摘要:图像测量技术是以现代光学为基础,融光电子学、计算机图形学、信息处理、计算机视觉等现代科学技术为一体的综合测量技术,是将图像处理技术应用于测量领域的一种新的测量方法。图像测量该技术把图像作为信息传递的载体,依据视觉的原理和数字图像处理技术对物体的成像图像进行分析研究,得到需要测量的信息,目前已经成功应用于很多领域。图像测量方法具有非接触、高速度、动态范围大、信息丰富等优点,受到国内外测量领域的重视。本文介绍了图像测量技术的历史背景,总结了图像测量系统的发展现状及其应用领域,并指出了图像测量技术存在的问题及今后发展的趋势。

  0. 引言

图像测量技术是近年来在测量领域中新兴的一种高性能测量技术。它以光学技术为基础,将光电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等多种现代科学技术融合为一体,构成光、机、电、算综合体的测量系统。图像测量,就是把测量对象——图像当作检测和传递信息的手段或载体加以利用的精确测量技术。其目的是从图像中提取有用的信号,通过对获得的二维图像进行处理和分析,得到需要的三维场景的信息,最终实现测量的目的。

图像(包括视频)测量技术广泛应用于工业产品质量检测、智能交通、安防、工程变形监测、医学等各个领域,并且随着计算机技术和信息技术的发展,其实现方法和手段也日新月异。

  1. 研究背景

科学技术和生产活动的大规模开展及一系列重大突破催生并发展了测量学科。同时,测量器具、技术和理论的发展又促进了生产技术的发展。近代科学和工业化的发展要求测量学科一方面需要进行专业化分工;同时也要求其突破经典的测量方法,寻求新的测试原理与手段,如求助于电学、光学、计算机等,从单一学科发展为多学科间的相互借鉴和渗透,形成综合各学科研究成果的新型测量系统。

传统的几何测量方法根据测量头与被测件是否接触可分为接触式与非接触式两大类。其中非接触式测量方法以前主要有光学式和气动式两种。目前,对测量技术的精度,测量效率以及测量自动化程度的要求越来越高,传统的检测原理和技术已经难以适应新的要求。特别是在某些特定场合,如微小尺寸,曲面轮廓等的在线测试课题,已成为传统测量方法实现的难题。因此,探索新的测量方法,具有十分重要的现实意义。

近二十余年来,随着激光技术,精密计量光栅制造技术,计算机技术以及图像获取和处理技术的迅猛发展和在高精度测量领域的应用,形成了新的测量技术—图像测量技术。图像测量技术以光学为基础、融入了光电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等现代科学技术,组成光、机、电、算和控制技术一体化的综合测量系统。

图像测量技术作为一种新兴的非接触测量方法有着独特的优越性,它通过把被测对象的图像作为检测和传递信息的手段,从图像中提取有用信息进而获得待测参数。光电摄像器件的产生和普及使图像测量技术成为可能,特别是电荷藕合器件(CCD)技术的发展,进一步促进了图像测量技术的形成和发展。

2. 图像测量技术的特点

图像测量系统的高分辨率、高灵敏度、光谱响应宽、动态范围大等特性是传统测量仪所无法比拟的。图像测量技术对环境没有特殊要求,非常适合于一些传统测量手段难以实现的场合应用。

(l)与被观测的对象无接触:对观测与被观测者都不会产生损伤,安全可靠。

(2)提高测量的精度:利用各种图像目标模式定位方法,特别是亚像素定位技术,可以明显地提高图像目标的定位精度。

(3)可测量传统方法不易测量的物理量:许多肉眼无法分辨的物理量,例如与待测相位有关的干涉条纹的亮度变化量,异形区域的面积,连续变化的亮度场、色彩场、条纹方位场等,都可以利用图像测量技术来实现。另外,人无法长时间在某些恶劣环境下观察的对象,也可以通过采集图像的方式进行研究。

(4)对成像系统的高精度标定和修正:成像系定和误差修正是精密测量的重要环节之一。用数字图像处理技术可以实现对摄像系统高精度的标定和误差修正,为高精度光学测量提供坚实的基础。

