图像数据处理及其在墙体渗漏检测中的应用
详细信息    本馆镜像全文|  推荐本文 |  |   获取CNKI官网全文
摘要
图像是人类获取信息的主要途径。本文基于墙体渗漏判断的实际应用,主要探讨了如何采用图像数据处理技术为检测建立更实用更精确的数字化处理平台。本文完成了以下主要工作:
     (1)根据数据采集的工作环境和采集要求,使用模块化和平台化设计技术思想搭建了墙体渗漏数字化检测装置,同时完成与上位机的通信与传输,并在上位机内完成数据的二维重组与三维重构。
     (2)对摄像机标定,图像滤波,特征点匹配,双目视差,几何变换,边缘检测等一系列数字图像及数据处理算法进行了分析并应用于墙体渗漏检测的数字化处理,提供墙体渗漏判定的可靠的依据。
     (3)在上述研究的基础上,对检测现场的采集数据和实景图像的数据融合方法进行了探讨,并应用模糊控制理论对渗漏原因和程度做出科学客观的分析。
     经实验验证,研制的采集子系统和处理子系统能够完成需要的基本功能,图像数据处理过程中采用的算法满足了应用需求的精确度。
The technology of digital image processing has applied widely in various fieldssuch as medical treatment and diagnosis, resource and environment, weather andtraffic detection and so on, and has created great social values. This paper mainlydiscusses that how to build more utility and more accurate digital procession platformfor wall water-leakage detections using digital image procession technology, which isbased upon the application of wall water-leakage evaluation.
     The main work shows as follows:
     (1) According to the working environment and acquiring demand, modular andplatform technology is applied to the designation and realization of wallwater-leakage, both the hardware and software structure. Meanwhile, buildcommunication between micro-chip and PC machine, recompose and display theoriginal data in PC.
     (2) Analyzing, comparing and applying several data process and digital imageprocess algorithms, such as stereo vision system, edge detection, neural network,fuzzy control, feature identification and so on.
     (3) Based on the researches mentioned above, discuss data fusion method tosampled data and field images, and introduce the fuzzy control theory into the projectto generate a final water-leakage cause evaluation report.
     The experiment proves that both the data acquirement system and the dataprocess system meet the needs, and the algorithms used in image processing reach theprecision requirement.
引文
[1] 王仲辰.外墙抗渗性能现场检测装备与方法.中国专利信息网.〈国际分类号〉 G01N13/04、G01N27/00
    [2] 宋文章.防水层渗漏部分的检测方法.建筑技术开发.2000.8,63-64
    [3] 李介谷.计算机视觉的理论和实践.上海:上海交通大学出版社,1991.1~5.
    [4] 马颂德,张正友.计算机视觉——计算理论与算法基础.科学出版社,1998:72-78
    [5] Zhang Z. Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations. ICCV,1999:663-673
    [6] 吴健康.数字图像分析.人民邮电出版社,1989:1-5
    [7] 柳薇,马争鸣.基于边缘检测的图像小波阈值去噪方法.中国图像图形学报,2002(8):788-793
    [8] Dov Dori, Robert M Haralick. A pattern recognition approach to the detection of complex edges. Pattern Recognition Letters, 1995,16:417-529
    [9] 周德龙,潘泉,张洪才.图像模糊边缘检测的改进算法.中国图像图形学报,2001,6A(4):353-358
    [10] 杨海军,梁德群.一种新的基于信息测度和神经网络的边缘检测方法.电子学报,2001,29(1):51-53
    [11] 杨煊,梁德群.基于图像信息测度的多尺度边缘检测方法.模式识别和人工智能,2001,11(4):442-446
    [12] 袁懿弘.基于非线性模糊函数的图像平滑与边缘检测新方法 2005.6
    [13] 刘继忠,朱根兴,周晓军.基于Haralick算法的超声图像边缘特征提取.NDT无损检测,2005,27(1)
