本發(fā)明涉及橋梁檢測(cè)領(lǐng)域，特別涉及一種基于雙目視覺的橋梁底面裂縫檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
：近年來，隨著我國(guó)的快速發(fā)展，我國(guó)的橋梁工程也得到了巨大的發(fā)展，我國(guó)的橋梁總里程達(dá)到了一個(gè)令人震驚的里程，與此同時(shí)隨著汽車保有量的增加，橋梁作為交通的一部分，也就不可避免的承擔(dān)起了巨大的交通壓力。在我國(guó)有著相當(dāng)一部分的超載車輛，這對(duì)橋梁的技術(shù)狀況提出了一個(gè)很大的要求，出現(xiàn)了許多橋梁未到達(dá)使用年限，就成為了危橋，并且數(shù)量一直居高不下，橋梁的技術(shù)狀況直接威脅到人們的生命安全，這使得橋梁的技術(shù)狀況成為了人們關(guān)注的焦點(diǎn)。只有通過加大對(duì)橋梁裂縫檢測(cè)的力度和頻率，才能夠確保橋梁的技術(shù)狀況穩(wěn)定，在進(jìn)行橋梁的耐久性評(píng)估時(shí)，橋梁裂縫的尺寸參數(shù)是一個(gè)重要的參考方面，對(duì)橋梁維護(hù)部門來說，這可以提供可靠的依據(jù)，從而使得維護(hù)部門能夠及時(shí)的對(duì)橋梁進(jìn)行維修，保證其安全性。但是在我國(guó)，目前橋梁底面裂縫的檢測(cè)還是依賴于人力進(jìn)行，主要依賴大型機(jī)械或橋梁檢測(cè)車將橋梁檢測(cè)專家送到橋梁底面，由橋梁檢測(cè)專家利用標(biāo)尺等裂縫尺寸測(cè)量?jī)x器進(jìn)行人工的查找并測(cè)量裂縫。這就不可避免的帶來了以下幾個(gè)方面的缺陷。首先是在測(cè)量成本方面，花費(fèi)太高。租用大型機(jī)械或橋梁檢測(cè)車的費(fèi)用是一天幾千甚至是幾萬(wàn)塊，并且還需要請(qǐng)專家，這就使得人力費(fèi)用更高了。第二是精度方面，依靠于橋梁裂縫檢測(cè)專家一個(gè)個(gè)的尋找裂縫，這顯然會(huì)造成主觀因素的介入，從而影響到裂縫尋找的準(zhǔn)確性，人工用儀器進(jìn)行裂縫尺寸的測(cè)量，這勢(shì)必產(chǎn)生讀數(shù)的隨機(jī)誤差造成精度低的問題。第三是檢測(cè)效率方面，讓橋梁裂縫檢測(cè)專家到橋底去一個(gè)一個(gè)的尋找裂縫，這顯然是一件耗時(shí)又耗力的事情，使得對(duì)一座橋的檢測(cè)時(shí)間往往需要幾個(gè)月才能完成。第四是專家的安全問題，專家在橋底測(cè)量裂縫時(shí)，可能會(huì)發(fā)生一些危險(xiǎn)。最近幾年來，國(guó)內(nèi)外的學(xué)者們?cè)趪L試著利用單目相機(jī)拍攝大量橋梁底面的圖片，然后對(duì)裂縫圖片進(jìn)行灰度化，平滑去噪等簡(jiǎn)單的圖像處理，得到裂縫的像素?cái)?shù)，之后利用裂縫在圖片中占有的像素?cái)?shù)與相機(jī)像素率(單位像素尺寸)乘積，從而得出裂縫的尺寸。此方法雖比人工操作更加簡(jiǎn)單、安全，但是單目相機(jī)在拍攝過程中很難保證攝像機(jī)的拍攝平面與橋梁底面平行，所以所拍攝得到的圖片，往往是橋梁底面在攝像機(jī)拍攝平面上的投影，從而所得到的裂縫圖像并不是其真正的大小，無法反映它的真實(shí)尺寸。所以利用這種方式得到的裂縫尺寸誤差大，精度是比較低的。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于提供一種基于雙目視覺的橋梁底面裂縫檢測(cè)方法，以克服現(xiàn)有技術(shù)的不足。