[發(fā)明專(zhuān)利]一種提高橋梁動(dòng)位移精度的圖像特征辨識(shí)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010627632.6
• 申請(qǐng)日: 2020-07-01
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111783672A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李忠龍;李順龍;劉子琦;高慶飛;郭亞朋
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 哈爾濱龍科專(zhuān)利代理有限公司 23206
• 代理人: 高媛

1.一種提高橋梁動(dòng)位移精度的圖像特征辨識(shí)方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟一：橋梁視頻圖像采集，將帶有特征的視覺(jué)靶標(biāo)放置在橋梁待測(cè)位置，采用商用數(shù)碼相機(jī)拍攝，將視覺(jué)靶標(biāo)包含在視頻內(nèi)部；

步驟二：對(duì)視覺(jué)靶標(biāo)圖像進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè)，計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的Hessian矩陣，并采用高斯函數(shù)L(x,t)＝G(t)I(x,t)對(duì)矩陣行列卷積處理，通過(guò)Hessian矩陣判別式初步判斷特征點(diǎn)，Hessian矩陣的行列式的極值處即為特征點(diǎn)；

步驟三：對(duì)初步篩選出的特征點(diǎn)進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，剔除部分錯(cuò)誤特征點(diǎn)，首先采用近鄰比值提純法提純，選定一個(gè)特征點(diǎn)并找到第二幀圖像中與此特征點(diǎn)間的歐氏距離最小以及次最小的點(diǎn)，將最小距離與次最小距離進(jìn)行比值Q，通過(guò)設(shè)定閾值T_q，滿(mǎn)足T_q＜Q的要求則認(rèn)為是正確特征匹配點(diǎn)；

步驟四：繼續(xù)采用正反雙向提純法進(jìn)行提純，第一幀中的一個(gè)特征點(diǎn)按上述近鄰比值法找到第二幀圖像中對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)，如果在第二幀圖像中有多個(gè)特征點(diǎn)均滿(mǎn)足T_q＜Q，則進(jìn)行剔除，如果僅有一個(gè)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)，則以此特征點(diǎn)為基礎(chǔ)，采用近鄰比值法找尋第一幀圖像滿(mǎn)足要求的點(diǎn)，若與之前的點(diǎn)一致，則認(rèn)為是正確匹配，反之，若有多個(gè)點(diǎn)匹配，則進(jìn)行剔除；

步驟五：對(duì)上述特征點(diǎn)最后采用主方向夾角法進(jìn)行提純，將兩幀圖像中的特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的角度進(jìn)行差值，與設(shè)置的角度閾值θ_λ進(jìn)行比較，當(dāng)角度滿(mǎn)足|θ₁-θ₂|＜θ_λ時(shí)認(rèn)為是正確匹配點(diǎn)，式中θ₁、θ₂是兩幀圖像中特征點(diǎn)匹配點(diǎn)間的主方向夾角，從而進(jìn)一步將錯(cuò)誤點(diǎn)剔除；

步驟六：重復(fù)進(jìn)行步驟二至步驟五，逐幀進(jìn)行幀間匹配，識(shí)別追蹤特征點(diǎn)直至視頻結(jié)束，可得到每幀圖像的特征點(diǎn)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種提高橋梁動(dòng)位移精度的圖像特征辨識(shí)方法，其特征在于：所述步驟三中設(shè)定的閾值T_q取值在0.4-0.8之間。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種提高橋梁動(dòng)位移精度的圖像特征辨識(shí)方法，其特征在于：所述步驟五中角度閾值θ_λ的選取通過(guò)求解兩幀圖像中所有特征點(diǎn)旋轉(zhuǎn)角度的平均值求得。