(5)自动化程度高:随着计算机技术的不断发展,各类图像采集、处理硬件为图像测量技术提供了新的方法手段,再加上处理算法自动化程度的提高,使得处理分析的自动化程度提高,极大地减少了处理的工作量和时间。

3. 当前图像测量研究现状

对图像测量的研究,日本,德国,美国等国家开始的比较早,提出了许多测量原理和方法,而我国在这方面的研究则开展的较晚一些。我国是从80年代中期开始图像测量技术的研究,当时典型的应用是使用线阵电荷藕合器件(CCD)进行长度的在线测量,但由于每个像素的间距不可能太小,因此精度并不高。当时面阵CCD的价格昂贵,因而基于二维摄像图像测量系统的应用较少。

最近二十几年来,图像测量技术在国内外发展很快,已广泛应用到几何量的尺寸测量,精密复杂零件的微尺寸测量和外观检测,航空遥感测量,以及光波干涉图、应力应变场状态分布图等许多方面。图像测量技术的迅速崛起和发展除了应用需求领域的不断扩展外,还得益于计算机技术的突飞猛进和数字图像处理技术的日臻完善。由于CCD制造工艺和IC技术的不断改进和提高,使基于CCD摄像的图像测量系统性能越来越高,而且成本下降,这更进一步促进了这一技术的快速发展。

4. 技术原理

图像测量的基本原理就是通过传感器将被测对象转换成计算机可识别的图像信号,再由计算机对图像的边缘纹理等特征进行处理,提取对象的特征参数,从而达到测量的目的。因此,传感器技术和图像处理技术成为图像测量系统的基础和关键。

4.1 图像测量系统的结构

图像测量系统一般由硬件和软件两部分组成,硬件系统包括:传感器、图像采集卡和计算机,软件系统视具体情况而定,主要包括控制图像卡、采集图像和处理计算图像三大部分。

图像测量系统按照所用传感器的不同可分为红外成像、CCD成像、激光成像、声纳成像等,其中以CCD成像在光学图像测量系统中应用最为广泛。

4.2 常用成像技术

(1)CCD成像

CCD(电荷耦合器件)是60年代末期由贝尔试验室发明的一种新型半导体器件,是由大量独立的光敏元件组成,这些光敏元件通常是按矩阵排列的。开始作为一种新型的PC存储电路,很快CCD具有许多其他潜在的应用,如信号和图像处理,大部分数码相机使用的感光元件是CCD。CCD近30年来发展迅速,成为近代光电成像领域中非常重要的获取图像的技术手段。基于CCD器件图像测量技术的使用范围和测试精度均比现有的机械式、光学式、电磁式的测量技术优越得多,可以满足测量速度快,精度高,非接触式及动态的自动测量的要求,它使加工、检测和控制融为一体成为可能。

(2)红外成像

红外线位于电磁波谱中的可见光谱段的红端以外,介于可见光与微波之间,波长为0.76~1000um,不能引起人眼的视觉。在实际应用中,常将其分为近红外,中红外,远红外三个波段。温度高于绝对零度的物体的分子都在不停地做无规则热运动,并产生热辐射,自然界中的物体都能辐射出不同频率的红外线。在常温下,物体辐射出的红外线位于中、远红外的光谱区,易引起物体分子的共振,有显著的热效应。因此,又称中、远红外为热红外。当物体温度升高到使原子的外层电子发生跃迁时,将会辐射出近红外。如太阳、红外灯等高温物体的辐射中就含有大量的近红外线。借助不同波段的红外线的不同物理性质,可制成不同功能的遥感器。

红外遥感是指借助对红外线敏感的探测器,不直接接触物体,来记录物体对红外线的辐射、反射、散射等信息,通过分析,揭示出物体的特征及其变化的技术。红外成像系统突破了照度和光谱响应范围对人眼的视觉限制,扩展了人眼的视觉机能。

由于红外成像系统依靠目标和背景的红外辐射差产生景物图像,不需要外界光源的照射,因此可以全天候工作。红外成像系统属于被动成像,具有良好的隐蔽性。另外,红外成像系统工作在长波段,比可见光的光辐射具有更强的烟雾透过率。因此红外成像系统的作用距离远,抗干扰能力强。红外遥感技术中能获得图像信息的仪器有:使用红外线胶片的照相机,具有红外摄影功能的数码相机,热像仪等。

