基于图像序列的三维重构方法研究及在桥梁缆索检测中的应用

发布时间：2023-12-28 17:26

　　三维重构是计算机视觉技术和计算机图形学两个学科相交叉的重要领域，因其能恢复场景的三维信息而广泛应用于机器人导航、航天、医学等领域。为了实现斜拉桥缆索健康状况检测结果的三维可视化，指导桥梁维护人员的工作，本文将三维重构技术应用到缆索检测，完成整个缆索的三维显示及缺陷的定位。 本文重点研究基于视频图像序列的三维重构过程中的关键技术，并将这些方法应用到桥梁缆索重构中。主要研究内容及成果有以下几个方面： 1.在视频预处理方面，随着蛇形机器不停的运动（如旋转、平移和变焦等运动），将会导致所获取的视频图像序列产生模糊和抖动，不便于后续的对图像的分析，因此本文采用灰度投影稳像法对视频数据进行预处理，得到了具有较高清晰度的稳定视频信号。 2.在摄像机标定方面，在分析传统匹配方法的优缺点后，根据本文实际的应用场景选择采用张正友标定法计算出摄像机的内外参数的初始值，并假设摄像机的内参数是固定的，再通过在多幅图像中寻找足够多的特征匹配对，估算出基本矩阵F，最后分解求出摄像机的外参数。 3.在特征提取与匹配方面，在特征提取时，分析了传统Harris算法和SIFT算法的不足后，提出了基于图像自相关矩阵M的迹的改...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 桥梁缆索检测技术概况
    1.3 三维重构概述
    1.4 基于图像序列的桥梁缆索三维重构方法分析
        1.4.1 基于图像序列三维重构的流程图
        1.4.2 本文桥梁缆索三维重构的特点与基础算法
    1.5 本文的主要研究内容及组织结构
第二章 缆索视频图像的预处理
    2.1 斜拉桥缆索检测系统
    2.2 斜拉桥缆索表面图像序列的稳像处理
    2.3 斜拉桥缆索表面图像的预处理
        2.3.1 中值滤波的原理
    2.4 斜拉桥缆索边缘提取
        2.4.1 常见的边缘检测算子
        2.4.2 利用 Canny 算法对缆索边缘提取
    2.5 本章小结
第三章 计算机视觉三维重构的理论基础
    3.1 立体视觉的原理
    3.2 摄像机成像模型
        3.2.1 四种坐标系
        3.2.2 针孔成像模型
        3.2.3 非线性模型
    3.3 双视图之间的几何关系
    3.4 摄像机标定
        3.4.1 标定概述
        3.4.2 标定原理
        3.4.3 标定试验与结论分析
    3.5 本章小结
第四章 特征提取与匹配
    4.1 特征点提取算法分析与比较
        4.1.1 Harris 算法
        4.1.2 SIFT 算法
        4.1.3 Harris 算子和 SIFT 算法检测效果比较
    4.2 特征匹配算法研究
        4.2.1 立体匹配的基本约束
        4.2.2 立体匹配评判标准
        4.2.3 匹配搜索策略
    4.3 SIFT 算法的改进
        4.3.1 SIFT 算法优缺点的分析
        4.3.2 改进的 SIFT 算法
        4.3.3 特征匹配
        4.3.4 SIFT 算法与改进的 SIFT 算法的实验结果比较
    4.4 剔除伪匹配
        4.4.1 基本矩阵 F 的计算
        4.4.2 RANSAC 算法
        4.4.3 基于 RANSAC 算法剔除误匹配
        4.4.4 基于 RANSAC 算法的匹配优化实验
    4.5 本章小结
第五章 三维重构在斜拉桥缆索检测中应用
    5.1 基于蛇形机器人的缆索检测系统
        5.1.1 蛇形机器人检测系统模型
        5.1.2 蛇形机器人的运动控制函数
        5.1.3 蛇形机器人的运动轨迹模型
    5.2 缺陷重构
        5.2.1 特征提取与匹配
    5.3 缺陷缆索部分的三维重构
    5.4 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
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