宋 捷,文 寧,王 超
(1. 沈陽聯(lián)勤保障中心 沈陽市 110000; 2. 遼寧省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限責(zé)任公司 沈陽市 110166)
由于常規(guī)檢測方法無法準(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,隧道檢測逐步向車載平臺(tái)化、快速化、信息化方向轉(zhuǎn)變[1]。
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
圖像拼接法就是將多個(gè)相關(guān)相機(jī)的圖像無縫拼接在一起以便獲得一個(gè)寬視角的全景襯砌影像。雖然近年來國內(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
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),通過圖像配準(zhǔn)來建立變換模型。
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)簡化成用兩個(gè)一維相關(guān)函數(shù)f1(x)、f2(y)相乘來表示,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,由于隧道檢測車的掃描方式不同,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)組合來實(shí)現(xiàn),表征一幅圖像中兩點(diǎn)間的距離通過相關(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??梢杂脕碜鳛橐环N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實(shí)現(xiàn)。
通過圖像的匹配之后,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)域平滑過渡,進(jìn)而消除拼接痕跡,使之達(dá)到同一副圖像的視覺效果。在此介紹一種簡易的權(quán)值的選取方法實(shí)際測試發(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 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: 圖4 雙線性插值 g(E)=(x′-i)[g(B)-g(A)]+g(A) g(F)=(x′-i)[g(D)-g(C)]+g(C) 則(x′,y′)點(diǎn)的灰度值g(x′,y′)為: g(x′,y′)=(y′-j)[g(F)-g(E)]+g(E) 插值采用三角形線性函數(shù)來表達(dá),插值運(yùn)算核如圖5所示,計(jì)算公式見式(8)。 圖5 插值函數(shù)核 (8) 插值的方法有多種,如最近鄰插值法、雙線性插值法、三次卷積插值法,而在工程的實(shí)際應(yīng)用過程中,為了減少計(jì)算量,同時(shí)獲得較好的效果,通常采用雙線性插值法。 圖6是同一個(gè)相機(jī)連續(xù)拍攝的三張圖像,拼接結(jié)果如圖7所示。 圖6 一個(gè)相機(jī)拍攝的連續(xù)三張圖 圖7 拼接結(jié)果 圖8為兩個(gè)相機(jī)在同一時(shí)刻采集的圖像,經(jīng)過拼接,得到的結(jié)果如圖9所示。 圖8 上下兩相機(jī)同位置照片 圖9 兩相機(jī)拼接照片 四個(gè)相機(jī)拍攝圖像及拼接效果如圖10~圖14所示。 圖10 相機(jī)1獲取的隧道襯砌圖像 圖11 相機(jī)2獲取的隧道襯砌圖像 圖12 相機(jī)3獲取的隧道襯砌圖像 圖13 相機(jī)4獲取的隧道襯砌圖像 介紹了公路隧道襯砌圖像匹配、融合、插值等方法,相關(guān)方法已應(yīng)用于遼寧省隧道定期檢測工作實(shí)踐。結(jié)果表明,該圖像拼接方法切實(shí)可行、成像良好,為后續(xù)隧道檢測技術(shù)研究提供了新的思路與途徑。2.3 圖像的插值
3 拼接實(shí)例
3.1 單相機(jī)拼接樣例
3.2 兩相機(jī)拼接樣例
3.3 多相機(jī)拼接樣例
4 結(jié)語