公路隧道襯砌病害展布圖拼接技術(shù)研究

2022-03-20 11:34:04宋捷，文寧，王超

北方交通 2022年3期

關(guān)鍵詞：特征融合

宋捷，文寧，王超

(1. 沈陽(yáng)聯(lián)勤保障中心沈陽(yáng)市 110000； 2. 遼寧省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限責(zé)任公司沈陽(yáng)市 110166)

由于常規(guī)檢測(cè)方法無(wú)法準(zhǔn)確描繪隧道襯砌病害位置，結(jié)果不直觀，不利于多年病害的對(duì)比，隨著隧道機(jī)械化、智能化的發(fā)展，隧道檢測(cè)逐步向車(chē)載平臺(tái)化、快速化、信息化方向轉(zhuǎn)變[1]。

1 圖像的采集系統(tǒng)概述

由于公路隧道襯砌表面的曲率半徑較大，圖像獲取的范圍較大，單個(gè)相機(jī)無(wú)法完整地獲取隧道襯砌表面圖像，因此需要配置多臺(tái)相機(jī)。本研究為了獲取公路隧道每半幅的襯砌表面圖像，配置了4臺(tái)線陣相機(jī)。單個(gè)線陣相機(jī)的圖像獲取范圍3027mm，相鄰線陣相機(jī)的圖像獲取重疊范圍取30%，為905mm。四臺(tái)線陣相機(jī)總共的圖像獲取范圍為9391mm，可以完整覆蓋隧道半幅襯砌表面。在隧道現(xiàn)場(chǎng)一次性完成四個(gè)相機(jī)的圖像獲取后，為了直觀地展示隧道襯砌圖像，需要將四個(gè)相機(jī)的圖像進(jìn)行拼接，形成完整的半幅隧道襯砌表面圖像。四臺(tái)相機(jī)布設(shè)方案如圖1所示。

圖1 采集相機(jī)布置方案

2 圖像的拼接

圖像拼接法就是將多個(gè)相關(guān)相機(jī)的圖像無(wú)縫拼接在一起以便獲得一個(gè)寬視角的全景襯砌影像。雖然近年來(lái)國(guó)內(nèi)外針對(duì)圖像拼接各個(gè)細(xì)節(jié)的研究己經(jīng)取得了一些突破性的成果，但對(duì)于尺度、視差和光照強(qiáng)度變化不明顯的情況下，其中圖像拼接的精確性和準(zhǔn)確率仍然亟須加以改善[2]。提出了一種基于隧道特征節(jié)點(diǎn)的全自動(dòng)隧道圖像拼接，克服了我國(guó)傳統(tǒng)的圖像拼接工藝中的限制(包括光照、尺度變化的作用及其他因素)，實(shí)現(xiàn)了多個(gè)視角、高精度的圖像拼接[3]。

圖像的拼接技術(shù)由三個(gè)方面組成，即圖像的配準(zhǔn)、圖像的融合及圖像的插值，圖像拼接的工作流程如圖2。

圖2 拼接流程圖

2.1 圖像匹配

由于多個(gè)CCD相機(jī)隧道襯砌進(jìn)行掃描拍攝，同時(shí)由于使用的是線陣相機(jī)，所以同一個(gè)相機(jī)拍攝的圖像在采集的過(guò)程中就直接拼接為一幅圖像，每個(gè)相機(jī)獲得的是多個(gè)離散的圖像，上下兩個(gè)相機(jī)有30%的重合范圍，因此選取30%圖像中的特征點(diǎn)。選取重合范圍內(nèi)的特征點(diǎn)，針對(duì)上下兩個(gè)相機(jī)中的特征點(diǎn)進(jìn)行圖像匹配，從而將上下兩個(gè)相機(jī)對(duì)應(yīng)位置的圖像拼接。

對(duì)于重合范圍內(nèi)的特征圖像，可以提取角點(diǎn)，通過(guò)圖像配準(zhǔn)來(lái)建立變換模型。

一幅圖像中的點(diǎn)處的灰度值為I1(x,y)，另一幅則表示為I2(x,y)，那么用式(1)關(guān)系表示圖像I1、I2的配準(zhǔn)關(guān)系：

I2(x,y)=g(I1(f(x,y)))

式中：I1為參考圖像；I2為待配準(zhǔn)圖像；f為2D幾何變換函數(shù)；g為1D灰度變換函數(shù)。

灰度變換的關(guān)系并非都是必須要求的，關(guān)鍵在于尋找空間幾何變換的關(guān)系f(x,y)。忽略了灰度與變換的關(guān)系，前面這個(gè)關(guān)系式可以簡(jiǎn)化為如式(2)：

I2(x,y)=I1(f(x,y))

(2)

同時(shí)，將二維相關(guān)函數(shù)f(x,y)簡(jiǎn)化成用兩個(gè)一維相關(guān)函數(shù)f1(x)、f2(y)相乘來(lái)表示，如式(3)：

f(x,y)=f1(x)×f2(y)

(3)

