本文關鍵詞：橋梁形變的圖像檢測關鍵技術研究

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【摘要】：利用數(shù)字圖像處理技術,進行高精度大型建筑結構形變檢測,是當前數(shù)字圖像處理技術在測量領域的重要應用和研究內(nèi)容。由于橋梁等大型建筑結構場景范圍大,直接獲取橋梁全局圖像很難有效提高圖像分辨率和檢測精度。為了實現(xiàn)對橋梁形變(如裂縫形變和橋跨彎曲形變)的圖像檢測,本文采用序列圖像采集的方式獲取圖像信息。并在此基礎上,重點對序列圖像的分割、拼接和形變信息的提取等相關難點問題,進行了較詳細的討論和研究�？偠灾�,本文主要成果歸納如下：·在ACM分割模型的基礎上,本文對該類分割算法的初始輪廓選擇方式進行了研究和分析,提出了基于區(qū)域和邊界重合度的初始輪廓選擇算法。實驗證明,該算法能較好的提高活動輪廓模型分割的穩(wěn)定性和一致性。同時,對不同的分割圖像具有較好的適應性。·在圖像像素數(shù)較大的情況下,基于ACM的迭代分割過程容易導致全局計算量大、內(nèi)存消耗多等問題,為了保證每張序列圖像的分割過程在一定的時間范圍內(nèi)完成。本文對圖像分割過程進行了調(diào)整,提出了二次分割的處理方式。該方式先縮小原始圖像進行粗分割,然后劃分得到的關鍵區(qū)域為不同的子圖進行迭代分割和合并。該處理方式不僅能有利于控制迭代過程的時間,而且有利于并行處理�！け疚脑诂F(xiàn)有拼接算法的基礎上,對特征點的分布、特征點數(shù)和抽取過程進行了研究和分析,提出了從全局最大特征點開始抽取固定點數(shù)特征點的方法。該方法有利于同時保證特征點的均勻性和對不同拼接圖像的適應性。● 為了得到較高的拼接精度和減少誤拼接,本文提出了由粗到精的二次拼接方法。在粗拼接過程中,采用隨機抽樣(RANSAC)匹配算法進行多次匹配和約束判斷。對得到重疊區(qū)域進行密集特征點抽取和優(yōu)化求解,從而得到具有較高精度的序列圖像變換矩陣。該拼接方式不僅能減少誤拼接情況出現(xiàn)概率,同時也能獲得較高的拼接精度�！� 對于橋梁形變信息的抽取,本文對拼接后的全局圖像和各序列圖像的單獨抽取進行的比較分析。通過對序列圖像單獨抽取后和合并的模擬實驗證明,全局信息具有較好的能較好的保證像素精度和實測精度。橋梁形變的圖像檢測,在圖像處理的工程應用上具有較大的難度。本文從圖像信息的獲取、序列圖像分割、序列圖像拼接、形變信息的抽取與變換等方面,進行了嘗試性的研究和實驗。實驗表明,通過序列圖像和數(shù)字圖像處理技術得到的橋梁形變信息具有較好的可靠性和檢測精度。
【學位授予單位】：中國工程物理研究院
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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