基于圖像處理的高鐵站智能檢測系統(tǒng).pdf

1、中國是一個(gè)人口大國，隨著國民經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，人民物質(zhì)生活條件不斷提升，人們對安全、快捷、舒適的出行需求也日益增加。為此，我國自十六大以來的十多個(gè)年頭內(nèi)，對中國鐵路事業(yè)尤其是高速鐵路投入巨大，取得了令世人矚目的成績。近年來，隨著高鐵建設(shè)的快速發(fā)展，與之相配套的高鐵站的建設(shè)遍布各地，尤其是中心城市，為了滿足眾多旅客的需求，高鐵站的建設(shè)更趨于現(xiàn)代化、規(guī)?；⒑陚セ?，隨之而來的高大建筑物頂所存在的安全隱患也越來越得到業(yè)內(nèi)人士的關(guān)注。針對高鐵站在

2、常年累月使用中可能存在異物或者損壞的情況，本論文探討了采用圖像處理技術(shù)進(jìn)行智能檢測的可能性，其中圖像采集由四軸飛行器攜帶的攝像機(jī)完成，由本實(shí)驗(yàn)室另一同學(xué)負(fù)責(zé)研發(fā)，本論文主要負(fù)責(zé)圖像異物檢測軟件設(shè)計(jì)。
　　論文設(shè)計(jì)了一套基于圖像處理技術(shù)的高鐵站智能檢測軟件系統(tǒng)，該系統(tǒng)在Microsoft Visual Studio2010開發(fā)平臺(tái)完成。整個(gè)圖像處理過程分為圖像特征點(diǎn)檢測及匹配、用RANSAC對匹配點(diǎn)對進(jìn)行精選、圖像空間變換矩陣的估計(jì)

3、、對新拍圖像進(jìn)行透視變換、圖像剪裁、原始圖像與新拍圖像相減、圖像異物檢測及標(biāo)記、腐蝕去噪等8個(gè)步驟，論文借助OpenCV函數(shù)庫，針對上述8個(gè)步驟編寫了相應(yīng)算法。論文對各個(gè)步驟中的算法進(jìn)行了分析篩選和實(shí)驗(yàn)對比，例如，圖像特征點(diǎn)檢測中，對不同尺度的圖像分別采用經(jīng)典的Harris算法和尺度不變SIFT算法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SIFT算法具備特征點(diǎn)檢測的尺度不變性;使用SIFT和SURF算法對相同圖像進(jìn)行特征點(diǎn)檢測并記錄檢測時(shí)間，通過對比

4、實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SURF算法比SIFT算法檢測效率更高。為得到兩圖像之間存在的空間關(guān)系，運(yùn)用尺度不變SURF特征點(diǎn)檢測算法對新拍攝的圖像和原始圖像進(jìn)行特征點(diǎn)的提取、描述和匹配。由于存在很多錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)對，應(yīng)用了RANSAC算法對特征點(diǎn)對進(jìn)行優(yōu)選。通過精選出的匹配點(diǎn)對估算了兩幅圖像之間存在的空間變換矩陣。依據(jù)估計(jì)出的變換矩陣對新拍圖像實(shí)現(xiàn)透視變換而進(jìn)行配準(zhǔn)。將變換過后的圖像進(jìn)行剪裁。運(yùn)用圖像像素值差算法對兩圖像相減。進(jìn)一步為抑制由于圖像處理