基于图像处理技术的线形识别的实验研究*

刘 浩，舒小娟，孙 华，施 政

(湖南科技大学 土木工程学院，湘潭 411201)

基于图像处理技术的线形识别的实验研究*

刘 浩，舒小娟，孙 华，施 政

(湖南科技大学 土木工程学院，湘潭 411201)

对于悬索桥，斜拉桥和拱桥来说，索或拱轴线的线形对整个桥梁的运营至关重要.通过室内实验对拉索进行模拟研究，采用基于图像处理技术对拍摄获得的图像进行图像转换、图像增强以及边缘检测处理，从而拉索的边缘图像坐标，再根据人工标志获取的图像转换系数实现线形识别的目的.通过多组对比实验，获得了正确的拍摄方法，运用该方法可以得到很高的线形识别的精度.

图像处理；拉索；拱轴线；线形识别

桥梁使用过程中，需要不定期的对桥梁的线形进行检测.传统的桥梁变形测量方法，主要采用全站仪、水准仪和百分表等测量仪器进行测量.该方法虽然具有测量精度高的优点，但是也存在许多缺点.外业工作时间长，大多情况下，检测过程中需要封闭交通，严重的影响正常的交通通行，使桥梁周围的交通压力增大.随着非量测数码相机的不断普及，许多专家学者研究将非量测相机应用于桥梁检测中并取得了许多的成果.本文将拍摄的像片进行图像灰度转换、直方图均衡化、滤波以及基于Canny算子的边缘检测获取边缘信息[1～6]，从而实现桥梁的线形识别.本文通过室内实验的方法进行模拟研究，探讨采用这样的方法进行拍摄获得的精度越高.

1 实验简介

本次实验采用搭载EF 24 mm f/1.4L II USM广角定焦镜头的佳能5D MarkⅢ相机作为数据采集设备.实验装置如图1所示.

实验中采用12 mm塑料包裹的红色钢丝绳模拟拉索，其中拉索长4.5 m，并将钢丝绳悬挂于两滑轮上，钢丝绳两端吊挂重量相等的5.5 kg砝码.在拉索的背景墙上用白色的墙纸作为背景.在布置多个控制点且控制点不都在同一个平面内，并在绳上布置多个待测点.由于拉索存在一定的横向刚度，其穿过滑轮会影响拉索两端的变形，本次实验的有效的拉索长度取4 m.

图1 实验装置示意图

因为拉索在自身重力作用下其线形为悬链线，所以对拉索中心线采用悬链线方程进行曲线拟合，得到悬链线方程.不同的应用领域，所采用的悬链线的标准方程的形式有所差异，本文采用的工程应用中常用的形式，即：

(1)

式中：a为悬链系数.

采用全站仪对拉索的待测点进行测量获得各点的三维坐标，再将其进行转换得到拉索的二维平面坐标，最终对拉索进行曲线拟合得到拉索的曲线方程，如图2所示.

图2 拉索线形识别图

根据上面的计算结果，可知拉索的悬链线的系数a为21.869，垂度为0.0915 m.

2 基于图像处理技术的拉索线形识别

基于图像处理原理的拉索的线形识别采用的是单张像片，对于单张像片来说，其受到多种外界因素的影响，所以其可靠性需要论证.其可能受到距离、圆形人工标志直径大小、拍摄角度等等的影响.

2.1 图像距离的转换

因图像中的某一线段的长度跟空间实际长度一般是不一样的，存在的比例关系，即图像转换系数.图像转换系数一般是通过贴标志物的方法获取，各种标志物各有各的特点.在拉索线形识别平面内布置的不论是哪一种人工标志物，其目的都是为了获得拉索在竖向和水平方向的转换系数.最直接的方法是在拉索所在的平面内布置点阵人工标志，如图3所示.

图3 点阵人工标志示意图

如图3所示，不如设水平距离和竖向距离分别为Dx、Dy，图像中的点阵人工标志的各相邻点之间的水平距离的平均值和竖向距离的平均值分别为Lx、Ly.通过对标志中各相邻点之间的水平距离和竖向距离取平均值，可以减小误差，提高精度.因此，水平方向和竖向的转换系数vx、vy为:

(2)

采用点阵人工标志的方法简单方便，但是也存在一定的不足之处，点阵人工标志需要保证标志中水平方向的点是水平的并且竖直方向的点是竖直的.这种采用点阵人工标志求解转换系数的方法很难精确的求解出转换系数.

本文在考虑多种因素影响的情况下，采用圆形人工标志物的方法获取图像的转换系数.圆形标志物在图像中的形状一般是椭圆，而且大多是斜椭圆，这就是选择圆作为标志的主要原因.圆形人工标志如图4所示.

图4 圆形人工标志示意图

如图5所示，以C(x0，y0)为中心，长半轴长度为a，短长半轴长度为b，长轴与x轴的夹角为θ椭圆，其一般方程为：

(3)

图5 椭圆参数示意图

在已知圆直径大小的前提下，分别令x=x0和y=y0可以得出水平X方向和竖直Y方向的转换系数vx、vy：

(4)

2.2 边缘曲线拟合

为了实现拉索的线形识别，我们可采取边缘检测的方法获取拉索的边缘，而经边缘检测后得到的图像中存在上下两个边缘，而我们需要获取的是拉索中心的线形，所以需要对拉索的上、下边缘分别取平均值，再由上、下边缘的平均值获得拉索中心线的坐标，这才是进行拉索线形识别的所需的坐标.

