一种基于视觉边缘检测的实验室空间波浪实时测量方法技术

本发明专利技术提供了一种基于视觉边缘检测的实验室空间波浪实时测量方法，包括以下步骤：S1：对摄像机进行标定；S2：通过摄像机拍摄防波堤表面块体的数字图像，将数字图像发送到基于现场可编程逻辑门阵列的数字信号处理系统；S3：数字信号处理系统对图像中的块体进行特征点检测；S4：特征点检测完成后进行坐标转换；S5：比较试验前后块体的特征点位置的变化，对试验前后的两张图像的坐标作差得到特征点变化值，从而得到块体的位移量；S6：将位移计算结果显示在数据处理器上。本发明专利技术所述的一种基于视觉边缘检测的实验室空间波浪实时测量方法解决了现有检测方法无法对块体的运动和位移只能进行定性地分析，实现定量的测量和实时测量的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉边缘检测的实验室空间波浪实时测量方法
本专利技术属于海洋工程领域，尤其是涉及一种基于视觉边缘检测的实验室空间波浪实时测量方法。
技术介绍
防波堤的破坏通常用护面块体的移动、断裂等条件来衡量的，因此，对实验室块体运动检测装置的研究是十分有必要的。常用的块体运动检测方法有目视检查、特写摄影以及从固定位置摄影测量等。目视检查对于检查特定的损坏是有用的，每段防波堤的破碎块体的数量和移动块体的数量可以进行目视检查，但这种方法耗时，不适合检测整个防波堤；特写摄影只是记录视觉检测结果，对于检查局部损伤的详细状况是有用的；从固定位置进行摄影测量，以制作覆盖防波堤整个水面状况的重叠照片，是防波堤检测中最有用和最具成本效益的方法；通过试验前后采集到的图像来分析防波堤的状态是一个可行的方法，然而，对图像中目标的检测和提取对计算要求很高，因此不能用于计算能力有限的系统。但上述方法均未对块体的运动和位移只能进行定性地分析，均未实现定量的测量和实时测量。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提出一种基于视觉边缘检测的实验室空间波浪实时测量方法以解决现有检测方法无法对块体的运动和位移只能进行定性地分析，实现定量的测量和实时测量的问题。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于视觉边缘检测的实验室空间波浪实时测量方法，包括以下步骤：S1：对摄像机进行标定；S2：通过摄像机拍摄防波堤表面块体的数字图像，将数字图像发送到基于现场可编程逻辑门阵列的数字信号处理系统；S3：数字信号处理系统对图像中的块体进行特征点检测；S4：特征点检测完成后进行坐标转换；S5：比较试验前后块体的特征点位置的变化，对试验前后的两张图像的坐标作差得到特征点变化值，从而得到块体的位移量；S6：将位移计算结果显示在数据处理器上。进一步的，步骤S3所述的特征点检测包括以下步骤：S31：使用Hessian矩阵生成数字图像的边缘点，图像中每个边缘点都设置一个Hessian矩阵S32：利用数字图像构建高斯金字塔；S33：对Hessian矩阵处理过的每个像素点与其三维邻域内点的大小进行比较，如果该像素点是邻域内像素点的最大值或最小值，则保留下来，作为初步的特征点；S34：统计特征点邻域内的Harr小波特征；S35：根据Harr小波特征生成特征点描述子；S36：通过计算两个特征点间的距离判断两个特征点的匹配度，两个特征点的距离越短匹配度越高；S37：对与每个块体对应的特征点进行筛选，保留匹配度最高的特征点来表示该块体，从而完成特征点的检测。进一步的，步骤S31利用的使用Hessian矩阵生成数字图像的边缘点方法如下：其中，f(x,y)为图像的像素值；Hessian矩阵的判别式为：当Hessian矩阵的判别式取得局部极大值时，可判定当前点是比周围邻域内其它点更亮或更暗的点，则该点为特征点的位置。进一步的，步骤S32利用的构建高斯金字塔，图像的大小不变，只改变高斯模糊模板的尺寸和尺度大小。进一步的，步骤S34利用的统计像素点邻域内的Harr小波特征的步骤如下：S341：以特征点为中心，计算邻域内所有点在水平和垂直方向的Haar小波响应总和；S342：给Haar小波响应值赋高斯权重系数，使得靠近特征点的响应贡献比远离特征点的响应贡献大；S343：给邻域内Haar小波响应相加以形成新的矢量；S344：遍历整个区域，选择最长矢量的方向为该特征点的主方向。进一步的，步骤S35利用的生成特征点描述子是在特征点周围沿着特征点的主方向取4*4的矩形区域块，统计每个子区域像素的水平方向和垂直方向的Harr小波特征，该Haar小波特征包括水平方向值之和、水平方向绝对值之和、垂直方向之和、垂直方向绝对值之和。进一步的，步骤S4利用的坐标转换方法如下：建立o0uv像素坐标系，o0为像素坐标系的原点，(u0,v0)为图像平面中心的像素坐标，建立o1xy为物理坐标系，o1为物理坐标系的原点；dx为每个像素在u轴方向上的物理尺寸，dy为每个像素在v轴方向上的物理尺寸。进一步的，步骤S1利用的对摄像机进行标定采用张正友标定法。相对于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术提出的一种基于特征点识别的块体运动实时检测装置，采用远程控制的数码摄像机发送灰度像素和基于现场可编程逻辑门阵列的数字信号处理系统中实现的块体运动测量算法对灰度像素进行分析来测量实验室块体的运动。块体运动测量算法构建了高斯金字塔，不同组间图像的尺寸都是一致的，不同的是不同组间使用的盒式滤波器的模板尺寸逐渐增大，同一组不同层图像使用相同尺寸的滤波器，但是滤波器的尺度空间因子逐渐增大，以此来实现尺度不变性；所述块体运动测量算法在生成特征描述子前将图片旋转到主方向上，保证了一个特征点生成描述子用的是同一块图像的信息，实现了旋转不变性，对光照、阴影及焦点丢失时发生的尺度变化有更好的效果。最后，在现场可编程逻辑门阵列中对块体运动测量算法进行了硬件实现，大大降低了系统对计算能力的要求，能够实时计算试验前后图像中块体的位移，响应速度快。此外，本专利技术所述的实验室块体运动测量装置还具有造价低、安装方便、不易损坏、维修成本低的优点。附图说明构成本专利技术的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术实施例所述的一种基于视觉边缘检测的实验室空间波浪实时测量方法流程示意图；图2为本专利技术实施例所述的防波堤示意图。附图标记说明：1-数据处理器；2-数字信号处理系统；3-数码摄像机；4-图像采集控制器；5-水面；6-防波堤；7-块体。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本专利技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉边缘检测的实验室空间波浪实时测量方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1：对摄像机进行标定；/nS2：通过摄像机拍摄防波堤表面块体的数字图像，将数字图像发送到基于现场可编程逻辑门阵列的数字信号处理系统；/nS3：数字信号处理系统对图像中的块体进行特征点检测；/nS4：特征点检测完成后进行坐标转换；/nS5：比较试验前后块体的特征点位置的变化，对试验前后的两张图像的坐标作差得到特征点变化值，从而得到块体的位移量；/nS6：将位移计算结果显示在数据处理器上。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉边缘检测的实验室空间波浪实时测量方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：对摄像机进行标定；
S2：通过摄像机拍摄防波堤表面块体的数字图像，将数字图像发送到基于现场可编程逻辑门阵列的数字信号处理系统；
S3：数字信号处理系统对图像中的块体进行特征点检测；
S4：特征点检测完成后进行坐标转换；
S5：比较试验前后块体的特征点位置的变化，对试验前后的两张图像的坐标作差得到特征点变化值，从而得到块体的位移量；
S6：将位移计算结果显示在数据处理器上。