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種基于雙目視覺的橋梁底面裂縫檢測(cè)方法，具體包括以下步驟：1)、首先對(duì)橋梁底部進(jìn)行雙目視覺雙圖像采集；2)、采用加權(quán)平均法將步驟1)得到的雙圖像裂縫圖像灰度化，然后通過中值濾波進(jìn)行去噪，利用選定閾值的分段線性函數(shù)進(jìn)行了圖像增強(qiáng)，利用sobel算子進(jìn)行了裂縫邊緣提取，最后得到裂縫圖像的二值圖；3)、對(duì)步驟1)采集的雙圖像通過張正友標(biāo)定法進(jìn)行標(biāo)定，再對(duì)步驟2)得到的二值圖采用fourier-mellin不變形描述算子進(jìn)行所得裂縫圖像的二值圖的匹配，最后通過將像素坐標(biāo)系下的點(diǎn)轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)系下的點(diǎn)，采用歐式距離公式計(jì)算出了裂縫的長(zhǎng)度和寬度。進(jìn)一步的，步驟1)中，采用無人機(jī)搭載雙目攝像機(jī)進(jìn)行雙圖像采集，雙目攝像機(jī)平行設(shè)置在無人機(jī)上，無人機(jī)上方搭載有輔助照明燈，用于照明橋梁底面。進(jìn)一步的，步驟2)中，雙圖像裂縫圖像灰度化：將得到的雙圖像裂縫圖像利用加權(quán)平均法，即是將彩色圖像的紅r、綠g、藍(lán)b三通道的分量利用下式進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算得到灰度圖；f(x,y)＝0.299r(x,y)+0.587g(x,y)+0.114b(x,y)(1)上式中，f(x,y)為圖像像素點(diǎn)的灰度值，r(x,y)、g(x,y)、b(x,y)分別為彩色圖像像素點(diǎn)的紅r、綠g、藍(lán)b三通道的分量值。進(jìn)一步的，中值濾波去噪：利用了大小為3*3的濾波窗口，把待處理像素點(diǎn)放在窗口中心，得到濾波窗口所包含的所有像素點(diǎn)的灰度值的最大值和最小值，判斷若中心像素點(diǎn)的灰度值等于灰度最大值或最小值，則認(rèn)為此像素點(diǎn)為噪聲點(diǎn)，則利用窗口內(nèi)的灰度中值進(jìn)行替換，若中心像素點(diǎn)的灰度值不等于灰度最大值或最小值，則認(rèn)為此像素點(diǎn)為信號(hào)點(diǎn)，自身的灰度值作為輸出。進(jìn)一步的，圖像增強(qiáng)：將上述中值濾波去噪處理過的裂縫圖片利用如下式所給出選定閾值的分段線性函數(shù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，突出圖像中特定灰度范圍的亮度，大大區(qū)別裂縫與背景的顏色；上式中，g代表像素轉(zhuǎn)換后的灰度值，gmax、gmin分別代表整幅圖像中像素點(diǎn)的灰度最大值和最小值，g代表像素轉(zhuǎn)換前的灰度值；結(jié)合增強(qiáng)效果，選取閾值為gmax＝0.3，gmin＝0.7。進(jìn)一步的，sobel算子進(jìn)行邊緣提?。簩⑸鲜隽芽p圖片利用sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，將圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值f(x,y)分別用這兩個(gè)卷積核進(jìn)行卷積運(yùn)算，取最大值作為輸出，經(jīng)過運(yùn)算以后得到的是一幅體現(xiàn)邊緣幅度的圖像。進(jìn)一步的，步驟3)中，通過張正友標(biāo)定法對(duì)雙目攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，采用fourier-mellin不變形描述算子進(jìn)行雙目攝像機(jī)所得裂縫二值圖的匹配，最后通過將像素坐標(biāo)系下的點(diǎn)轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)系下的點(diǎn)，采用歐式距離公式計(jì)算出了裂縫的長(zhǎng)度和寬度。