基于全景展开图像的隧道围岩节理识别方法

为了解决目前节理信息识别方法仅适用于局部岩体图像的问题,采用全景展开图像方法,将采集到的局部洞壁围岩图像进行特征点提取、点云模型重建、矫正拼接处理,获得高分辨率的隧道洞壁围岩全景展开图像。通过图像预处理、小尺寸特征图片的smaAt-Unet神经网络识别、小尺寸图片识别结果的融合拼接,对洞壁围岩全景展开图像的节理信息进行了区域粗略分割识别。采用Zhang-Suen算法和8邻域连通域分析方法,从骨架化与骨架线分离、毛刺剔除、骨架线连接方面进行了算法分析计算,完成了节理信息的细化提取。对体积节理数和节理空间产状信息进行了量化分析,最终建立了一种基于全景展开图像的隧道洞壁围岩节理信息识别方法。工程应用结果表明,洞壁围岩全景展开图像识别后,节理面空间方程的平均拟合误差为0.90,说明该识别方法能够较好地识别全景展开图像中的节理信息。另外,洞壁围岩图像采集具有时间短、易操作、灵活性较高的优点,对现场施工影响较小,该识别方法能够较为快速地完成节理信息识别,给现场施工与动态设计提供参考。

一种DSP折反射全景图像实时展开方法

为了提高折反射全景图像展开速度,可采用查表来取代耗时的计算,但查找表需要大量的存储空间,于是采用分块预取方法。通过分块,将待处理目标图像块对应的查找表和原始图像分块预先存入DSP片内存储器并完成展开,可以降低存取访问开销,加快查表展开。实验结果表明,分块预取方法在对1 024×768分辨率的原始全景图像展开为1 152×256分辨率的目标全景图像时,展开数据可达每秒97帧,与不采用分块预取策略的查表展开方法相比,此方法要快近20倍。

基于全景展开图像的隧道衬砌渗漏水数字化识别方法研究

文章通过隧道衬砌展开影像生成器软件对隧道衬砌渗水区域采集影像进行特征点提取、图像匹配、模型识别、图像展开与拼接处理,得到隧道衬砌的全景展开图像。利用图像分割与处理技术,对全景图像采用灰度图像转换、阀值选取、二值图像开闭运算等原理实现对图像渗水区域信息的识别与修正,并基于贵州某运营公路隧道衬砌渗漏水实例,经过若干算法程序提取出该隧道渗水病害的位置、面积及病害长度等特征信息,建立了一套隧道衬砌渗漏水病害的数字化识别系统,可为隧道衬砌渗漏水检测提供一种便捷、高效、全面的综合检测手段。

全景图像实时校正系统的设计与实现

利用FPGA作为可见光全景图像处理器,使用硬件畸变校正系统,以达到对全景图像畸变场景的实时校正.全景图像畸变校正核心问题是像素空间位置校正,以CORDIC算法为基础,设计了全景环形图像展开算法,实现了全景环形图像的展开.设计采用ITU-656标准数字视频格式,用VHDL硬件描述语言实现整个校正算法的FPGA设计,试验结果表明,能实现全景环形图像的360°实时展开.

异构双核的高分辨率折反射全景高速处理系统

为了实现对高分辨率折反射全景的快速处理,采用DSP+FPGA异构双核结构、多级乒乓缓存的数据通信机制,基于查找表技术和分块预取策略的全景图像展开算法等,开发了一个可对300万像素折反射全景进行帧速率为12fps的采集、展开并输出的嵌入式系统。系统动态可重构、易扩展、计算效率高,可应用于全景视频监控、机器人视觉等领域。