一种基于机载图像测量波浪爬高的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机载图像测量波浪爬高的方法，包括如下步骤：首先完成对摄像头的内参标定，得到相关参数并构建其内参矩阵；在需要确定观察波浪爬高的区域内放置不少于3个与周围环境色彩信息相差较大的控制点面板并获取每个控制点的经纬高信息；通过控制点在图像空间中的位置与其在真实的世界空间中的位置关系，求解出相机拍摄视频时每一帧的姿态并利用此姿态信息获取正射校正图片；沿垂直海岸线方向固定出一条直线作为研究区域，并得到所拍摄视频的图像关键帧的正射校正图片在这条固定直线所在位置上的时间堆栈图像；最后通过图像二值化、增强、形态学操作、边缘检测算子以及分段线性回归得到其瞬时水边线以及波浪爬高值。爬高值。爬高值。

A method of measuring wave run-up based on airborne image

【技术实现步骤摘要】
一种基于机载图像测量波浪爬高的方法


[0001]本专利技术涉及海岸带测绘
，具体涉及一种基于机载图像测量波浪爬高的方法。

技术介绍

[0002]当波浪传播到岸边时，其包含的大部分能量都随着波浪的破碎而散失，其中一部分能量将以波浪在沙滩上爬高的形式转化为势能。其中，波浪爬高是引起也是加速海岸侵蚀的一个重要的原因，其是确定防波堤堤顶高程和结构形式非常重要的参数之一，因此研究波浪爬高对于海岸带保护具有极其重要的意义。
[0003]传统的测量波浪爬高是在研究区域部署电子水尺等测量仪器，但是由于这种测量方式都是部署的离散测量点，所以其测量精度会与测量点的密度相关，所以要想有高精度的结果也就对应着大量的人力、物力与财力的输出。随着摄影测量技术的发展，出现了在岸边固定摄像头或者激光雷达等传感器来检测波浪的变化趋势，但是这种方式依然需要在现场部署摄像头等测量工具以及需要合适的选址，会受到安装地的局限同时其安装拆除也需要较大的成本(CN201710324708、CN201720232282)。
[0004]如今，随着自主系统无人机的研究日趋成熟，利用这种搭载有摄像头等机载系统来研究的优势日益突出，本文则是在这种背景下，提出一整套通过机载图像系统来检测波浪爬高的技术，同时克服机载图像在检测瞬时水边线时收到光照以及海滩干湿情况对结果的影响。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供了通过搭载有摄像头的无人机机载系统完成对图像的采取、校正并完成波浪爬高的测量方法。
[0006]本专利技术至少通过如下技术方案之一实现。
[0007]一种基于机载图像测量波浪爬高的方法，包括如下步骤：
[0008]S1、完成对摄像头的内参标定；在待研究区域内部署控制点，同时所部署的控制点的数量不少于三个；获取部署在海滩区域内的每个控制点的经纬高坐标；
[0009]S2、将世界空间中的控制点坐标与其相应的图像空间中的控制点像素坐标一一关联；
[0010]S3、通过三维空间到二维平面的投影关系，使用非线性迭代优化方法得到第一帧的姿态信息；
[0011]S4、选定图像稳定控制点并对所拍摄视频截取图像关键帧，然后再利用非线性迭代优化方法求得所有关键帧相应的姿态信息；选取待研究波浪爬高的区域，利用所求得的姿态信息对此区域生成正射校正后的图像；
[0012]S5、在垂直海岸的方向上选择一条直线，通过图像空间向三维空间逆变换得到唯一解，从而在图像空间上度量三维空间上的位置信息，然后利用所选区域生成拍摄视频的
校正图片并进行处理得到所有帧在该区域的一个时间堆栈图像；
[0013]S6、通过对时间堆栈图像进行预处理操作得到其瞬时水边线；
[0014]S7、通过图像上瞬时水边线的像素信息，将像素坐标反投影到三维空间中得到波浪在海滩上爬升的具体高程信息。
[0015]进一步地，所述步骤S1中，通过Matlab图像处理工具箱得到相机的内参，如相机的焦距、像素大小等，最后构建出相机的内参数矩阵。
[0016]进一步地，控制点为正方形面板；每一个控制点为四个正方形面板，其中两个为黑色另外两个为白色；四个面板交错拼接。
[0017]进一步地，通过GPS获得每一个控制点的经纬高坐标，然后再选取一个坐标原点并得到其经纬高坐标，再将所有控制点转化为以所选原点为基准的北东地坐标。
[0018]进一步地，所述步骤S4过程如下：
[0019]设世界空间中的坐标点为(X
w
,Y
w
,Z
w
)，设无人机搭载的相机在所设置的世界坐标系中的坐标为(C
XW
,C
YW
,C
ZW
)。
[0020]世界空间中的点投影到图像坐标系中的过程为：
[0021][0022]其中为相机的内参矩阵，f表示焦距，f
x
、f
y
分别表示每个像素在图像平面X、Y轴方向的物理尺寸，U0、V0为图像坐标系原点的像素坐标值。
[0023]R表示相机坐标系相对于世界坐标系的姿态所组成的旋转矩阵；
[0024]构建矩阵其中表示相机在世界坐标系下的位置。
[0025]通过如上的一系列的变换矩阵操作，最终将三维空间中的点投影到二维像平面上；然后，对第一帧图片中的控制点像素坐标进行标注，并记录每一个标注点的像素坐标，注意世界空间中控制点的序号要与图像空间中控制点需要严格一一对应。
[0026]进一步地，所述步骤S3具体包括：通过已经配对的控制点利用非线性优化的方式迭代求解相机的外参，即相机在世界坐标系中的姿态。
