基于結構光的路面三維重構技術

郝雪麗，孫朝云，李 偉，呼延菊

（長安大學 信息工程學院，陜西 西安710064）

0 引 言

實現被測路面三維可視化具有重要意義［1，2］，前人已針對路面三維可視化開展了大量研究［3－10］。本文采用線激光掃描與3D 相繼采集數據相結合的技術，基于結構光［11］和3D 相機搭建了硬件系統，實現了路面原始三維數據的采集，提出了雙相標準差濾波算法，對采集到的原始數據進行了去噪［12］，同時，采用鄰近加權平均插值算法［13］與空間積分相結合的算法，實現路面結構的三維重構。本文采用VC＋＋和Matlab混合編程［14］的方法，高效快速地實現了被測路面的三維重構。

1 路面三維信息采集系統設計

1.1 基本原理

由于結構光具有精度高、光條圖像信息易于提取等特點，本文采用紅外線激光器搭配面陣相機的數據實時采集技術，實現了所檢測路段路面三維數據信息的快速采集。線激光器發出的激光光束經透鏡擴束后照射在道路上形成一條激光線，路面的高低起伏使激光線發生變形，該激光條紋圖像由CCD 面陣相機拍攝。條紋的變形程度取決于線激光器與3D 相機安裝的相對位置以及被測路面的形廓。依據激光三角法對采集得到的條紋圖像進行計算分析就可以得到路面的凹凸狀況，即路面的三維高度信息，為進一步實現路面的三維重構做好準備。

1.2 系統設計

本文設計實現的路面三維信息采集系統如圖1 所示，主要由面陣線激光光源和CCD 相機構成。線激光光源提供照射路面的激光，使路面紋理信息能夠進行光學體現。相機捕獲激光照射在路面上形成的光柵，為路面三維重構提供數據來源。

圖1 三維數據采集系統

本系統選用的半導體激光器體積小、效率高、重量輕、結構簡單，發散角可達到0.1mrad左右，打到物體上的激光束比較均勻，且紅外是不可見光，輻射強度、單色性和相干性好，方向性強，更為重要的是，紅外光源不易受到可見光的影響。為了獲得最佳采集效果，CCD 相機添加了帶通濾光鏡頭，濾除該激光頻段以外的其它雜散光的影響，實現全天候采集。此外，系統將線激光器和CCD 相機以及相應的電源和連接線封裝在一個密封效果較好的裝置內部，前面板留有相機透視口、激光發射口、激光器遠程控制線連接口作為圖像采集設備對外界的接口。封裝設計節省空間、防水防塵防震，使得該系統在工程實際中車載實現時，方便安裝、便于標定，具有較高的穩定性。

采集數據時，相機可拍攝激光照射在被檢測區域形成的路面剖面輪廓，相機沿路面延伸方向進行測量，測量結果是視場范圍內路面橫斷面上測量點高度信息的輪廓，即路面的高度數據。

2 路面原始三維數據去噪

路面原始三維點云數據在采集、傳輸和存儲過程中不可避免會混入隨機噪聲，必須進行去噪，否則必然會降低重建路面三維模型的質量。

數字圖像處理技術中有很多較為成熟的濾波算法，但對本文數據進行處理時，均不能得到令人滿意的效果；考慮到本文原始數據噪聲點位置離散，且偏離真實數據差值較大的特點，提出了雙相標準差濾波與形態學相結合的方法。

2.1 雙相標準差濾波算法

雙相標準差濾波中，閾值的設定要根據噪聲的特點來確定，步驟如下：

（1）對原始三維數據矩陣o逐行處理，第i行元素記為Ri＝（Zi1，Zi2，…，Zin），求其算術平均值Rim和標準差Si

（2）設定閾值k，若數據Zij滿足式

則將其用該行數據的算術平均值Rim代替；經多次試驗，k＝3時效果最好；

（3）對矩陣逐列進行相同處理，得到濾波之后的三維圖像數據矩陣o。

（4）對矩陣o進行形態學處理，從而有效消除o中的孤立點。

2.2 路面三維數據去噪實驗

本文采用中值濾波算法與本文提出的去噪算法進行了對比實驗，并就實驗結果進行了誤差分析與評價。具體實驗結果如圖2、圖3所示。圖2為樣本1 （路面錯臺）濾波效果對比實驗，圖 （a）是原始數據三維顯示效果，圖 （b）是經中值濾波后效果，圖 （c）是先用雙相標準差濾波再用形態學濾波的效果。同理，圖3為樣本2 （填縫料缺失）的濾波效果。從實驗結果圖可看出，本文提出的去噪算法效果明顯好于中值濾波的去噪效果。

為了進一步確定本文提出濾波算法的去噪效果，使用不同的濾波評價標準，包括峰值信噪比 （PSNR）、最小均方差 （MSE）以及信噪比 （SNR）對實驗結果進行了定量分析和評價，見表1。從表中結果可看出，對樣本1和樣本2，本文提出的去噪算法獲得的PSNR、SNR 均遠遠大于中值濾波結果，同時，在誤差方面，本文方法去噪獲得的MSE均遠遠小于中值濾波結果，可見，本文提出的數據去噪算法效果更好。