進(jìn)一步的，雙目攝像機(jī)標(biāo)定：三維空間坐標(biāo)相對(duì)于二維坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系如下：上式中，m為雙目攝像機(jī)的內(nèi)參矩陣，其中l(wèi)x、ly分別為雙目攝像機(jī)在水平和垂直方向(x和y方向)上的單位像素尺寸，ey、ey分別為雙目攝像機(jī)在水平和垂直方向(x和y方向)上的畸變系數(shù)，a為比例因子，v為雙目攝像機(jī)坐標(biāo)系相對(duì)于世界坐標(biāo)系的映射矩陣，其中u為3階旋轉(zhuǎn)矩陣，c為3*1的平移向量，等式最左端為二維坐標(biāo)，最右端為三維空間坐標(biāo)；張正友標(biāo)定法進(jìn)行的是平面標(biāo)定，故令標(biāo)定板處于z＝0的平面上，則上式變?yōu)椋浩渲?，三維空間坐標(biāo)到二維坐標(biāo)的映射矩陣為h；標(biāo)定板中黑色特征點(diǎn)在像素坐標(biāo)系下的位置通過圖像處理識(shí)別和計(jì)算獲得，而其世界坐標(biāo)可以由標(biāo)定板獲得，由上式可得：進(jìn)而得到：旋轉(zhuǎn)矩陣u是單位正交矩陣，因此列向量正交且均為單位向量，則有：因此對(duì)于任意一幅圖像對(duì)標(biāo)定相機(jī)的內(nèi)參都具有下述約束關(guān)系，聯(lián)立式子(6)、(7)可得：由上式得出投影矩陣h。進(jìn)一步的，圖像匹配：將上述處理過的雙目攝像機(jī)的兩幅二值圖進(jìn)行圖像匹配，假設(shè)兩幅圖像f1(x,y)和f2(x,y)具有旋轉(zhuǎn)、縮放、平移的關(guān)系，那么它們之間的關(guān)系可以表示如下：f2(x,y)＝f1(a(xcosβ+ysinβ)-δx,a(-xsinβ+ycosβ)-δy)(9)其中，δx、δy分別為水平方向和垂直方向(x和y)上的平移向量，a為兩幅圖間的比例縮放因子，為兩幅圖之間的旋轉(zhuǎn)角度；進(jìn)行傅里葉變換可得：其中，f2(x,y)的譜相位是它與旋轉(zhuǎn)角度、平移量和縮放因子有關(guān)，對(duì)(10)式模得功率譜：|f2(m,n)|＝a-2|f1(a-1(mcosβ+nsinβ),a-1(-msinβ+ncosβ))|(11)由(10)式和(11)式可知，圖像有縮放因子a，則其功率譜就會(huì)有縮放因子a-1，將圖像旋轉(zhuǎn)，其旋轉(zhuǎn)角度為β，則其功率譜就會(huì)旋轉(zhuǎn)相同的角度，對(duì)于譜中心(m＝n＝0)，其對(duì)旋轉(zhuǎn)角度和尺度都不變，由于δx、δy決定了縮放因子和旋轉(zhuǎn)角度，則要將a、β變換為平移形式，先將頻譜轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)：做出如下假設(shè)：則由(12)式可得：sρ(β1,ρ)＝a-2rρ((β1-β),ρ/a)(14)同時(shí)設(shè)λ＝logρ,k＝loga，則(14)式可以變形為：sρl(β1,ρ)＝a-2rρl((β1-β),λ-k)(15)(15)式子中，sρl表示對(duì)數(shù)變換，rρl是fourier-mellin不變形描述算子；變換后變?yōu)椋簊ρl(m,n)＝a-2rρl(m,n)exp(-2jπ(mβ+nk))(16)由此(16)式可將兩幅圖像的旋轉(zhuǎn)角度和縮放因子的差距轉(zhuǎn)換為平移量的差距，對(duì)于平移量的差距，利用互功率譜的傅里葉反變換求得。