基于數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量理論的構(gòu)筑物模型形變測(cè)量方法研究
發(fā)布時(shí)間:2020-09-25 17:47
隨著我國(guó)工程建設(shè)行業(yè)的快速發(fā)展,構(gòu)筑物作為大型工程的重要組成部分,其形態(tài)變化對(duì)于工程質(zhì)量具有重要影響,因此受到人們的廣泛關(guān)注。構(gòu)筑物表面的形變測(cè)量同建筑物的形變測(cè)量一樣具有重要意義。數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量技術(shù)作為光學(xué)形變測(cè)量方法,具有非接觸、測(cè)量精度高、環(huán)境要求低、實(shí)用性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。本文把數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量用于構(gòu)筑物模型的形變測(cè)量中去,研究其用于構(gòu)筑物模型二/三維形變測(cè)量的可行性。本文在數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量原理的基礎(chǔ)上,分別研究了利用單個(gè)相機(jī)對(duì)構(gòu)筑物模型面內(nèi)形變的測(cè)量方法,以及利用兩臺(tái)相機(jī)對(duì)構(gòu)筑物模型三維形變測(cè)量方法。在構(gòu)筑物模型的二維形變測(cè)量工具中,加入可靠性置信引導(dǎo)技術(shù)處理感興趣邊界處的點(diǎn),并引入多線程置信引導(dǎo)技術(shù)來(lái)提高計(jì)算效率。同時(shí)對(duì)圖像各個(gè)像素點(diǎn)的梯度值、海森矩陣的值和每一個(gè)種子點(diǎn)的迭代初值進(jìn)行預(yù)處理,提高了程序的計(jì)算效率。通過(guò)精確控制紋理圖像的位移,綜合考慮紋理質(zhì)量和測(cè)量環(huán)境的影響,研究了插值函數(shù)和子區(qū)尺寸對(duì)位移測(cè)量結(jié)果的影響。通過(guò)構(gòu)筑物模型的平移實(shí)驗(yàn),研究測(cè)量距離和測(cè)量角度對(duì)位移測(cè)量結(jié)果的影響。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析雙五次B樣條插值函數(shù)測(cè)量精度明顯高于雙三次樣條插值函數(shù),插值函數(shù)次數(shù)的增加可以明顯提高其測(cè)量精度;子區(qū)尺寸最佳范圍為11×11~31×31(pix);本文設(shè)備最佳測(cè)量距離為70~110cm,最佳測(cè)量角度為0~5~°。最后,本文通過(guò)模擬剛體平移實(shí)驗(yàn)和實(shí)地單向受力位移實(shí)驗(yàn),對(duì)本文提出的形變測(cè)量方法的可靠性進(jìn)行驗(yàn)證。模擬剛體平移實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,面內(nèi)位移實(shí)測(cè)位移的相對(duì)誤差在6%以內(nèi),離面位移的相對(duì)誤差在25%以內(nèi)。實(shí)地構(gòu)筑物模型單向受力位移實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,位移量大于1mm時(shí),80%實(shí)測(cè)位移的相對(duì)誤差位于10%以內(nèi)。
【學(xué)位單位】:西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:P231
【部分圖文】:
圖 3-3 不同紋理信息的圖像函數(shù)對(duì)測(cè)量精度的影響前后的影像進(jìn)行插值處理是圖像匹配中重要的一步,插值函數(shù)的選的結(jié)果。本文用雙三次樣條插值函數(shù)和雙五次 B 樣條插值函數(shù)對(duì)圖圖像進(jìn)行處理,對(duì)計(jì)算得到的結(jié)果進(jìn)行分析。用 Matlab 軟件對(duì)三的平移,理論平移量為 0.1、0.2 0.9、1.0(pix),實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為該圖像子區(qū)大小為 21 21(pix)。
西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第33頁(yè)圖 3-3 不同紋理信息的圖像3.2.1.1 插值函數(shù)對(duì)測(cè)量精度的影響對(duì)變形前后的影像進(jìn)行插值處理是圖像匹配中重要的一步,插值函數(shù)的選取決定著測(cè)量精度的結(jié)果。本文用雙三次樣條插值函數(shù)和雙五次 B 樣條插值函數(shù)對(duì)圖(3-3)中的三種紋理圖像進(jìn)行處理,對(duì)計(jì)算得到的結(jié)果進(jìn)行分析。用 Matlab 軟件對(duì)三幅圖像進(jìn)行 x 方向的平移,理論平移量為 0.1、0.2 0.9、1.0(pix),實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為該圖像平移量的平均值,子區(qū)大小為 21 21(pix)。
圖 3-5 三種紋理圖像在不同子區(qū)下的平移實(shí)驗(yàn)結(jié)果3.2.2 測(cè)量外部參數(shù)對(duì)面內(nèi)位移測(cè)量結(jié)果的影響在前文討論中,本文使用的方法匹配精度可以達(dá)到 0.03 個(gè)像素。在實(shí)際測(cè)量中,由于測(cè)量環(huán)境的限制,測(cè)量距離和測(cè)量角度并不是固定不變的。本文就不同測(cè)量距離
本文編號(hào):2826868
【學(xué)位單位】:西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:P231
【部分圖文】:
圖 3-3 不同紋理信息的圖像函數(shù)對(duì)測(cè)量精度的影響前后的影像進(jìn)行插值處理是圖像匹配中重要的一步,插值函數(shù)的選的結(jié)果。本文用雙三次樣條插值函數(shù)和雙五次 B 樣條插值函數(shù)對(duì)圖圖像進(jìn)行處理,對(duì)計(jì)算得到的結(jié)果進(jìn)行分析。用 Matlab 軟件對(duì)三的平移,理論平移量為 0.1、0.2 0.9、1.0(pix),實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為該圖像子區(qū)大小為 21 21(pix)。
西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第33頁(yè)圖 3-3 不同紋理信息的圖像3.2.1.1 插值函數(shù)對(duì)測(cè)量精度的影響對(duì)變形前后的影像進(jìn)行插值處理是圖像匹配中重要的一步,插值函數(shù)的選取決定著測(cè)量精度的結(jié)果。本文用雙三次樣條插值函數(shù)和雙五次 B 樣條插值函數(shù)對(duì)圖(3-3)中的三種紋理圖像進(jìn)行處理,對(duì)計(jì)算得到的結(jié)果進(jìn)行分析。用 Matlab 軟件對(duì)三幅圖像進(jìn)行 x 方向的平移,理論平移量為 0.1、0.2 0.9、1.0(pix),實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為該圖像平移量的平均值,子區(qū)大小為 21 21(pix)。
圖 3-5 三種紋理圖像在不同子區(qū)下的平移實(shí)驗(yàn)結(jié)果3.2.2 測(cè)量外部參數(shù)對(duì)面內(nèi)位移測(cè)量結(jié)果的影響在前文討論中,本文使用的方法匹配精度可以達(dá)到 0.03 個(gè)像素。在實(shí)際測(cè)量中,由于測(cè)量環(huán)境的限制,測(cè)量距離和測(cè)量角度并不是固定不變的。本文就不同測(cè)量距離
【參考文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前1條
1 唐正宗;梁晉;肖振中;郭成;;用于三維變形測(cè)量的數(shù)字圖像相關(guān)系統(tǒng)[J];光學(xué)精密工程;2010年10期
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條
1 袁文廳;基于立體視覺(jué)的結(jié)構(gòu)變形全過(guò)程測(cè)量方法[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年
2 申宇;基于雙目立體視覺(jué)的結(jié)構(gòu)變形監(jiān)測(cè)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年
本文編號(hào):2826868
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