在實(shí)現(xiàn)圖像匹配計(jì)算中，系統(tǒng)所占用的計(jì)算機(jī)內(nèi)存及CPU便會(huì)顯著減少，從而大大提高運(yùn)算效率，節(jié)省時(shí)間和資源。

左右幅隧道的圖像進(jìn)行匹配的時(shí)候，由于隧道檢測(cè)車(chē)的掃描方式不同，會(huì)出現(xiàn)反轉(zhuǎn)及鏡像的情況，因此，圖像的匹配還需要進(jìn)行相應(yīng)的幾何變換，幾何變化的數(shù)學(xué)意義是將兩個(gè)坐標(biāo)系通過(guò)相關(guān)的計(jì)算，融合為一個(gè)坐標(biāo)系。

坐標(biāo)系的變換可通過(guò)坐標(biāo)系的平移、坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)和坐標(biāo)系的反轉(zhuǎn)組合來(lái)實(shí)現(xiàn)，表征一幅圖像中兩點(diǎn)間的距離通過(guò)相關(guān)數(shù)學(xué)的變換，達(dá)到另一圖像的坐標(biāo)系。變換公式如式(4)：

其中，tx和ty為平面平移量；θ為平面旋轉(zhuǎn)角度。

在二維空間中，多項(xiàng)式代數(shù)變換通?？梢杂脕?lái)作為一種非常典型的非線性代數(shù)變換，變換的代數(shù)公式及其定義如式(5)：

x′=a00+a10x+a01y+a20x2+a11xy+a02y2

y′=b00+b10x+b01y+b20x2+b11xy+b02y2

(5)

對(duì)于一個(gè)具有完全局域形變的圖像和一個(gè)局部沒(méi)有完全形變但是整體接近剛體的圖像，在進(jìn)行配準(zhǔn)時(shí)使用非線性變換方法可以很好地來(lái)實(shí)現(xiàn)。

2.2 圖像融合

通過(guò)圖像的匹配之后，找到相應(yīng)的特征對(duì)應(yīng)點(diǎn)，然后將兩幅圖像拼接在一起，獲取更為全面、可靠的圖像，此種做法叫做圖像的融合。圖像融合可分為三類：像素級(jí)融合、特征級(jí)融合和決策級(jí)融合。為了更好地得到一個(gè)合成的圖像，必須選擇一種合適的方法進(jìn)行圖像與融合的策略。

對(duì)于待拼接的兩幅圖像，配準(zhǔn)后的圖像之間相互重疊的區(qū)域中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值應(yīng)當(dāng)采用重疊區(qū)域平均值。設(shè)有兩幅代表混合后的圖像為f，f1和f2分別是等價(jià)于待拼接的圖像，則會(huì)有式(6):

f(x,y)=

(6)

式中：w1和w2分別為重疊區(qū)域中兩幅圖像對(duì)各自像素的權(quán)重值，權(quán)重值同時(shí)滿足w1+w2=1,0

如何選擇適當(dāng)?shù)臋?quán)值，具有重要意義，恰當(dāng)?shù)臋?quán)重值可使兩幅圖像的重疊區(qū)域平滑過(guò)渡，進(jìn)而消除拼接痕跡，使之達(dá)到同一副圖像的視覺(jué)效果。在此介紹一種簡(jiǎn)易的權(quán)值的選取方法實(shí)際測(cè)試發(fā)現(xiàn)，兩幅圖像的重疊區(qū)域像素的權(quán)值的大小取值與特征點(diǎn)像素到圖像的邊緣垂直距離呈現(xiàn)一定的相關(guān)性，因此，有式(7)：

f(x,y)=

(7)

式中：f為融合后的圖像；f1和f2分別為尋找到特征點(diǎn)的兩幅圖像；d1和d2為權(quán)重，一般di=1/width(width表示兩幅圖像重疊寬度)，且d1+d2=1,0

圖3 權(quán)重值變化圖

2.3 圖像的插值

對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)時(shí)，根據(jù)相應(yīng)的匹配性和特征進(jìn)行比較，可以構(gòu)建出一種數(shù)學(xué)模型。根據(jù)簡(jiǎn)單的變換模型就能夠?qū)D像轉(zhuǎn)移到同一個(gè)坐標(biāo)系下，變換后的點(diǎn)坐標(biāo)往往與三角形中的點(diǎn)坐標(biāo)相反，也就是它們分別位于四個(gè)輸入像素之間，這就導(dǎo)致拼接后的圖像會(huì)出現(xiàn)有空洞。要想避免此種現(xiàn)象，需要采取插值技術(shù)。

使用點(diǎn)4個(gè)最近相鄰像素灰度值依次計(jì)算，灰度值按照如圖4所示進(jìn)行計(jì)算。假定設(shè)點(diǎn)(x′,y′)的四個(gè)最近相鄰像素是a、b、c、d。他們的位置坐標(biāo)是(i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)。他們的灰度值分別表示為g(A)、g(B)、g(C)、g(D)。E和F兩點(diǎn)之間的灰度平均值公式g(E)、g(F)為：