖3所示，不如設水平距離和豎向距離分別為Dx、Dy，圖像中的點陣人工標志的各相鄰點之間的水平距離的平均值和豎向距離的平均值分別為Lx、Ly.通過對標志中各相鄰點之間的水平距離和豎向距離取平均值，可以減小誤差，提高精度.因此，水平方向和豎向的轉(zhuǎn)換系數(shù)vx、vy為:

(2)

采用點陣人工標志的方法簡單方便，但是也存在一定的不足之處，點陣人工標志需要保證標志中水平方向的點是水平的并且豎直方向的點是豎直的.這種采用點陣人工標志求解轉(zhuǎn)換系數(shù)的方法很難精確的求解出轉(zhuǎn)換系數(shù).

本文在考慮多種因素影響的情況下，采用圓形人工標志物的方法獲取圖像的轉(zhuǎn)換系數(shù).圓形標志物在圖像中的形狀一般是橢圓，而且大多是斜橢圓，這就是選擇圓作為標志的主要原因.圓形人工標志如圖4所示.

圖4 圓形人工標志示意圖

如圖5所示，以C(x0，y0)為中心，長半軸長度為a，短長半軸長度為b，長軸與x軸的夾角為θ橢圓，其一般方程為：

(3)

圖5 橢圓參數(shù)示意圖

在已知圓直徑大小的前提下，分別令x=x0和y=y0可以得出水平X方向和豎直Y方向的轉(zhuǎn)換系數(shù)vx、vy：

(4)

2.2 邊緣曲線擬合

為了實現(xiàn)拉索的線形識別，我們可采取邊緣檢測的方法獲取拉索的邊緣，而經(jīng)邊緣檢測后得到的圖像中存在上下兩個邊緣，而我們需要獲取的是拉索中心的線形，所以需要對拉索的上、下邊緣分別取平均值，再由上、下邊緣的平均值獲得拉索中心線的坐標，這才是進行拉索線形識別的所需的坐標.

2.3 不同人工標志對線形識別結(jié)果的影響

人工標志可以用來獲取像片的轉(zhuǎn)換系數(shù)，采用哪一種形式的人工標志也是非常重要的.每一種人工標志都有其特點，不同的人工標志得到實驗結(jié)果也存在差異.本次實驗只采用點陣人工標志和圓形人工標志兩種標志進行比較，在其他試驗條件相同的前提下得出的實驗結(jié)果如表1所示.

表1 不同人工標志獲得的線形識別結(jié)果

根據(jù)上述的實驗結(jié)果，不難發(fā)現(xiàn)，運用點陣標志得到的精度比圓形標志的低，主要是因為點陣人工標志參與求取轉(zhuǎn)換系數(shù)的像素點的個數(shù)較少，偶然誤差對其的影響較大.對于采用點陣標志來說，若想提高線形識別的精度就不得不增加點陣中點的數(shù)量，但是點的數(shù)量越多，獲取點陣中所有點的坐標工作量也相應的大大增加.

因為圓形人工標志讀取圖像中的標志對應的像點坐標更加的容易.綜上，采用圓形人工標志具有更多的優(yōu)勢.

2.4 拍攝距離對線形識別結(jié)果的影響

本實驗采用圓形人工標志獲取圖像距離與實際距離的轉(zhuǎn)換系數(shù).當圓形人工標志的直徑一定時，拉索在像片中所占的像素點數(shù)量隨著拍攝距離的增大而減小.采用正直或近似正直拍攝方式進行拍攝，不同拍攝距離獲得的拉索線形結(jié)果如表2所示.

表2 不同拍攝距離獲得的線形識別結(jié)果

根據(jù)實驗的結(jié)果，在其他條件相同的情況下，隨著拍攝距離的增加，懸鏈線方程的系數(shù)a的誤差越來越大，這主要是因為隨著拍攝距離的增大，同樣大小的圓形標志在像片中所占的像素點的數(shù)量越少，參與橢圓擬合的點數(shù)越少，得到轉(zhuǎn)換系數(shù)的精度越低.從實驗結(jié)果可以看出，當拍攝距離為4～6 m時，其線形識別的精度很高，與實際值相差小于1%，當拍攝距離大于10 m時，其線形識別的精度一般，與實際值相差大于1%.綜上，在滿足拍攝條件的情況下，拍攝距離越小得到的線形識別精度越高.