進(jìn)一步的，裂縫寬度和長(zhǎng)度的計(jì)算：由圖像匹配得到了一組相匹配的像素點(diǎn)后，即雙目攝像機(jī)拍攝得到的裂縫圖片中的像素點(diǎn)，利用雙目攝像機(jī)標(biāo)定得出的投影矩陣，便可得出相匹配的像素點(diǎn)在三維空間中對(duì)應(yīng)的真實(shí)點(diǎn)，設(shè)算出的兩個(gè)真實(shí)點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(x,y,z),(p,q,r)，則利用上式兩點(diǎn)間距離公式便可得到裂縫的長(zhǎng)度和寬度。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益的技術(shù)效果：本發(fā)明一種基于雙目視覺的橋梁底面裂縫檢測(cè)方法，利用雙目視覺還原了裂縫的真實(shí)尺寸，極大地規(guī)避了誤差，避免了單目視覺中，由于單目視覺中的攝像機(jī)拍攝平面與橋梁底面不平行，導(dǎo)致所拍攝得到的裂縫圖像僅僅是裂縫在單目攝像機(jī)拍攝平面上的投影，在單目視覺中，會(huì)對(duì)這樣的裂縫圖片通過簡(jiǎn)單的圖像處理，利用裂縫在圖像中所占有的像素?cái)?shù)與相機(jī)像素率的乘積計(jì)算得到裂縫的尺寸，這樣計(jì)算的誤差極大，只不過是得到了裂縫在單目攝像機(jī)拍攝平面上的投影的尺寸，不是裂縫真實(shí)尺寸，在圖像處理方面，本發(fā)明采用了改進(jìn)的中值濾波，相比于傳統(tǒng)的中值濾波，避免了對(duì)圖像中所有的像素點(diǎn)都要進(jìn)行中值替換，只把檢測(cè)到的噪點(diǎn)進(jìn)行中值替換，此方法更多地保留了圖像中裂縫的細(xì)節(jié)信息，避免經(jīng)過濾波后使裂縫圖像過度平滑化。進(jìn)一步的，采用無人機(jī)搭載雙目攝像機(jī)，從而解決了人工檢測(cè)裂縫的難題，并且利用雙目視覺能夠還原裂縫的真實(shí)尺寸，可以利用像素坐標(biāo)系下的點(diǎn)計(jì)算出其世界坐標(biāo)系下的真實(shí)點(diǎn)的坐標(biāo)從而解決了單目攝像機(jī)拍攝精度低的問題，在圖像處理方面，本發(fā)明采用了改進(jìn)的中值濾波，相比于傳統(tǒng)的中值濾波，此方法更多地保留了圖像中裂縫的細(xì)節(jié)信息，避免經(jīng)過濾波后使裂縫圖像過度平滑化，在圖像增強(qiáng)方面利用了選取合適閾值的分段線性函數(shù)極大的提高了裂縫與背景的對(duì)比度。另外采用四旋翼無人機(jī)極大的改善了人力拍攝和傳統(tǒng)單目攝像機(jī)拍攝角度的局限性，利用無人機(jī)搭載雙目攝像機(jī)，由于無人機(jī)自身的機(jī)動(dòng)性，所以可以實(shí)現(xiàn)對(duì)橋底更多角度的拍攝，避免了在傳統(tǒng)方法拍攝時(shí)，一些區(qū)域的拍攝角度難的問題。進(jìn)一步的，利用對(duì)雙目相機(jī)標(biāo)定所得的投影矩陣，便可計(jì)算得出像素點(diǎn)m和n在世界坐標(biāo)系下對(duì)應(yīng)的裂縫真實(shí)點(diǎn)m的坐標(biāo)，利用此方法可將裂縫真實(shí)點(diǎn)的坐標(biāo)計(jì)算出來，利用兩點(diǎn)間距離公式便可得出裂縫的真實(shí)尺寸，從而規(guī)避了單目視覺所出現(xiàn)的巨大誤差。附圖說明圖1為本發(fā)明方法的流程圖。圖2為本發(fā)明雙目視覺計(jì)算的流程圖。圖3為棋盤格標(biāo)定板。圖4為圖像坐標(biāo)系、像素坐標(biāo)系、攝像機(jī)坐標(biāo)系、以及世界坐標(biāo)系之間的關(guān)系圖。圖5為分段線性函數(shù)。圖6為雙目視覺成像圖。