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計算機視覺(jué)技術(shù)在交通工程測量中的應用理工論文
一、引言
隨著(zhù)科技的發(fā)展,計算機替代人的視覺(jué)與思維已經(jīng)成為現實(shí),這也是計算機視覺(jué)的突出顯現。那么在物體圖像中識別物體并作進(jìn)一步處理,是客觀(guān)世界的主觀(guān)反應。在數字化圖像中,我們可以探尋出較為固定的數字聯(lián)系,在物體特征搜集并處理時(shí)做到二次實(shí)現。這既是對物體特征的外在顯現與描繪,更是對其定量信息的標定。從交通工程領(lǐng)域的角度來(lái)看,該種技術(shù)一般應用在交管及安全方面。監控交通流、識別車(chē)況及高速收費都是屬于交通管理的范疇;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(gè)基礎上,筆者對計算機視覺(jué)系統的組成及原理進(jìn)行了分析,并形成視覺(jué)處理相關(guān)技術(shù)研究。
二、設計計算機視覺(jué)系統構成
計算機視覺(jué)處理技術(shù)的應用是建立在視覺(jué)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(guān)器件及圖像采集卡等元件。
(一)照明條件的設計。在測量物體的表征時(shí),環(huán)境的創(chuàng )設是圖像分析處理的前提,其主要通過(guò)光線(xiàn)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(kāi)照明條件的選擇。在設計照明條件時(shí),我們通常會(huì )視具體而不同處理,不過(guò)總的目標是一定的,那就是要利于處理圖像及對其進(jìn)行提取分析。在照明條件的設定中,主動(dòng)視覺(jué)系統結構光是較為典型的范例。
(二)數據采集的處理。如今電耦合器件(CCD)中,攝像機及光電傳感器較為常見(jiàn)。它們輸出形成的影像均為模擬化的電子信號。在此基礎上,A模式與D模式的相互對接更能夠讓信號進(jìn)入計算機并達到數字處理標準,最后再量化入計算機系統處理范圍�？陀^(guān)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(lái)實(shí)現。其過(guò)程為:彩色模擬信號解碼為RGB單獨信號,并單獨A/D轉換,輸出后借助色彩查找表來(lái)顯示相應色彩。每幅圖像一旦經(jīng)過(guò)數字處理就會(huì )形成點(diǎn)陣,并將n個(gè)信息濃縮于每點(diǎn)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。故而從信息采集量上來(lái)看,彩色的圖像采集分析更為繁復些。不過(guò)黑白跟灰度圖像也基本適應于基礎信息的特征分析。相機數量及研究技法的角度,則有三個(gè)分類(lèi):“單目視覺(jué)”、“雙目”及“三目”立體視覺(jué)。
三、研究與應用計算機視覺(jué)處理技術(shù)
從對圖像進(jìn)行編輯的過(guò)程可以看出,計算機視覺(jué)處理技術(shù)在物體成像及計算后會(huì )在灰度陣列中參雜無(wú)效信息群,使得信息存在遺失風(fēng)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,其起到的是對特征方法的削減�；诙祷�,分割圖像才能夠進(jìn)一步開(kāi)展。對于物體的檢測多借助某個(gè)范圍來(lái)達到目的。識別和測算物體一般總是靠對特征的甄別來(lái)完成的。
四、分析處理三維物體技術(shù)
物體外輪擴線(xiàn)及表面對應位置的限定下,物體性質(zhì)的外在表現則是其形狀。三維物體從內含性質(zhì)上來(lái)看也有體現,如通過(guò)其內含性質(zhì)所變現出來(lái)的表層構造及邊界劃定等等。故而在確定圖像特征方面,物體的三維形態(tài)是最常用的處理技術(shù)。檢測三維物體形狀及分析距離從計算機視覺(jué)技術(shù)角度來(lái)看,渠道很多,其原理主要是借助光源特性在圖像輸入時(shí)的顯現來(lái)實(shí)現的。其類(lèi)別有主動(dòng)與被動(dòng)兩類(lèi)。借助自然光照來(lái)對圖像獲取并挖掘深入信息的技術(shù)叫做被動(dòng)測距;主動(dòng)測距的光源條件則是利用人為設置的,其信息也是圖像在經(jīng)過(guò)測算分析時(shí)得到的。被動(dòng)測距的主要用途體現在軍工業(yè)保密及限制環(huán)境中,而普通建筑行業(yè)則主要利用主動(dòng)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(huán)境。
(一)主動(dòng)測距技術(shù)。主動(dòng)測距,主要是指光源條件是在人為創(chuàng )設環(huán)境中滿(mǎn)足的,且從景物外像得到相關(guān)點(diǎn)化信息,可以適當顯示圖像大概并進(jìn)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(shù)種類(lèi)上說(shuō),主動(dòng)測距技術(shù)可分為雷達取像、幾何光學(xué)聚焦、圖像干擾及衍射等。除了結構光法外的測量方法均為基于物理成像,并搜集所成圖像,并得到特殊物理特征圖像。從不同的研究環(huán)境到條件所涉,以結構光法測量作為主要技術(shù)的工程需求較為普遍,其原理為:首先在光源的設計上由人為來(lái)進(jìn)行環(huán)境考慮測算,再從其中獲取較為全面的離散點(diǎn)化信息。在離散處理后,此類(lèi)圖像已經(jīng)形成了較多的物體真是特征表象。在此基礎上,信息需要不斷簡(jiǎn)化與甄別、壓縮。如果分析整個(gè)物體特征信息鏈,則后期主要體現在對于數據的簡(jiǎn)化分析。如今人們已經(jīng)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(dòng)測距技術(shù)。被動(dòng)測距,對光照條件的選擇具有局限性,其主要通過(guò)對于自然光的覆蓋得以實(shí)現。它在圖像原始信息處理及分析匹配方面技術(shù)指向較為突出。也通過(guò)此三維物體之形狀及周?chē)h(huán)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,著(zhù)重從立體視覺(jué)內涵入手,適應物體自身特點(diǎn)而存在。不過(guò)相對來(lái)說(shuō)獲得圖像特征才是其適應匹配的條件保障。點(diǎn)、線(xiàn)、區域及結構紋理等是物象特征的主體形式。其中物特較為基礎與原始的特征是前兩個(gè)特征,同時(shí)它們也是其他相關(guān)表征的前提。計算機系統技術(shù)測量基本原理為對攝像機進(jìn)行構建分析,并對其圖像表征進(jìn)行特征匹配,以得到圖像不同區間的視覺(jué)差異。
五、結束語(yǔ)
通過(guò)對計算機視覺(jué)技術(shù)的研究,悉知其主要的應用領(lǐng)域及技術(shù)組成。在系統使用的基礎上深入設計,對系統主要構成環(huán)節進(jìn)行分析。從而將三維復雜形態(tài)原理、算法及測量理論上升到實(shí)際應用。隨著(zhù)社會(huì )對于計算機的倚賴(lài)程度增加,相信該技術(shù)在建筑或者其他領(lǐng)域會(huì )有更加深入的研究及應用。