[0027]进一步地，所述步骤S4包括如下步骤：
[0028]S41、首先选定稳定图像控制点，图像稳定控制点从部署的控制点中选取，选取个数也不少于三个；
[0029]选择图像稳定控制点时记录以下信息：
[0030]1)、记录首帧图像稳定控制点的位置；
[0031]2)、记录稳定图像控制点的搜索半径；
[0032]3)、设置阈值用来区分控制点与周围的环境信息；
[0033]S42、对所有的视频帧依据图像稳定控制点求解后续所有帧所对应的相机姿态，具体过程为：首先，利用第一帧的外参信息，通过图像空间图像稳定控制点的信息反解第一帧的三维空间点信息，用反解得到的图像稳定控制点世界坐标用于后续所有帧优化的三维坐标；
[0034]S43、所有帧对图像稳定控制点进行匹配，再利用配对好的图像稳定控制点通过相机的成像模型迭代优化出相机此帧所对应的外参，重复此过程完成对所有帧的求解，得到所有帧的姿态序列。
[0035]进一步地，选取待研究波浪爬高的区域，利用所求得的姿态信息对此区域生成正射校正后的图像包括如下步骤：
[0036]1)、将北东地坐标转换到当地的沿着海岸与垂直海岸方向的坐标系，具体将原来的北东地坐标系沿着xy轴所在的平面旋转；
[0037]2)、沿着海岸与垂直海岸两个方向定义一个矩形区域，在矩形区域中等间距的在x轴与y轴即沿着海岸线与垂直海岸线方向采集三维空间点，将激光雷达点云所处的世界坐标系与原来选取的世界坐标系对齐即得到相应的高程信息；
[0038]3)、通过相机成像模型得到每个点对应的像素坐标，在三维空间中均匀地采集一系列点后，得到对应的像素坐标，然后对像素坐标进行采样，重排使其重新构成新的图像，该图像即为正射校正图片。
[0039]进一步地，步骤S5具体包括采取一维的形式研究波浪爬高，即在所有经过正射校正后的图片上选择一列像素值组成时间堆栈图，该时间堆栈图像的宽度为时间长度，高度正比于跨岸的长度。
[0040]进一步地，所述步骤S5过程如下：
[0041]首先，加载前面已经得到的三维空间中控制点与图像空间中控制点的配对关系，同时根据前面已经得到的三维空间到图像二维平面的投影模型，可以通过已经配对的控制点利用非线性优化的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机载图像测量波浪爬高的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、完成对摄像头的内参标定；在待研究区域内部署控制点，同时所部署的控制点的数量不少于三个；获取部署在海滩区域内的每个控制点的经纬高坐标；S2、将世界空间中的控制点坐标与其相应的图像空间中的控制点像素坐标一一关联；S3、通过三维空间到二维平面的投影关系，使用非线性迭代优化方法得到第一帧的姿态信息；S4、选定图像稳定控制点并对所拍摄视频截取图像关键帧，然后再利用非线性迭代优化方法求得所有关键帧相应的姿态信息；选取待研究波浪爬高的区域，利用所求得的姿态信息对此区域生成正射校正后的图像；S5、在垂直海岸的方向上选择一条直线，通过图像空间向三维空间逆变换得到唯一解，从而在图像空间上度量三维空间上的位置信息，然后利用所选区域生成拍摄视频的校正图片并进行处理得到所有帧在该区域的一个时间堆栈图像；S6、通过对时间堆栈图像进行预处理操作得到其瞬时水边线；S7、通过图像上瞬时水边线的像素信息，将像素坐标反投影到三维空间中得到波浪在海滩上爬升的具体高程信息。2.根据权利要求1所述的一种基于机载图像测量波浪爬高的方法，其特征在于，所述步骤S1中，通过Matlab图像处理工具箱得到相机的内参，最后构建出相机的内参数矩阵；所述内参包括相机的焦距、像素大小。3.根据权利要求1所述的一种基于机载图像测量波浪爬高的方法，其特征在于，控制点为正方形面板；每一个控制点为四个正方形面板，其中两个为黑色另外两个为白色；四个面板交错拼接。4.根据权利要求1所述的一种基于机载图像测量波浪爬高的方法，其特征在于，通过GPS获得每一个控制点的经纬高坐标，然后再选取一个坐标原点并得到其经纬高坐标，再将所有控制点转化为以所选原点为基准的北东地坐标。5.根据权利要求1所述的一种基于机载图像测量波浪爬高的方法，其特征在于，步骤S2包括如下步骤：设世界空间中的坐标点为(X
w
，Y
w
，Z
w
)，设无人机搭载的相机在所设置的世界坐标系中的坐标为(C
XW
，C
YW
，C
ZW
)，世界空间中的点投影到图像坐标系中的过程为：其中U、V分别表示图像坐标系下的横纵坐标；为相机的内参矩阵，f表示焦距，f
x
、f
y
分别表示每个像素在图像平面X、Y轴方向的物理尺寸，U0、V0为图像坐标系原点的像素坐标值；R表示相机坐标系相对于世界坐标系的姿态所组成的旋转矩阵；
构建矩阵其中表示相机在世界坐标系下的位置；通过如上的一系列的变换矩阵操作，最终将三维空间中的点投影到二维像平面上；然后，对第一帧图片中的控制点像素坐标进行标注，并记录每一个标注点的像素坐标，世界空间中控制点的序号要与...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴海龙，罗斌，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：