圖7為單目視覺成像圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)描述：如圖1所示，一種基于雙目視覺的橋梁底面裂縫檢測(cè)方法，具體包括以下步驟：4)、首先對(duì)橋梁底部進(jìn)行雙目視覺雙圖像采集；5)、采用加權(quán)平均法將步驟1)得到的雙圖像裂縫圖像灰度化，然后通過中值濾波進(jìn)行去噪，利用選定閾值的分段線性函數(shù)進(jìn)行了圖像增強(qiáng)，利用sobel算子進(jìn)行了裂縫邊緣提取，最后得到裂縫圖像的二值圖；6)、對(duì)步驟1)采集的雙圖像通過張正友標(biāo)定法進(jìn)行標(biāo)定，再對(duì)步驟2)得到的二值圖采用fourier-mellin不變形描述算子進(jìn)行所得裂縫圖像的二值圖的匹配，最后通過將像素坐標(biāo)系下的點(diǎn)轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)系下的點(diǎn)，采用歐式距離公式計(jì)算出了裂縫的長(zhǎng)度和寬度。步驟1)中，采用無人機(jī)搭載雙目攝像機(jī)進(jìn)行雙圖像采集，雙目攝像機(jī)平行設(shè)置在無人機(jī)上，無人機(jī)上方搭載有輔助照明燈，用于照明橋梁底面。步驟2)中，雙圖像裂縫圖像灰度化：將得到的雙圖像裂縫圖像利用加權(quán)平均法，即是將彩色圖像的紅r、綠g、藍(lán)b三通道的分量利用下式進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算得到灰度圖；f(x,y)＝0.299r(x,y)+0.587g(x,y)+0.114b(x,y)(1)上式中，f(x,y)為圖像像素點(diǎn)的灰度值，r(x,y)、g(x,y)、b(x,y)分別為彩色圖像像素點(diǎn)的紅r、綠g、藍(lán)b三通道的分量值；中值濾波去噪：利用了大小為3*3的濾波窗口，把待處理像素點(diǎn)放在窗口中心，得到濾波窗口所包含的所有像素點(diǎn)的灰度值的最大值和最小值，判斷若中心像素點(diǎn)的灰度值等于灰度最大值或最小值，則認(rèn)為此像素點(diǎn)為噪聲點(diǎn)，則利用窗口內(nèi)的灰度中值進(jìn)行替換，若中心像素點(diǎn)的灰度值不等于灰度最大值或最小值，則認(rèn)為此像素點(diǎn)為信號(hào)點(diǎn)，自身的灰度值作為輸出；圖像增強(qiáng)：將上述中值濾波去噪處理過的裂縫圖片利用如下式所給出選定閾值的分段線性函數(shù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，突出圖像中特定灰度范圍的亮度，大大區(qū)別裂縫與背景的顏色；上式中，g代表像素轉(zhuǎn)換后的灰度值，gmax、gmin代表整幅圖像中像素點(diǎn)的灰度最大值和最小值，g代表像素轉(zhuǎn)換前的灰度值；結(jié)合增強(qiáng)效果，選取閾值為gmax＝0.3，gmin＝0.7。如圖5所示分段線性函數(shù)的圖形。sobel算子進(jìn)行邊緣提?。簽榱吮苊膺^于細(xì)化，導(dǎo)致許多干擾因素也被當(dāng)成裂縫邊緣而被提取，將上述裂縫圖片利用sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，水平方向和垂直方向的sobel算子模板如表1、表2所示，表1為水平方向模板用于檢測(cè)水平方向的裂縫邊緣，表2為垂直方向的模板用于檢測(cè)垂直方向的裂縫邊緣，將圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值f(x,y)分別用這兩個(gè)卷積核進(jìn)行卷積運(yùn)算，取最大值作為輸出，經(jīng)過運(yùn)算以后得到的是一幅體現(xiàn)邊緣幅度的圖像。