铁路轨道数码影像的纠正与拼接

铁路轨道数码影像的纠正与拼接

论文摘要

目前,轨道平顺性的静态检测通常用轨检仪或人工量测,这些方法费时费力。针对我国轨道静态检查技术的现状,考虑到铁路提速后对轨道状态控制精度的要求正在不断提高,轨向平顺性直接关系到行车的安全与舒适,是平顺性检测的一项重要指标。研究一种快速、高效的轨向平顺性检测方法有实际意义。近几年数码相机的普及,以及数字图像处理技术在精度上的不断提高,使得近景摄影测量的应用越来越广泛。采用近景摄影测量方法来检测轨道的轨向平顺性,是值得探索的研究课题。本文采用非量测数码相机获得轨道序列图像,重点研究了处理这些轨道序列数码影像的方法,从而获得轨道图像的二维俯视影像图,用于后续的轨道轨向检测。具体来说,论文完成了如下研究内容并得到相关结论:1、详细分析轨道数码影像进行平顺性检测的可行性,着重研究了图像纠正和图像拼接产生的误差对轨道轨向平顺性检测的影响,给出了重叠度与整体误差的关系式,通过作图说明重叠度在53%附近时整体误差最小2、采用基于直线特征的畸变校正方法,该方法利用校正前后畸变误差的相对变化量作为循环条件,计算径向畸变参数,得到最优畸变系数,由拟合直线方法计算的误差值得到0.16mm的高精度,畸变图像得到很好的校正;3、根据轨道图像的特征,采用基于灭点理论和物方平行线的几何约束方法进行轨道图像的纠正,利用图像中存在的平行线计算灭点及方位元素,从而获得几何校正模型进行纠正,试验表明此方法可用于纠正轨道图像,通过实际量测与图像量测的结果对比得出,图像纠正在轨道方向(轨向)的中误差达到0.3mm。4、提出了适合轨道纠正图像的拼接方法。采用特征点匹配方法来配准轨道纠正图像,并采取无缝拼接方法获得了较好的拼接图像。根据此方法拼接了10m弦轨道图像。对拼接的轨道图像从整体上分析精度,采用直线拟合来计算轨向的最大误差、最小误差和中误差,结果表明,轨向检测的最大误差为1.2mm,最小误差为0.2mm,中误差小于等于0.7mm,此误差与10m弦轨向检测的精度要求0.33mm仍有一定的差距。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景和意义
  • 1.2 图像拼接技术的发展及应用
  • 1.3 图像拼接技术现状
  • 1.3.1 基于灰度信息的图像拼接方法
  • 1.3.2 基于变换域的图像拼接方法
  • 1.3.3 基于特征的图像拼接方法
  • 1.4 图像拼接技术在铁路轨道影像中的作用
  • 1.5 论文的组织结构
  • 第2章 数码影像检测轨向的可行性分析
  • 2.1 轨道静态检测
  • 2.1.1 静态检测指标
  • 2.1.2 轨向静态检测
  • 2.2 数码影像获取
  • 2.2.1 相机拍摄的清晰距离计算
  • 2.2.2 序列图像的重叠度计算
  • 2.3 平顺性检测精度的需求分析
  • 2.3.1 镜头畸变的影响
  • 2.3.2 图像纠正误差及重叠度的影响
  • 2.3.3 图像拼接的影响
  • 第3章 数码影像的镜头畸变校正
  • 3.1 数码相机的畸变模型
  • 3.2 径向畸变校正的方法
  • 3.3 基于直线特征的径向畸变校正
  • 3.3.1 畸变差检校原理
  • 3.3.2 轨道图像畸变校正
  • 3.4 轨道图像畸变校正结果
  • 第4章 轨道图像的几何纠正处理
  • 4.1 图像的几何变换
  • 4.1.1 图像平移变换
  • 4.1.2 图像旋转变换
  • 4.1.3 图像缩放变换
  • 4.2 常用图像插值算法
  • 4.2.1 最临近插值法
  • 4.2.2 双线性插值法
  • 4.3 轨道图像几何校正模型
  • 4.3.1 确定灭点和方位元素的初值
  • 4.3.2 方位元素的精确解
  • 4.3.3 图像纠正
  • 4.4 轨道图像几何纠正试验
  • 4.5 几何校正精度分析
  • 第5章 轨道图像的拼接技术
  • 5.1 图像模板匹配法
  • 5.2 图像特征匹配法
  • 5.3 特征点提取
  • 5.3.1 典型的特征点提取算子
  • 5.3.2 角点检测技术
  • 5.3.3 Harris算子
  • 5.4 轨道序列图像的匹配
  • 5.4.1 初始匹配
  • 5.4.2 精确匹配
  • 5.4.3 图像仿射变换
  • 5.5 图像合并与接缝消除
  • 5.6 轨道图像拼接结果
  • 5.7 拼接精度分析
  • 结论与展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士期间发表的学术论文
  • 相关论文文献

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