3 三維重構

物體三維重構是通過采集得到的路面信息數據建立物體幾何表面點云。這些點可以通過插補方法形成物體表面模型，點云越密集所建立模型越精確［15］。本文使用采集到的路面三維高度數據作為重構所需的全部點云數據。從而完成了路表信息的三維重構。

圖2 樣本1 （錯臺）濾波效果

表1 三維數據去噪效果評價

3.1 鄰近加權平均插值法

實際路面存在著鄰近區域相似度大于較遠區域的鄰近相似性，基于這個原理，本文提出了鄰近加權差值平均的算法，其基本原理為：

采集到的路面數據，其數據量的大小受到投射激光束的密集程度以及采集數據的速度的影響，同時，相對于原始路面必然會漏掉一定的信息，因此，以盡可能大的準確率完成路面信息的恢復是路面三維重構的必要步驟。如圖4所示，假設圖中A、B、C 三點為實際激光投射點，則其它路面數據則需要通過這三點的數據恢復。

圖3 樣本2 （填縫料缺失）濾波效果

圖4 路面數據采集

設f（x，y，t）為采集到的路面數據f′（x，y，t）為恢復后的路面信息，其關系為

其中A、B 為加權系數，其選取原則為

且滿足

即中心點的高度值有由其鄰近兩點的高度值通過系數加權插值得到，并且兩邊高度值越大的氣加權系數越大，式（7）為對加權系數添加的約束條件，該約束條件保證了插值結果滿足局部一致性。

3.2 空間積分法路面三維模型重構

路面完整信息通過鄰近加權平均差值算法恢復后就可通過空間積分來進行三維模型的重構。圖5所示為使用空間積分的方法進行路面三維結構重構。從圖中可以看出，隨著時間軸的移動，對f′（x，y，t）在其所占有的投影平面Dxy上進行空間積分就可獲得重構后的路面結構Φ（x，y，z）。

圖5 三維重構

設f′（x，y，t）為恢復后的完整路面信息，隨著時間的推移，其在空間描述了一個曲面，這個曲面就承載了路面的空間信息，在平面Dxy所在的空間對完整路面信息進行三重積分，就可以獲得路面三維空間模型函數Φ（x，y，z），表示為

式中：f′（x，y，t）——經過鄰近加權平均法插值后的完整路面信息，Φ（x，y，z）為重構后的路面信息空間模型。

通過對完整路面信息的空間積分就可以得到路面模型的三維重構。

3.3 路面三維重構的實現過程

本文路面三維重構的實現采用直接調用Matlab自帶編譯器的方法。如圖6所示，m 文件被編譯成C＋＋代碼和包文件，被編譯成目標文件，由鏈接器實現其與Matlab庫文件的鏈接，從而得到獨立的C／C＋＋應用程序。

如圖7所示，路面三維重構主要實現過程如下：

（1）Matlab 環境配置。用命令mbuild－setup 和mexsetup對編譯器進行配置，由用戶輸入相應指令選擇所需編譯器，該過程進行一次即可。

圖6 Mcc構建C／C＋＋應用程序過程

（2）編譯m 文件。自主編寫的三維重構程序命名為Display.m。在Matlab 中執行命令mcc－C－W cpplib：Displaylib－T Link：lib Display.m，可得到后綴名為.h，.cpp，.hpp，.dll，.ctf的文件。

（3）VC＋＋環境設置。建立MFC 應用程序，將上一步生成的所有文件復制到該工程目錄中，并將對應的頭文件、.cpp文件、數據庫文件和包含路徑添加到當前工程中。

圖7 三維重構的實現流程

需要注意的是，要用mwArray對調用過程中涉及的參數進行轉化。這樣，就實現了路面的三維重構。

4 實驗結果分析

如圖8所示，圖 （a）是本文實現的路面三維重構結果的三維空間顯示，圖 （b）是用對應的路面結構重構模型。

從圖8 （a）、（b）中可明顯看出該段水泥混凝土路面有較為嚴重的裂縫，與人工觀測結果基本相符；此外，應用混合編程調用Matlab命令語句可直接獲得裂縫的寬度、長度、深度等量化指標。該三維重構方法為采集到的路面高度數據提供了較為成熟、符合精度要求的后期處理和展示方法，可以為檢測人員提供路面三維形狀信息，在使得道路檢測結果更為直觀的同時，也為下一步對病害類型的判定、破壞程度的劃分、工程質量的評價提供了依據。

5 結束語

圖8 路面三維重構結果

本文采用線激光器和面陣3D 相機實現了路面三維信息的快速、精確采集，設計了雙相標準差濾波算法，并與形態學濾波相結合對原始數據進行去噪，對比實驗驗證了去噪效果的有效性。提出了鄰近加權平均差值算法與空間積分的算法實現了路面三維數據的恢復和建模，應用Matlab與VC＋＋混合編程的方法實現了路面的三維重構，效果良好。此外，三維數據采集系統的封裝設計充分考慮了道路養護人員的實際需求，便于其在工程應用中的車載實現。

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