(3)激光成像

激光成像就成像方式可分为干涉仪成像、激光扫描成像和激光照明焦平面成像三种。

干涉仪成像是利用激光的相干性,在监视空域形成相干条纹。当运动目标进入条纹区域时,目标上的每一个散射点将条纹强度的空域分布特性转换成时域上的回波信号序列,不同位置散射点的信号可以由回波信号序列形式或相位加以区别。因此,对回波信号进行处理,就可以还原出目标的散射点的分布及它们各自的散射强度。激光干涉仪成像同其他的成像方法相比,分辨率不受天线孔径和激光束束宽的限制,可以在远距离上实现更高的分辨率;成像速率优于扫描成像方式,且不需要机械扫描机构;接收系统使用常规单元探测器,比激光照明焦平面成像方式更简单易行。这些优点使得在10~15km的作用距离上,用成像方式确切识别目标成为可能。

激光扫描成像[6]:主要由激光源、接收机、发射机以及视频信号存储和显示设备组成,是一种可以提供三维地形影像的机载激光成像系统。它的工作原理基于激光束对目标场景进行扫描,接收场景反射的激光辐射,产生连续的模拟信号,馈送给电视型显示器,在显示器上将连续的模拟电信号再还原成实时显示目标场景的图像。与此同时,用周期信号调制激光束,然后将地面反射的激光信号的相位与基准相位进行比较,获得至地面的斜距,斜距信息再与二维影像进行组合,得到地面场景的三维影像信息数据。

激光照明焦平面成像是将激光探测器与信号处理电路结合在一起,置于光学系统的焦平面上形成具有电路自扫描功能的激光成像器件。激光焦平面阵列构成的激光成像系统工作稳定可靠、灵敏度高、性能好,是当今国内外重点发展的新一代激光探测器。

(4)声纳成像

在太空中和陆地上,通常采用光学或电磁波成像;物体内部的探测多采用X射线成像和超声波成像等;在水下,由于电磁波或光波受到强烈的衰减而无法用于较远距离的探测,所以水下较远距离的成像均采用水声成像技术。

水声成像设备也称为图像声纳。图像清晰、作用距离远是对图像声纳的基本和主要要求。要获得清晰的图像,要求图像声纳具有足够高的空间分辨力。图像声纳的分辨力分为距离向分辨力和方位向分辨力。距离向分辨力是指声波传播方向的距离分辨能力,方位向分辨力一般是指与声波传播方向垂直的方向的角度分辨能力。

用虚拟的孔径代替真实的孔径,既能解决孔径尺寸的问题,又能解决远距离方位向分辨力的问题,这就出现了合成孔径技术,相应的声纳就是合成孔径声纳。与普通成像声纳相比,合成孔径声纳的主要优点就是它可以得到很高的方位向空间分辨能力,因此 合成孔径声纳研究受到了充分重视。

合成孔径声纳的基本原理是利用小尺寸基阵沿空间匀速直线运动来虚拟大孔径基阵,在运动轨迹的顺序位置发射并接收回波信号,根据空间位置和相位关系对不同位置的回波信号进行相干叠加处理,从而形成等效的大孔径,获得沿运动方向(方位向)的高分辨力。

设基阵的实际孔径为D,经过数学推导可得距离R处的方位向空间分辨力为:

p=D/2                 (1)

根据 (1) 式,从原理上来说,合成孔径声纳的方位向空间分辨能力与声纳的工作频率和作用距离都没有关系,而仅与基阵的实际声学孔径有关。由于分辨力与距离无关,因而可对远距离目标实现高分辨率成像,而且远距离与近距离空间分辨率一样,所以可以获得比较均匀的空间分辨力。换句话说,就是成像的保真度比较高。由于分辨力与工作频率无关,故可以采用较低工作频率,特别适合掩埋物和底质探测。由于合成孔径声纳对目标的探测是采用多次照射和相干积累处理实现的,所以点目标信噪比改善较大,适合于漫散射背景下孤立目标的检测(如混响背景下水雷的探测)。

