基于机器视觉的轨道几何特征提取算法研究及实现

发布时间：2017-09-27 21:43

  本文关键词：基于机器视觉的轨道几何特征提取算法研究及实现

  更多相关文章： 几何特征 机器视觉 随机Hough变换 FPGA DSP Canny边缘算子

【摘要】：地铁隧道不均匀沉降是影响地铁正常运行的重要因素,建立隧道长期沉降变形的实时监测与安全评估系统、掌握隧道整体变形情况、及时发现并消除安全隐患就显得格外迫切与必要。基于机器视觉的SLAM算法可以恢复出轨道空间线性特性,将恢复的空间线性与之前线性进行对比即可得知轨道沉降坐标。而SLAM核心步骤为特征提取、匹配及三维重建。基于此,产生了本文研究内容:基于机器视觉的轨道几何特征提取及实现。本文提取出的轨道几何特征能为后续SLAM算法提供技术支持,本文主要研究了以下内容:(1)从匹配角度上将图像几何特征提取转化为直线特征提取的特性研究以及轨道结构分析。在图像的预处理过程中,研究了高斯滤波降噪、图像灰度变换、适应阀值二值化、洞形填充、构造函数进行形态学闭运算和取反等理论。并分析了几种边缘检测算子,从理论和实验的角度得出适合本文的边缘提取算子。(2)分析了直线提取算法—标准Hough变换,针对Hough变换占用高内存的情况,深入研究了随机Hough变换,同时针对随机Hough提取伪像素的弊端,对随机Hough变换加以改进。以及分析了基于直线几何特性的轨道直线匹配方法,针对基于几何属性的匹配算法出现的匹配盲目性,提出一种先利用直线段长度、梯度方向和中心点位置的粗匹配和后利用该直线段中点梯度信息的精确匹配的改进算法。并从实验角度验证算法的正确性。(3)激光传感器ACR-LD131、FPGA和DSP开发板为核心的硬件开发平台的搭建。其中包括DSP电路板设计、DSP的激光传感器数据处理、DSP触发相机拍照以及FPGA的图像预处理过程。最后总结了本文的特征提取、匹配及硬件设计等方面的工作,同时指出了图像匹配时间长、FPGA开发板针对图像边缘提取效果不佳等不足之处。本文工作的重点:(1)图像直线特征提取算法——随机Hough变换;(2)基于直线段属性和中点描述符的直线匹配算法;(3)FPGA的图像预处理和激光位移传感器的DSP数据处理。
【关键词】：几何特征 机器视觉 随机Hough变换 FPGA DSP Canny边缘算子
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U456.3;U216.3
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第一章 绪论13-19
• 1.1 课题背景及意义13-15
• 1.1.1 课题来源13
• 1.1.2 选题背景13-14
• 1.1.3 选题意义14-15
• 1.2 国内外研究现状15-17
• 1.2.1 直线提取的研究现状15-16
• 1.2.2 直线匹配的研究现状16-17
• 1.3 研究内容和论文结构17-19
• 1.3.1 研究内容17-18
• 1.3.2 论文结构18-19
• 第二章 轨道图像直线特征预处理及边缘检测19-38
• 2.1 轨道结构分析19-20
• 2.2 图像预处理20-27
• 2.2.1 轨道图像的高斯滤波降噪20-22
• 2.2.2 图像灰度变换22-23
• 2.2.3 轨道图像二值化23-24
• 2.2.4 图像洞形填充、构造函数形态学闭运算和取反运算24-26
• 2.2.5 钢轨和扣件图像预处理实验26-27
• 2.3 轨道图像边缘检测27-33
• 2.3.1 梯度和方向28-29
• 2.3.2 边缘算子29-33
• 2.4 钢轨和扣件边缘提取试验结果33-37
• 2.4.1 钢轨和扣件边缘提取流程图实验结果及分析33-37
• 2.5 本章小结37-38
• 第三章 轨道图像中钢轨和扣件直线特征提取38-49
• 3.1 直线提取方法38-40
• 3.1.1 标准Hough变换38-39
• 3.1.2 Hough变换性能的分析39-40
• 3.2 随机Hough变换40-42
• 3.2.1 随机Hough变换原理40-42
• 3.3 改进后的RHT42-44
• 3.3.1 改进方法43-44
• 3.4 提取轨道和扣件直线特征总流程44-45
• 3.5 基于RHT的钢轨和扣件直线特征提取实验结果及分析45-47
• 3.5.1 实验结果45-47
• 3.5.2 实验分析47
• 3.6 本章小结47-49
• 第四章 轨道图像中钢轨和扣件直线特征匹配49-64
• 4.1 轨道图像直线匹配49-50
• 4.1.1 直线特征提取49
• 4.1.2 特征直线描述49
• 4.1.3 相似性度量49-50
• 4.2 轨道图像中直线表示法50
• 4.3 直线的中点描述符与直线段匹配法50-55
• 4.3.1 钢轨和扣件的直线段描述51-52
• 4.3.2 钢轨和扣件的直线段匹配52-54
• 4.3.3 轨道和扣件直线特征匹配总流程54-55
• 4.4 实验结果与分析55-63
• 4.4.1 实验结果55-62
• 4.4.2 实验分析62-63
• 4.5 本章小结63-64
• 第五章 钢轨和扣件直线特征提取与匹配系统硬件设计64-83
• 5.1 钢轨和扣件直线特征提取与匹配系统硬件设计64-66
• 5.1.1 直线特征提取与匹配系统构架设计64-66
• 5.2 光源与CCD视觉传感器66-68
• 5.2.1 光源的选择与照明方案66-67
• 5.2.2 视觉CCD传感器的选择67-68
• 5.3 ACR-LDS131激光位移传感器68-72
• 5.3.1 激光位移传感器工作原理68
• 5.3.2 激光位移传感器选择与扣件区域扫描68-72
• 5.4 FPGA专用开发板72-77
• 5.4.1 基于Xilinx Virtex6 FPGA的开发板72-73
• 5.4.2 基于图形界面的FPGA开发环境Visual Applet73-77
• 5.5 DSP开发板设计77-82
• 5.5.1 DSP简要概述77-78
• 5.5.2 TMS320DM6437结构及硬件特性78-79
• 5.5.3 电路板设计79-82
• 5.6 本章小结82-83
• 第六章 总结与展望83-85
• 6.1 总结83-84
• 6.2 展望84-85
• 参考文献85-89
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果89-90
• 致谢90-91

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