2.根据权利要求1所述的一种基于视觉边缘检测的实验室空间波浪实时测量方法，其特征在于：步骤S3所述的特征点检测包括以下步骤：
S31：使用Hessian矩阵生成数字图像的边缘点，图像中每个边缘点都设置一个Hessian矩阵
S32：利用数字图像构建高斯金字塔；
S33：对Hessian矩阵处理过的每个像素点与其三维邻域内点的大小进行比较，如果该像素点是邻域内像素点的最大值或最小值，则保留下来，作为初步的特征点；
S34：统计特征点邻域内的Harr小波特征；
S35：根据Harr小波特征生成特征点描述子；
S36：通过计算两个特征点间的距离判断两个特征点的匹配度，两个特征点的距离越短匹配度越高；
S37：对与每个块体对应的特征点进行筛选，保留匹配度最高的特征点来表示该块体，从而完成特征点的检测。


3.根据权利要求2所述的一种基于视觉边缘检测的实验室空间波浪实时测量方法，其特征在于：步骤S31利用的使用Hessian矩阵生成数字图像的边缘点方法如下：



其中，f(x,y)为图像的像素值；
Hessian矩阵的判别式为：



当Hessian矩阵的判别式取得局部极大值时，可判定当前点是比周围邻域内其它...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈松贵，陈汉宝，张华庆，王颖奇，任志伟，彭程，王依娜，赵旭，胡传琦，
申请(专利权)人：交通运输部天津水运工程科学研究所，
类型：发明
国别省市：天津;12