《隧道及地下工程信息化技术与应用》课件 第二章 数字图像技术在隧道及地下工程中的应用

第二章数字图像技术在隧道及地下工程中的应用东南大学土木工程学院《隧道及地下工程信息化技术与应用》内容提纲数字图像技术概述1基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2基于数字图像的岩体结构面自动识别32.1数字图像技术概述2.1.1数字图像技术简介数字图像技术数字照相图像处理图像增强图像重构图像分割图像识别图像理解……自然光到图像传感器(CCD/CMOS)上，图像传感器将光信号线经过透镜系统转变为数字信号记录并保存在相机中的过程。利用计算机对数码相机所获得的图像进行处理并提取所需信息的过程。2.1数字图像技术概述2.1.2数字图像基本原理世界坐标系相机坐标系成像平面坐标系镜头畸变图像坐标系刚性变换R+T空间到平面光学透镜固有的透视失真，坐标变化2.1数字图像技术概述2.1.2数字图像基本原理R=R(α，β，γ)，T=(tx，ty，tz)т世界坐标系相机坐标系成像平面坐标系镜头畸变图像坐标系（f，κ，sx，sy，cx，cy，WI，HI）f(m)0.018843κ-434.009sx

(m)5.09e-006sy

(m)5.1e-006cx2300.47cy1570.48WI4592HI3056控制点法计算外参相机标定内参2.1数字图像技术概述2.1.2数字图像基本原理深度信息提取有二维、三维测量等方法，三维测量存在计算量大、耗时长、视觉设备昂贵、需要更大的设备安装空间等缺点。由二维信息获得真实的世界坐标是一对多的映射关系，不能确定唯一的世界坐标值。将被测对象放在一个位姿已知的平面上来测量，这个已知的平面称为测量平面。测量平面位姿的确定采用控制点法计算得到。2.1.2数字图像基本原理附属设备选用相机选用要求：高像素

适应各种恶劣环境

可固定相机内参

选用：1、Sonyα550+标准镜头DT18-55mmf/3.5-5.6SAM2、DH-ITS5010SC+镜头M3Z1228C-MP2.1数字图像技术概述内容提纲数字图像技术概述1基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2基于数字图像的岩体结构面自动识别32.2基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2.2.1支撑位置识别根据现场相机安装条件估计焦距室内相机标定相机现场安装固定、采集基坑图像累计已经施工的支撑根数，计算支撑位置对基坑图像镜头畸变校正控制点法计算相机外部参数导入真实世界坐标系中的支撑坐标映射支撑区域至图像提取支撑图像特征

颜色分量关系判断是否施工？导入下一根支撑的世界坐标否是数字图像图像处理图像处理——理想环境下2.2基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2.2.1支撑位置识别校正前校正后累计已经施工的支撑根数，计算支撑位置对基坑图像镜头畸变校正控制点法确定相机位姿导入真实世界坐标系中的支撑坐标映射支撑区域至图像提取支撑图像特征颜色分量关系判断是否施工？结束导入下一根支撑的世界坐标否是2.2基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2.2.1支撑位置识别相机外参相机内参累计已经施工的支撑根数，计算支撑位置对基坑图像镜头畸变校正控制点法确定相机位姿导入真实世界坐标系中的支撑坐标映射支撑区域至图像提取支撑图像特征颜色分量关系判断是否施工？结束导入下一根支撑的世界坐标否是2.2基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2.2.1支撑位置识别利用RGB颜色空间三个分量高度相关的特性，提取支撑图像，将其分解为R、G、B三个颜色分量，统计各分量之间的相对关系（如R/G，R/B），作为判断支撑图像区别于其它物体图像的依据。对所有支撑循环依次判断，结合设计资料，每判断一根支撑就返回已施工支撑的真实坐标得到当前基坑支撑的具体位置。针对具体基坑统计得出的数值，程序鲁棒性大大提高；没有通过颜色分量关系统计的基坑，可采用统计给出的参考值。累计已经施工的支撑根数，计算支撑位置对基坑图像镜头畸变校正控制点法确定相机位姿导入真实世界坐标系中的支撑坐标映射支撑区域至图像提取支撑图像特征颜色分量关系判断是否施工？结束导入下一根支撑的世界坐标否是2.2基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2.2.1支撑位置识别——考虑复杂条件光照条件支撑遮挡2.2基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2.2.1支撑位置识别RGB颜色空间三个分量在光照条件发生轻微变化时就会随之变化RGB颜色空间研究光照条件对支撑位置识别的影响

光照条件对基坑支撑位置识别的影响2.2基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2.2.1支撑位置识别随着光照强度的增大，蓝色支撑R、G、B三通道上的灰度值都增大。蓝色支撑R通道灰度值140以内，G通道灰度值190以内，B通道灰度值245以内。蓝色支撑R通道上的灰度值随着光照强度0~100klux的增大呈直线增大，G通道上的灰度值在光照强度0~40klux范围内直线增大，后缓慢增大，B通道上的灰度值在40klux后增势更加缓慢。