    [14] 董春来,王坚.利用MATLAB实现图像处理与分析.现代测绘,2003.10,9-11
    [15] 杨短,梁德群.基于方向信息的多尺度边缘捡测方法.西安电子科技大学学报,1997,24(4):524-530.
    [16] Abutalcb A S. Automatic Thresholding of Grey-level Pictures Using Two Dimensional Entropy. Computer Vision, Graphics, Image Process, 1989, 47(1): 22
    [17] 管业鹏,顾伟康.基于双目视觉的基准差梯度立体匹配法.传感技术学报,2004.3,74-77
    [18] 任重,邵军力.立体视觉中的双目匹配方法研究.信息与控制,2001
    [19] 罗亚波,陈定方.采用射影几何方法实现视觉模拟系统.武汉理工大学学报,2002,24(8):83-85
    [20] 颜树华,吕海宝.立体视差法中距离分辨率的理论分析.光电工程,1998(4),20-23
    [21] 张晓光,林家骏.X射线检测焊缝的图像处理与缺陷识别.华东理工大学学报,2004(4),199-202
    [22] 徐安,郭其一,岳继光等.微型计算机控制技术.北京:科学出版社,2004
    [23] 何立民.建设单片机应用平台,实施平台发展战略.今日电子,2000(2)
    [24] 冯继超.面向21世纪的嵌入式系统及发展方向.工业控制计算机,2001(5)
    [25] 周航慈.《单片机与嵌入式系统程序设计技术》演讲稿,2003
    [26] 何立明.I~2C总线应用系统设计.北京:北京航空航天大学出版社,1995.2
    [27] 徐安.单片机原理与应用.北京:北京希望电子出版社,2003
    [28] 张有德,赵志英,涂时亮.单片微型机原理、应用与实验.复旦大学出版社,2000
    [29] 徐爱钧,彭秀华.单片机高级语言C51 Windows环境编程与应用.电子工业出版社,2001.7
    [30] 邵贝贝.单片机技术的发展与单片机应用的广泛选择.电子技术应用,1993(3)
    [31] Philips Semiconductors Co. Preliminary Data of P89LPC938, 2001
    [32] 康耀红.数据融合理论与应用.西安电子科技大学出版社,1997
    [33] 郭戈,罗志刚.多传感器数据融合方法的研究与进展.机电一体化,2003.5:12-17
    [34] 倪国强,李勇亮.基于神经网络的数据融合技术的新进展.北京理工大学学报,2003,8,503-508
    [35] 王丽荣.基于小波变换的目标检测方法研究.吉林大学博士学位论文,2006.6
    [36] Leu MC, Pherwani RM. Vision System for Three dimensional Position Measurement Based on Stereo Disparity[J]. Optics and Laser Technology, 1989. 21(5): 319-324.
    [37] 张乃尧,阎平凡.神经网络与模糊控制.北京:清华大学出版社,1998.2
    [38] Lefteri H.Tsoukalas & Robert E.Uhrig. FUZZY AND NEURAL APPROACHES IN ENGINEERING. A Wiley-interscience Publication, 1996
    [39] 胡守仁.神经网络导论.国防科技大学出版社,1993
    [40] Timothy J. Ross. Fuzzy Logic with Engineering Applications. New York McGraw-Hill. Inc, 1995
    [41] 谷荻隆嗣,荻原将文,山口亨[日].人工神经网络与模糊信号处理.科学出版社,2003
    [42] 胡昌华等.基于MATLAB的系统分析与设计.西安:西安电子科技大学出版社,1999
    [43] 刘少军.现代控制方法及计算机辅助设计.中南大学出版社,2003
    [44] 楼顺天.基于MATLAB的系统分析与设计-控制系统.西安电子科技大学出版社,1998
    [45] 闻新,周露,张鸿.MATLAB科学图形构建基础与应用(6.X).科学出版社,2002
    [46] 孙兆林.MATLAB6.X图像处理.北京:清华大学出版社,2002
    [47] 丛爽.面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用(第二版).中国科技大学出版社,2003
    [48] 闻新等.MATLAB神经网络仿真与应用.科技出版社,2003
    [49] 飞思科技产品研发中心.MATLAB6.5辅助神经网络分析与设计.电子工业出版社,2004
    [50] Fuzzy Logic Toolbox for use with MATLAB, User's Guide (Version 2), 1995-1998
    [51] Ronger Jang J S. MATLAB Fuzzy Logical Toolbox. The Mathworks Inc., 1997
    [52] 楼顺天.基于MATLAB的系统分析与设计-模糊控制.西安:西安电子科技大学出版社,2002
    [53] 焦李成.神经网络理论.西安:西安电子科技大学出版社,1990:112-200.
    [54] 吴简彤,王建华.神经网络技术及其应用.哈尔滨工程大学出版社,1998
    [55] 赵云,喻炜.基于MATLAB的边缘检测技术设计图像分类器的研究.青海大学学报(自然科学版),2003.8:56-58

© 2004-2018 中国地质图书馆版权所有 京ICP备05064691号 京公网安备11010802017129号

地址:北京市海淀区学院路29号 邮编:100083

电话:办公室:(+86 10)66554848;文献借阅、咨询服务、科技查新:66554700