表1-1-2-1000121表2-101-202-101步驟3)中，通過張正友標(biāo)定法對(duì)雙目攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，采用fourier-mellin不變形描述算子進(jìn)行雙目攝像機(jī)所得裂縫二值圖的匹配，最后通過將像素坐標(biāo)系下的點(diǎn)轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)系下的點(diǎn)，采用歐式距離公式計(jì)算出了裂縫的長(zhǎng)度和寬度。如圖2流程圖所示，雙目攝像機(jī)標(biāo)定：在三維空間中，分析位置與場(chǎng)景是離不開攝像機(jī)坐標(biāo)系、圖像坐標(biāo)系、像素坐標(biāo)系以及世界坐標(biāo)系，世界坐標(biāo)系即：空間三維坐標(biāo)系，4個(gè)坐標(biāo)系的關(guān)系如圖4所示。雙目攝像機(jī)的標(biāo)定指的就是確定三維坐標(biāo)到二維坐標(biāo)的投影矩陣，得到了投影矩陣后，即可得到像素坐標(biāo)與三維坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，雙目攝像機(jī)經(jīng)過標(biāo)定之后所得到的內(nèi)外參數(shù)決定了投影矩陣，外參指的是攝像機(jī)坐標(biāo)系相對(duì)于三維坐標(biāo)系的平移系數(shù)和旋轉(zhuǎn)系數(shù)，內(nèi)參指的是雙目攝像機(jī)的畸變系數(shù)，張正友標(biāo)定法標(biāo)定板為棋盤格標(biāo)定板，棋盤格標(biāo)定板如圖3所示，三維空間坐標(biāo)相對(duì)于二維坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系如下：上式中，m為雙目攝像機(jī)的內(nèi)參矩陣，其中l(wèi)x、ly為雙目攝像機(jī)在水平和垂直方向(x和y方向)上的單位像素尺寸，ey、ey為雙目攝像機(jī)在水平和垂直方向(x和y方向)上的畸變系數(shù)，a為比例因子，v為雙目攝像機(jī)坐標(biāo)系相對(duì)于世界坐標(biāo)系的映射矩陣，其中u為3階旋轉(zhuǎn)矩陣，c為3*1的平移向量，等式最左端為二維坐標(biāo)，最右端為三維空間坐標(biāo)；張正友標(biāo)定法進(jìn)行的是平面標(biāo)定，故令標(biāo)定板處于z＝0的平面上，則上式變?yōu)椋浩渲校S空間坐標(biāo)到二維坐標(biāo)的映射矩陣為h；標(biāo)定板中黑色特征點(diǎn)在像素坐標(biāo)系下的位置可以通過圖像處理識(shí)別和計(jì)算獲得，而其世界坐標(biāo)可以由標(biāo)定板獲得；據(jù)此，利用張正友標(biāo)定法需要得到的參數(shù)是五個(gè)。由上式可得：進(jìn)而得到：旋轉(zhuǎn)矩陣u是單位正交矩陣，因此列向量正交且均為單位向量，則有：因此對(duì)于任意一幅圖像對(duì)標(biāo)定相機(jī)的內(nèi)參都具有下述約束關(guān)系，聯(lián)立式子(6)、(7)可得：由此可知，拍攝最少三張圖片就可以得出投影矩陣h，并且能得出雙目攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。圖像匹配：將上述處理過的左右攝像機(jī)的兩幅二值圖進(jìn)行圖像匹配，這里采用了fourier-mellin不變形描述算子，這是對(duì)于傅里葉變換的改進(jìn)，極大的提高了效率，節(jié)約了時(shí)間，并且還使匹配的精度得到了有力的保證。