光照条件对基坑支撑位置识别的影响2.2基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2.2.1支撑位置识别支撑遮挡对支撑位置识别的影响2.2基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2.2.1支撑位置识别支撑遮挡对支撑位置识别的影响已施工的基坑支撑被遮挡支撑布尔运算后的被遮挡支撑图像（蓝色）支撑遮挡问题处理思路支撑遮挡问题处理流程2.2基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2.2.2基坑开挖深度测量控制点法确定测量平面位姿提取开挖深度位置点的图像坐标建立相机坐标系中的图像点对应光线转换光线方程至测量平面坐标系根据光线方程与测量平面交点计算基坑开挖的实际深度基坑开挖的实际深度通过开挖深度位置图像点对应的光线方程与已知测量平面

z=0相交获取。xcyczc●●(0，0，0)T(r，c)T(u，v，f)Txmymzm

2.2基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2.2.2基坑开挖深度测量控制点法确定测量平面位姿提取开挖深度位置点的图像坐标建立相机坐标系中的图像点对应光线转换光线方程至测量平面坐标系根据光线方程与测量平面交点计算基坑开挖的实际深度注：式中，Om=(ox，oy，oz)T；Dm=(dx，dy，dz)T，表示光线的方向向量。相机坐标系测量平面坐标系相机光心坐标(0，0，0)TOm=

-RTT待测点坐标(u，v，f)TIm=RT((u，v，f)T-T)光线方程𝑳𝒄=(𝟎,𝟎,𝟎)𝑻+𝝀(𝒖,𝒗,𝒇)𝑻𝐿𝑚=𝑂𝑚+𝜆(𝐼𝑚−𝑂𝑚)=𝑂𝑚+𝜆𝐷𝑚

由于测量平面就是平面zw=0，光线与测量平面交点的zw坐标必为0，而光线与测量平面的交点zw坐标为oz+λdz，容易求得λ=-oz/dz。内容提纲数字图像技术概述1基于数字图像的基坑支撑位置识别与深度测量2基于数字图像的岩体结构面自动识别32.3.1三维点云重构2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别双目三维重构技术摸拟人眼视觉机理，利用左右两个已知内参和外参的相机，同时拍摄物体的立体像对，对物体表面进行三维重构。随着计算机视觉技术的高速发展，基于多目视觉的三维重构技术已成为领域研究热点。多目三维重构技术在双目视觉的基础上，增加一台或者多台照相设备辅助拍摄或者采用单设备多视角拍摄进行测量，以得到同一物体不同角度下的多副图像。数字照相三维点云重构点云后处理隧道掌子面数字照相拍摄位置2.3.2产状识别2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别不连续面产状识别步骤岩体不连续面（或结构面）产状是岩体不连续面的重要参数，对岩体稳定性和地下水渗流路径有重要影响。传统的不连续面产状测量由地质工程师借助地质罗盘和倾角仪完成，这种手工测量往往既危险又耗时，且部分区域人工无法到达，易产生误差。2.3.2产状识别2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别不连续面自动化识别运行界面不连续面自动化分组不连续面分割和优化不连续面平面拟合坐标系转换和产状计算

不连续面产状识别步骤2.3.3迹长测量2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别不连续面迹线提取步骤迹线长度也是不连续面的重要参数，岩体断裂尺寸的信息（如岩体断裂迹长分布和节理直径分布）通常由迹长的测量结果估算得到。2.3.3迹长测量2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别迹线自动化识别运行界面

不连续面迹线自动提取步骤迹线特征点检测特征点分组迹线片段生长迹线片段连接冗余片段去除2.3.4间距计算2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别迹线自动化识别运行界面

不连续面平均间距计算步骤迹线聚类分组计算平均产状计算测线方向计算测线与迹线交点2.3.5粗糙度计算2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别不连续面粗糙度计算运行界面结构面的粗糙度系数是影响结构面抗剪强度的重要因素。不连续面粗糙度计算运行界面不连续面粗糙度计算运行界面2.3.6张开度计算2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别平均最小宽度法不连续面张开度测量

不连续面张开度计算步骤提取初始边缘点获取亚像素边缘计算张开度的像素宽度按比例确定张开度2.3.7基于数字图像的岩体结构面自动识别应用案例2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别基于单相机的双目三维重构系统获得的三维点云隧道施工环境下的摄影测量隧道施工环境2.3.7基于数字图像的岩体结构面自动识别应用案例2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别ZK21+690.8掌子面中各组不连续面的平面拟合结果不连续信息的提取——产状不同里程处隧道掌子面自动化分组结果2.3.7基于数字图像的岩体结构面自动识别应用案例2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别不连续信息的提取——产状产状测量结果根据各组不连续面的法向量和转换矩阵计算不连续面的产状。2.3.7基于数字图像的岩体结构面自动识别应用案例2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别不同采样窗半径下计算得到的平均迹长不连续信息的提取——迹线不同里程处隧道掌子面迹线提取结果将提取出的迹线正交地投影到采样平面上，采用自动化的圆形测窗法采样流程计算各个掌子面岩体的平均迹长。2.3.7基于数字图像的岩体结构面自动识别应用案例2.3基于数字图像的岩体结构面自动识别不连续信息的提取——间距计算不同里程处隧道掌子面的不连续面平均间距间距计算结果采用K均值聚类法对提取出的迹线分组，每组迹线用