2.3 不同人工标志对线形识别结果的影响

人工标志可以用来获取像片的转换系数，采用哪一种形式的人工标志也是非常重要的.每一种人工标志都有其特点，不同的人工标志得到实验结果也存在差异.本次实验只采用点阵人工标志和圆形人工标志两种标志进行比较，在其他试验条件相同的前提下得出的实验结果如表1所示.

表1 不同人工标志获得的线形识别结果

根据上述的实验结果，不难发现，运用点阵标志得到的精度比圆形标志的低，主要是因为点阵人工标志参与求取转换系数的像素点的个数较少，偶然误差对其的影响较大.对于采用点阵标志来说，若想提高线形识别的精度就不得不增加点阵中点的数量，但是点的数量越多，获取点阵中所有点的坐标工作量也相应的大大增加.

因为圆形人工标志读取图像中的标志对应的像点坐标更加的容易.综上，采用圆形人工标志具有更多的优势.

2.4 拍摄距离对线形识别结果的影响

本实验采用圆形人工标志获取图像距离与实际距离的转换系数.当圆形人工标志的直径一定时，拉索在像片中所占的像素点数量随着拍摄距离的增大而减小.采用正直或近似正直拍摄方式进行拍摄，不同拍摄距离获得的拉索线形结果如表2所示.

表2 不同拍摄距离获得的线形识别结果

根据实验的结果，在其他条件相同的情况下，随着拍摄距离的增加，悬链线方程的系数a的误差越来越大，这主要是因为随着拍摄距离的增大，同样大小的圆形标志在像片中所占的像素点的数量越少，参与椭圆拟合的点数越少，得到转换系数的精度越低.从实验结果可以看出，当拍摄距离为4～6 m时，其线形识别的精度很高，与实际值相差小于1%，当拍摄距离大于10 m时，其线形识别的精度一般，与实际值相差大于1%.综上，在满足拍摄条件的情况下，拍摄距离越小得到的线形识别精度越高.

2.5 圆形人工标志直径大小对线形识别结果的影响

本实验采用圆形人工标志获取图像距离与实际距离的转换系数.不同直径的圆形标志经边缘检测后得到的边缘像素点数量存在差异，进而对转换系数产生影响，最终导致拉索的线形识别产生差异.采用正直或近似正直拍摄方式，不同的圆形标志直径大小获得的拉索线形结果如表3所示.

表3 不同大小的标志直径获得的线形识别结果

根据实验结果，不难得出，当拍摄距离不变的情况下，索的线形识别精度随着人工标志的直径大小的增加而提高.当人工标志半径为2 cm时，拉索的线形识别曲线方程与拉索的实际相差很大，是因为当人工标志半径过小时，进行边缘检测得到的边缘像素点的个数过小，其拟合出的椭圆的的长轴和短轴的长度精度过低，使得最后的拉索线形识别的精度过低.当人工标志的半径达到一定的大小以后，拉索的线形识别精度与提高很小.综上，在满足条件的情况下，圆形标志的半径越大越有利.

2.6 拍摄角度对线形识别结果的影响

正直或近似正直的拍摄方式能获得较好的效果，能使得拍摄倾角很小，大大降低了由于倾斜拍摄造成的影响，从而使得像片的上下左右能够均匀分布.当倾斜拍摄时，像片中的拉索所在的像平面的横向和纵向跟物方坐标的Y轴、Z轴存在一个转角，对拉索的线形识别会产生影响.由于不同拍摄角度的影响造成的拉索线形识别的结果如表4所示.

表4 不同拍摄角度获得的线形识别结果

根据实验结果，不难得到，不论是竖直方向还是水平方向的旋转拍摄，索的线形曲线的精度随着拍摄角度的增大而降低.当旋转角度控制在5°以内时，其对结果的影响非常小，可以满足测量要求.

3 结语

本文采用多组室内对比实验，研究不同的人工标志、拍摄距离、标志的大小、拍摄角度对线形识别精度的影响.通过室内实验可以得到采用尽可能大的圆形人工标志并采用垂直或近似垂直的拍摄方式进行拍摄，获得的线形识别的精度非常高.

[1] 王汉章. 近景摄影测量方法在桥梁动静载检测上的应用研究[D]. 吉林大学硕士学位论文，2013.

[2] 尹 兰. 基于数字图像处理技术的混凝土表面裂缝特征测量和分析[D]. 东南大学硕士学位论文，2006.

[3] 卢晓霞. 基于图像处理的混凝土裂缝宽度检测技术的研究[J]. 电子科技大学信号与信息处理，2010.

[4] 杨美玲. 基于图像处理的混凝土桥梁裂缝测量与分析[D]. 华中科技大学硕士学位论文，2009.

[5] 基于图像处理的混凝土桥梁底面裂缝检测方法的研究[D]. 北京交通大学硕士学位论文，2010.

[6] 叶贵如. 基于数字图像处理的表面裂缝宽度测量[J]. 公路交通科技，2010.

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

刘 浩(1989-)，男，硕士研究生，研究方向：基于非量测数码相机的桥梁的线形识别.舒小娟(1975-)，女，博士，硕士生导师，副教授，研究方向：箱梁桥的设计与分析.

TB8

A

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