激光基准桥梁挠度成像检测系统

针对桥梁结构健康安全运行自动化实时检测的需求,提出了利用激光基准的嵌入式桥梁挠度图像式检测方案,设计了基于透射式靶标的测量数据视觉读数方法和硬件系统。该方案在分析桥梁跨中下挠成因的基础上,提出了检测系统的原理和组成,给出了检测系统的硬件原理框图,设计了透射式光斑转换智能靶标的结构图。给出了人机交互和远程传输模块的原理和系统上位机监测和分析终端软件,该方法应用于桥梁挠度参数的测量中解决了高精度和实时性的矛盾,保证了系统测量精度和效率。经实验室平台实测发现:利用该方法的测量误差小于300 μm,数据更新率小于40 ms,满足了高精度实时性的要求。     

基于非采样高斯差分金字塔的多尺度融合边缘检测

针对传统边缘检测算法抗噪性差、边缘连续度低、细节边缘冗余,对运动目标检测应用领域的适用性差等缺点,论文基于图像多尺度的思想,结合小尺度图像边缘信息准确,大尺度图像抗噪性强、边缘冗余度低的优点,提出一种基于非采样高斯差分金字塔的多尺度融合边缘检测算法。算法首先对图像进行非采样高斯金字塔分解得到多尺度图像,同时在分解过程实现基于高斯差分算子的边缘检测,得到多尺度边缘图像。最后采用多尺度图像边缘融合策略实现多尺度边缘融合。论文通过实验对算法的有效性进行验证：通过对边缘融合结果进行Abdou-Pratt品质因数分析,表明该算法抗噪性强,边缘定位准确;连续度分析结果表明该算法在降低边缘冗余度的同时保留了主要边缘,且边缘连续度较高;车辆检测实验结果表明基于该算法得到的车辆检测结果准确度较高。     

一种基于几何约束的RANSAC改进算法

图像拼接技术中消除特征点误匹配是一项重要环节,针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多,计算复杂度较大且不能完全消除误匹配等缺点,提出了一种基于几何约束的RANSAC改进算法。该算法将几何约束法应用到RANSAC算法中,对图像特征匹配点进行聚类分组,根据每条匹配点对连接线的斜率应该相等、长度也应该相等这两个几何关系建立预判断模型,对匹配点对集合进行预提纯。实验证明,该算法相较于传统的RANSAC算法,误匹配基本消除,迭代次数减少,计算效率提高,从而提高了图像匹配算法的效率。     

基于WiFi的分布式监视场景拼接系统

随着数字化信息技术的不断发展,监视系统已经成为各行业领域中的重要应用.随着WiFi等无线技术的发展,实现了视频数据的无线传输,因其特有的便捷性将传统的有线监视系统取而代之.图像拼接是目前图像处理的一项热门技术,将两幅或者多幅具有重叠区域的图像拼接成一幅无缝隙高分辨率的图像.本论文结合WiFi无线技术和图像拼接技术的优势,提出了基于WiFi的分布式监视场景拼接系统,多个客户端采集的图像通过WiFi无线网络传输到服务器,服务器对传输过来的图像采用SIFT算法和RANSAC算法完成拼接,最终实现了宽场景监视.实验结果表明该系统可以有效地实现监视场景拼接.     

激光基准桥梁挠度检测图像处理算法研究

针对桥梁结构健康安全运行自动化检测的需求,利用激光基准的嵌入式桥梁挠度图像式检测原理,设计了透射式靶标的光斑中心检测算法。针对透射式激光靶标光斑中心的高精度实时检测,提出了一套光斑中心坐标的快速读取方法。该方法首先对第一帧光斑图像采用金字塔模型获取其ROI区域;然后,采用基于序列图像块搜索方法快速获取后续图像的光斑图像的ROI区域;最后,在ROI区域内检测光斑的边缘,通过椭圆拟合的方法获取光斑图像的亚像素中心。该算法从应用层面解决了高精度和实时性的矛盾,保证了测量精度和效率。经实测发现:该算法挠度值的测量误差小于0.1像素,数据更新时间小于200 ms,同时满足了高精度和实时性的要求。