計算機視覺技術在交通工程測量中的應用理工論文

一、引言

隨着科技的發展,計算機替代人的視覺與思維已經成爲現實,這也是計算機視覺的突出顯現。那麼在物體圖像中識別物體並作進一步處理,是客觀世界的主觀反應。在數字化圖像中,我們可以探尋出較爲固定的數字聯繫,在物體特徵蒐集並處理時做到二次實現。這既是對物體特徵的外在顯現與描繪,更是對其定量信息的標定。從交通工程領域的角度來看,該種技術一般應用在交管及安全方面。監控交通流、識別車況及高速收費都是屬於交通管理的範疇;而對交通重大事件的勘察及甄別則是交通安全所屬。在這個基礎上,筆者對計算機視覺系統的組成及原理進行了分析,並形成視覺處理相關技術研究。

二、設計計算機視覺系統構成

計算機視覺處理技術的應用是建立在視覺系統的建立基礎上的。其內部主要的構成是計算機光源、光電轉換相關器件及圖像採集卡等元件。

(一)照明條件的設計。在測量物體的表徵時,環境的創設是圖像分析處理的前提,其主要通過光線反射將影像投射到光電傳感器上。故而要想獲得清晰圖像離不開照明條件的選擇。在設計照明條件時,我們通常會視具體而不同處理,不過總的目標是一定的,那就是要利於處理圖像及對其進行提取分析。在照明條件的設定中,主動視覺系統結構光是較爲典型的範例。

(二)數據採集的處理。如今電耦合器件(CCD)中,攝像機及光電傳感器較爲常見。它們輸出形成的影像均爲模擬化的電子信號。在此基礎上,A模式與D模式的相互對接更能夠讓信號進入計算機並達到數字處理標準,最後再量化入計算機系統處理範圍。客觀物體色彩的不同,也就造就了色彩帶給人信息的差異。一般地黑白圖像是單色攝像機輸入的結果;彩色圖像則需要彩色相機來實現。其過程爲:彩色模擬信號解碼爲RGB單獨信號,並單獨A/D轉換,輸出後藉助色彩查找表來顯示相應色彩。每幅圖像一旦經過數字處理就會形成點陣,並將n個信息濃縮於每點中。彩色獲得的圖像在16比特,而黑白所獲黑白灰圖像則僅有8比特。故而從信息採集量上來看,彩色的圖像採集分析更爲繁複些。不過黑白跟灰度圖像也基本適應於基礎信息的特徵分析。相機數量及研究技法的角度,則有三個分類:“單目視覺”、“雙目”及“三目”立體視覺。

三、研究與應用計算機視覺處理技術

從對圖像進行編輯的.過程可以看出,計算機視覺處理技術在物體成像及計算後會在灰度陣列中參雜無效信息羣,使得信息存在遺失風險。成像的噪聲在一定程度上也對獲取有效信息造成了干擾。故而,處理圖像必須要有前提地預設分析,還原圖像本相,從而消去噪音。邊緣增強在特定的圖像變化程度中,其起到的是對特徵方法的削減。基於二值化,分割圖像才能夠進一步開展。對於物體的檢測多借助某個範圍來達到目的。識別和測算物體一般總是靠對特徵的甄別來完成的。

四、分析處理三維物體技術

物體外輪擴線及表面對應位置的限定下,物體性質的外在表現則是其形狀。三維物體從內含性質上來看也有體現,如通過其內含性質所變現出來的表層構造及邊界劃定等等。故而在確定圖像特徵方面,物體的三維形態是最常用的處理技術。檢測三維物體形狀及分析距離從計算機視覺技術角度來看,渠道很多,其原理主要是藉助光源特性在圖像輸入時的顯現來實現的。其類別有主動與被動兩類。藉助自然光照來對圖像獲取並挖掘深入信息的技術叫做被動測距;主動測距的光源條件則是利用人爲設置的,其信息也是圖像在經過測算分析時得到的。被動測距的主要用途體現在軍工業保密及限制環境中,而普通建築行業則主要利用主動測距。特別是較小尺寸物體的測算,以及擁有抗干擾及其他非接觸測距環境。

(一)主動測距技術。主動測距,主要是指光源條件是在人爲創設環境中滿足的,且從景物外像得到相關點化信息,可以適當顯示圖像大概並進行初步分析處理,以對計算適應功率及信息測算程度形成水平提高。從技術種類上說,主動測距技術可分爲雷達取像、幾何光學聚焦、圖像干擾及衍射等。除了結構光法外的測量方法均爲基於物理成像,並蒐集所成圖像,並得到特殊物理特徵圖像。從不同的研究環境到條件所涉,以結構光法測量作爲主要技術的工程需求較爲普遍,其原理爲:首先在光源的設計上由人爲來進行環境考慮測算,再從其中獲取較爲全面的離散點化信息。在離散處理後,此類圖像已經形成了較多的物體真是特徵表象。在此基礎上,信息需要不斷簡化與甄別、壓縮。如果分析整個物體特徵信息鏈,則後期主要體現在對於數據的簡化分析。如今人們已經把研究的目光轉向了結構光測量方法的應用,體現在物體形狀檢測等方面。

(二)被動測距技術。被動測距,對光照條件的選擇具有侷限性,其主要通過對於自然光的覆蓋得以實現。它在圖像原始信息處理及分析匹配方面技術指向較爲突出。也通過此三維物體之形狀及周圍環境深度均被顯露。在圖像原始信息基礎上的應用計算,其與結構光等相比繁雜程度較高。分析物體三維特性,着重從立體視覺內涵入手,適應物體自身特點而存在。不過相對來說獲得圖像特徵纔是其適應匹配的條件保障。點、線、區域及結構紋理等是物象特徵的主體形式。其中物特較爲基礎與原始的特徵是前兩個特徵,同時它們也是其他相關表徵的前提。計算機系統技術測量基本原理爲對攝像機進行構建分析,並對其圖像表徵進行特徵匹配,以得到圖像不同區間的視覺差異。

五、結束語

通過對計算機視覺技術的研究,悉知其主要的應用領域及技術組成。在系統使用的基礎上深入設計,對系統主要構成環節進行分析。從而將三維複雜形態原理、算法及測量理論上升到實際應用。隨着社會對於計算機的倚賴程度增加,相信該技術在建築或者其他領域會有更加深入的研究及應用。