【摘要】：傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)監(jiān)測方法是應(yīng)用位移傳感器以及應(yīng)變傳感器對結(jié)構(gòu)進行監(jiān)測的,這種方式存在一定的缺點,比如:傳感器無法安裝在某些復(fù)雜體型的建筑中;對于大型結(jié)構(gòu)有線傳感器需要較多的數(shù)據(jù)傳輸線;無線傳感器的數(shù)據(jù)傳輸速度不快,導(dǎo)致監(jiān)測的數(shù)據(jù)具有一定的滯后性。為了解決上述問題,本文對圖像處理進行研究。基于圖像處理的方式具有的高精度、實時性以及低成本的特點,本文對結(jié)構(gòu)監(jiān)測方法進行研究,通過拍攝結(jié)構(gòu)變形前后時刻的圖像并應(yīng)用本文算法可以計算出結(jié)構(gòu)發(fā)生的位移和應(yīng)變。基于PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)準(zhǔn)則的目標(biāo)匹配算法,PSNR意為峰值信噪比,基于PSNR準(zhǔn)則的目標(biāo)匹配算法通過計算兩幅圖像像素均方誤差從而來衡量兩幅圖像的相似性程度。PSNR值越大,則兩幅圖像相似性越大,反之亦然�；赑SNR準(zhǔn)則的目標(biāo)匹配算法包括如下步驟:圖像預(yù)處理、圖像分割、圖像匹配以及相機標(biāo)定。圖像預(yù)處理主要包括圖像的灰度化以及圖像去噪兩方面。通過邊緣檢測算子進行粗定位、亞像素定位方法進行細定位完成圖像分割。圖像匹配采用基于PSNR的匹配算法,通過對目標(biāo)進行匹配計算得到待匹配目標(biāo)在移動后圖像中的位置,從而得到結(jié)構(gòu)發(fā)生的像素位移,最后通過相機標(biāo)定將像素位移轉(zhuǎn)換成實際位移從而完成位移計算�；趫D像的位移獲取及參數(shù)分析,基于圖像的位移獲取分別對單點及多點位移模式進行獲取并完成位移計算,將不同位移模式下的位移計算值與理論值進行對比,分析位移獲取計算結(jié)果的相對誤差。另一方面本文分析影響位移計算的因素,從圖像分割粗定位算子的差異以及不同匹配區(qū)域兩個方面分析該算法的影響因素,通過比較檢測算子檢測圖像的質(zhì)量以及計算結(jié)果的相對誤差來比較其檢測效果,為提高該算法準(zhǔn)確性提供數(shù)據(jù)支持。基于圖像的應(yīng)變獲取方法,在基于圖像匹配計算位移的基礎(chǔ)上結(jié)合工程中應(yīng)變的相關(guān)計算理論研究結(jié)構(gòu)應(yīng)變求取方法,同時對工程實際節(jié)點中的鋼構(gòu)件的變形進行計算分析,計算出球節(jié)點試驗中鋼構(gòu)件表面的應(yīng)變變化,研究影響應(yīng)變計算的因素,同時將基于圖像的應(yīng)變計算值與傳感器監(jiān)測所得到的應(yīng)變值進行對比分析。
【圖文】：

其中，圖像匹配是運用數(shù)字圖像處理方，而匹配算法的優(yōu)劣直接影響結(jié)構(gòu)位移的獲取精法進行研究。另一方面，考慮到不同的圖像分割，故需對圖像分割方法進行優(yōu)選，以確保圖像匹行圖像成像分析和圖像灰度化研究，通過對比不結(jié)果，給出適合于本文的彩色模型，并在此基礎(chǔ)改善原有圖像質(zhì)量和提高圖像分割的精準(zhǔn)性，進次對圖像分割方法進行研究，通過對比分析基于像邊緣精度，提出采用經(jīng)典邊緣檢測算子進行像級精定位的邊緣檢測算法進行圖像分割。然后對該準(zhǔn)則的圖像目標(biāo)匹配方法。最后研究相機標(biāo)定位移的轉(zhuǎn)換。的位移獲取方法位移獲取方法流程如圖 2-1 所示。

測算子的檢測精度一般可以達到像素級，這在監(jiān)測的精度要求，，本文采用了一種基于經(jīng)典算檢測方法來實現(xiàn)精準(zhǔn)位移測量。在數(shù)碼照相機亞像素方法可以更精確地顯示圖像。例如當(dāng)采于相機的物理分辨率提高了 10 倍[42]。像素為最小單位進行成像的。當(dāng)應(yīng)用數(shù)碼相機機會將實際物體離散化成數(shù)字圖像，每一個像像在宏觀上可以看做是連續(xù)的，但是在微觀上的空隙稱之為“亞像素”。像素定位方法之前，已經(jīng)應(yīng)用經(jīng)典邊緣檢測算了目標(biāo)邊緣的像素級位置，此過程稱為粗定位目標(biāo)邊緣定位可稱為細定位。經(jīng)典邊緣算子對圖像目標(biāo)邊緣進行粗定位計算像目標(biāo)邊緣進行進一步地細定位，圖像分割具
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TU317

【參考文獻】

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本文編號：2575756