一种基于图像边缘特征的桥梁线型提取方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115775243A(43)申请公布日2023.03.10(21)申请号202211553937.2(22)申请日2022.12.06(71)申请人深圳大学地址518061广东省深圳市南山区南海大道3688号(72)发明人楚玺段鑫(74)专利代理机构西安鑫诺汇恩专利代理事务所(普通合伙)61302专利代理师殷玉恩(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06V10/75(2022.01)G06V10/54(2022.01)G06V10/44(2022.01)G06V10/26(2022.01)权利要求书3页说明书10页附图5页(54)发明名称一种基于图像边缘特征的桥梁线型提取方法(57)摘要本发明提供了一种基于桥梁图像自然纹理特征的边缘线型提取方法，包括以下操作步骤：S1、采集桥梁结构图像；S2、对图像进行边缘检测提取特征点；S3、采用图像分割方法提取桥梁的主体部分，对背景及周围环境等无用信息进行删除；S4、对获得的桥梁主体结构边缘离散特征点进行拟合，得到连续的边缘曲线；S5、将历次获得的连续边缘曲线进行叠差对比，得到桥梁结构的边缘连续变形信息。本发明操作简单，实用性强，识别准确快速，对桥梁结构的监测效率高，检测成本低。CN115775243ACN115775243A权利要求书1/3页1.一种基于桥梁图像自然纹理特征的边缘线型提取方法，其特征在于，包括以下操作步骤：S1、通过测量相机采集桥梁结构图像；S2、受透视关系的影响，获得的桥梁结构图像具有近大远小的成像特征，进而对获得的桥梁图像进行透视变换，得到具有正轴投影特征的桥梁图像；S3、通过图像分割算法将桥梁主体与背景进行分离，删除桥梁结构图像中的无关背景，保留桥梁主体结构部分图像；S4、对S3得到的桥梁主体结构部分图像进行边缘检测，提取桥梁主体部位的特征点；S5、将桥梁的上缘、下缘或其他突出位置作为目标边缘进行分析，将提取桥梁特征点，得到离散的桥梁边缘特征点；S6、将桥梁边缘的离散特征点进行曲线拟合，得到桥梁边缘的连续线型；S7、重复S5‑S6，将多次获得的桥梁结构物的连续线型进行对比分析，得到桥梁结构物的连续边缘变形曲线。2.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘特征的桥梁线型提取方法，其特征在于，所述透视变换具体包括以下步骤：S201、以相机投影中心作为原点建立三维直角坐标系，设其成像平面为xy平面，焦点在[0,0,f]T处(f＞0)，在景物所在平面建立一个二维直角坐标系，此坐标系原点在相机坐标TTT系中为[x0,y0,z0]，x轴方向单位向量为[u1,u2,u3]，y轴方向单位向量为[v1,v2,v3]，可知：则景物平面中坐标为[u,v]T的点，在相机坐标系中可表示成：假设该点在成像平面中的成像点坐标为[x,y,0]T，则必满足可得由式(5)得2CN115775243A权利要求书2/3页结合式(4)得引入参数矩阵M，记M为若景物平面不通过焦点[0,0,f]T，则矩阵M必为可逆矩阵；而正常工作状态下，焦点都不会位于景物平面上，因此矩阵M恒为可逆矩阵，当相机转换到新位置对目标结构物进行拍摄时，此时相机的空间位置和焦距发生改变，即相机和目标结构物的相对空间位置改变，该变化可等价于假设相机成像平面不动，而焦距和目标结构物的实际空间位置相应发生改变，TT令相机焦点的坐标变为[0,0,f']，景物平面的原点变为[x0',y0',z0']，在景物平面的x、yTT轴的单位向量分别变成为[u1',u2',u3']、[v1',v2',v3']，同样使得景物平面上坐标点[u,v]T与该点对应的成像点[x',y',0]T满足记参数矩阵M’为结合式(7)、式(9)可得设3CN115775243A权利要求书3/3页则可得到于是有(x,y)为原始图像成像点，经透视变换后转变成新成像点(x',y')，将原先倾斜拍摄的结构物影像通过基本变换组合转换成正射投影影像。3.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘特征的桥梁线型提取方法，其特征在于，在S3中通过分水岭图像分割算法或基于阈值的图像分割算法或基于区域的图像分割算法进行结构图像的分割，从而删除无关背景元素。4.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘特征的桥梁线型提取方法，其特征在于，所述S4中通过边缘检测算法进行桥梁结构图像的边缘检测，提取到桥梁结构的表面自然纹理特征和边缘特征。5.根据权利要求1所述的一种基于图像边缘特征的桥梁线型提取方法，其特征在于，在S6中通过曲线拟合或平滑降噪法对离散特征点拟合，得到贴近真实边缘线型的曲线。4CN115775243A说明书1/10页一种基于图像边缘特征的桥梁线型提取方法技术领域[0001]本发明属于建筑工程安全技术领域，具体涉及一种基于图像