假設(shè)兩幅圖像f1(x,y)和f2(x,y)具有旋轉(zhuǎn)、縮放、平移的關(guān)系，那么它們之間的關(guān)系可以表示如下：f2(x,y)＝f1(a(xcosβ+ysinβ)-δx,a(-xsinβ+ycosβ)-δy)(9)其中，δx、δy為水平方向和垂直方向(x和y)上的平移向量，a為兩幅圖間的比例縮放因子，為兩幅圖之間的旋轉(zhuǎn)角度；進(jìn)行傅里葉變換可得：其中，f2(x,y)的譜相位是它與旋轉(zhuǎn)角度、平移量和縮放因子有關(guān)，對(duì)(10)式模得功率譜：|f2(m,n)|＝a-2|f1(a-1(mcosβ+nsinβ),a-1(-msinβ+ncosβ))|(11)由(10)式和(11)式可知，圖像有縮放因子a，則其功率譜就會(huì)有縮放因子a-1，將圖像旋轉(zhuǎn)，其旋轉(zhuǎn)角度為β，則其功率譜就會(huì)旋轉(zhuǎn)相同的角度，對(duì)于譜中心(m＝n＝0)，其對(duì)旋轉(zhuǎn)角度和尺度都不變，由于δx、δy決定了縮放因子和旋轉(zhuǎn)角度，則要將a、β變換為平移形式，先將頻譜轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)：做出如下假設(shè)：則由(12)式可得：sρ(β1,ρ)＝a-2rρ((β1-β),ρ/a)(14)同時(shí)設(shè)λ＝logρ,k＝loga，則(14)式可以變形為：sρl(β1,ρ)＝a-2rρl((β1-β),λ-k)(15)(15)式子中，sρl表示對(duì)數(shù)變換，rρl是fourier-mellin不變形描述算子；變換后變?yōu)椋簊ρl(m,n)＝a-2rρl(m,n)exp(-2jπ(mβ+nk))(16)由此(16)式可將兩幅圖像的旋轉(zhuǎn)角度和縮放因子的差距轉(zhuǎn)換為平移量的差距，對(duì)于平移量的差距，可以利用互功率譜的傅里葉反變換求得。裂縫寬度和長(zhǎng)度的計(jì)算：由圖像匹配得到了一組相匹配的像素點(diǎn)后，即雙目攝像機(jī)拍攝得到的裂縫圖片中的像素點(diǎn)，利用雙目攝像機(jī)標(biāo)定得出的投影矩陣，便可得出相匹配的像素點(diǎn)在三維空間中對(duì)應(yīng)的真實(shí)點(diǎn)，設(shè)算出的兩個(gè)真實(shí)點(diǎn)的坐標(biāo)分別為(x,y,z),(p,q,r)，則利用兩點(diǎn)間距離公式便可得到裂縫的長(zhǎng)度和寬度，如公式(17)。如圖7所示單目視覺成像圖，橋梁平面abcd和單目攝像機(jī)拍攝平面efcd不平行且夾角為φ，則平面abcd上的裂縫hg(假設(shè)裂縫為直線)在單目攝像機(jī)拍攝平面efcd的投影為h1g，設(shè)h點(diǎn)與h1點(diǎn)重合在兩平面交線cd上，且φ＝∠ghg1，則h1g＝hgcosφ，由此可以得出當(dāng)φ≠0°時(shí)即夾角為0°＜φ≤90°，可得h1g＜hg，即當(dāng)平面abcd不平行于平面efcd時(shí)，裂縫的真實(shí)尺寸并不是單目攝像機(jī)拍攝所得圖像上的裂縫尺寸，φ越大，hg1越小，誤差越大。如圖6所示雙目視覺成像圖，假設(shè)左邊攝像機(jī)的像素坐標(biāo)系o1-x1y1z1中的裂縫點(diǎn)m和右邊攝像機(jī)的像素坐標(biāo)系o2-x2y2z2下的裂縫點(diǎn)n是一對(duì)圖像匹配點(diǎn)，利用對(duì)雙目攝像機(jī)標(biāo)定所得的投影矩陣(三維空間坐標(biāo)(世界坐標(biāo))相對(duì)于二維坐標(biāo)(像素坐標(biāo))的對(duì)應(yīng)關(guān)系)，便可計(jì)算得出像素點(diǎn)m和n在世界坐標(biāo)系下對(duì)應(yīng)的裂縫真實(shí)點(diǎn)m的坐標(biāo)，利用此方法可將裂縫真實(shí)點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算出來，利用兩點(diǎn)間距離公式便可得出裂縫的真實(shí)尺寸，從而規(guī)避了單目視覺所出現(xiàn)的巨大誤差。當(dāng)前第1頁(yè)12