2.5 圓形人工標志直徑大小對線形識別結(jié)果的影響

本實驗采用圓形人工標志獲取圖像距離與實際距離的轉(zhuǎn)換系數(shù).不同直徑的圓形標志經(jīng)邊緣檢測后得到的邊緣像素點數(shù)量存在差異，進而對轉(zhuǎn)換系數(shù)產(chǎn)生影響，最終導致拉索的線形識別產(chǎn)生差異.采用正直或近似正直拍攝方式，不同的圓形標志直徑大小獲得的拉索線形結(jié)果如表3所示.

表3 不同大小的標志直徑獲得的線形識別結(jié)果

根據(jù)實驗結(jié)果，不難得出，當拍攝距離不變的情況下，索的線形識別精度隨著人工標志的直徑大小的增加而提高.當人工標志半徑為2 cm時，拉索的線形識別曲線方程與拉索的實際相差很大，是因為當人工標志半徑過小時，進行邊緣檢測得到的邊緣像素點的個數(shù)過小，其擬合出的橢圓的的長軸和短軸的長度精度過低，使得最后的拉索線形識別的精度過低.當人工標志的半徑達到一定的大小以后，拉索的線形識別精度與提高很小.綜上，在滿足條件的情況下，圓形標志的半徑越大越有利.

2.6 拍攝角度對線形識別結(jié)果的影響

正直或近似正直的拍攝方式能獲得較好的效果，能使得拍攝傾角很小，大大降低了由于傾斜拍攝造成的影響，從而使得像片的上下左右能夠均勻分布.當傾斜拍攝時，像片中的拉索所在的像平面的橫向和縱向跟物方坐標的Y軸、Z軸存在一個轉(zhuǎn)角，對拉索的線形識別會產(chǎn)生影響.由于不同拍攝角度的影響造成的拉索線形識別的結(jié)果如表4所示.

表4 不同拍攝角度獲得的線形識別結(jié)果

根據(jù)實驗結(jié)果，不難得到，不論是豎直方向還是水平方向的旋轉(zhuǎn)拍攝，索的線形曲線的精度隨著拍攝角度的增大而降低.當旋轉(zhuǎn)角度控制在5°以內(nèi)時，其對結(jié)果的影響非常小，可以滿足測量要求.

3 結(jié)語

本文采用多組室內(nèi)對比實驗，研究不同的人工標志、拍攝距離、標志的大小、拍攝角度對線形識別精度的影響.通過室內(nèi)實驗可以得到采用盡可能大的圓形人工標志并采用垂直或近似垂直的拍攝方式進行拍攝，獲得的線形識別的精度非常高.

[1] 王漢章. 近景攝影測量方法在橋梁動靜載檢測上的應用研究[D]. 吉林大學碩士學位論文，2013.

[2] 尹 蘭. 基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的混凝土表面裂縫特征測量和分析[D]. 東南大學碩士學位論文，2006.

[3] 盧曉霞. 基于圖像處理的混凝土裂縫寬度檢測技術(shù)的研究[J]. 電子科技大學信號與信息處理，2010.

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ExperimentalResearchofLineRecognitionBasedonImageProcessingTechnology

LIU Hao, SHU Xiao-juan, SUN Hua, SHI Zheng

(School of Civil Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China)

For the suspension bridge, cable-stayed bridge and arch bridge, the cable or cable axis of the entire line of the operation of the bridge is essential. Through the simulation of the cable of the indoor experiment, this paper uses image processing technology to obtain the image conversion, image enhancement and edge detection to get the edge coordinates of cables for the image of the captured image. According to the image conversion coefficient obtained by manual marking, the purpose of line recognition is achieved. In this paper, the correct shooting method is obtained by multi group contrast experiment, and the accuracy of line recognition can be obtained by this method.

image processing; cable; arch axis; linear recognition

2017-05-09

劉 浩(1989-)，男，碩士研究生，研究方向：基于非量測數(shù)碼相機的橋梁的線形識別.舒小娟(1975-)，女，博士，碩士生導師，副教授，研究方向：箱梁橋的設計與分析.

TB8

A

1671-119X(2017)04-0077-04