声纳图像是三维空间物体形状(由反射系数描述)向二维图像空间的映射。成像声纳根据回波信号解算出声纳图像(反射系数矩阵)的过程是图像重建过程,相应的计算方法称为成像算法或图像重建算法。在合成孔径雷达方面,已经研究出了多种成像算法,许多算法可以移植到合成孔径声纳中来。但是由于合成孔径声纳常采用宽带信号,使得合成孔径雷达中的一些窄带信号处理方法在合成孔径声纳中不再适用,需要对已有的成像算法进行改进或者研究新的成像算法。(5)X线成像

X线影像的形成基于三个条件:首先,X线具有一定的穿透力,能穿透人体的组织结构;第二,被穿透的组织结构,存在这密度和厚度的差异,X线在穿透过程中被吸收的量不同,以致剩余下来的X线量有差别;第三,这个有差别的剩余X线,是不可见的,经过显像过程,例如经过X线片的现实,就能获得具有黑白对比、层次差异的X线图像。

影像接收器采用屏胶结构形式已100多年的历史了,随着CR、DR、DDR的先后出现,屏胶结构形式的影像接收器已逐渐由CR的IP板、IDDR与DDR的平板接收器及DDR的线扫描接收器所取代,从而使常规X线成像在向数字化方向发展[6]

广义的DR成像系统包括间接转换型DR和直接转换型DR。间接转换型DR系统是最近几年开发研制出来的新的数字X线摄影系统,应用到临床仅仅只有三四年的时间,其发展速度非常之快。IDR成像系统的关键部件是获取图像的平板探测器,主要由X线转换层与非晶硅光电二极管、薄膜晶体管、信号储存基本像素单元及信号放大与信号读取等组成。早期的像素尺寸为143×143μm,现有127×127μm像素尺寸的平板探测器,平板探测器现在有17×17英寸的了,可以用于各种部位的普通X线数字摄影。生产这种平板探测器厂家有VARINA、GE、TRIXELL、CANON等,但在国内用得较多的是VARINA生产的,图像处理软件也在日趋完善。这种平板探测器已有许多厂家采用,作为普通X线数字摄影。

直接转换型DR系统也是最近几年开发研制出来的新的直接数字X线摄影系统,应用到临床不到三年的时间,有很好的推广应用价值。DR系统目前有两种,一种为线扫描,一种为平板面成像探测器。线扫描成像探测器有两种形式,一种为多丝正比室,一种是电离室。线扫描的动态范围与系统的探测灵敏度和密度分辨率有关,线扫描独特的大动态范围,当显示器质量很高时可以观察到120倍以上的动态对比图像,比传统X线机更好,可以清晰地在一次拍片中同时再现密度悬殊的软、硬组织。线扫描成像技术X线被严格限制在很窄的缝隙中,克服了散射线造成的干扰,本底噪声为“0”,探测灵敏度高,使原本被本底噪声淹没的微弱的X线也能被检测出来,能够分辨出面成像不能看到的人体组织更加细微的密度差别,密度分辨率高。

5. 图像测量技术应用

随着各种新型传感器的发明与推广,图像测量技术的应用范围越来越广,对环境的要求也越来越低。从国防、安防、医疗、工业到地质测量,无论是天空、陆地还是海洋,不管是白天黑夜,利用合适的传感器和图像处理技术,都能实现目标的图像测量。

CCD成像技术应用于智能交通系统中车牌的检测与跟踪、近海视频测量、工业产品质量的在线检测、人脸识别、大楼监控、路灯监控等。红外热成像技术应用于钢套炉窑中的在线监测、石化装置中的在线监测、锅炉监测、航空遥感等。激光成像技术应用于夜间侦察、敌我识别、地形测绘、夜间搜寻与救援以及环境的保护与监视等。声纳成像技术应用于卫星遥感、导弹成像制导、农作物监测、矿物资源勘探、海底底质分类、医学诊断、工业监测等。X线成像技术应用于综合性医院门诊、大量胸部拍片、体检,儿童的拍片、体检、透视,胸部、肺部、肿瘤专科,育龄妇女计划生育检查,婚前体检。

以几个工程方面的实例来说明一下该方法的具体应用。

(1)在桥梁变形监测中的应用:

胡朝辉[1]等人在桥梁变形监测中,使用数字图像的缩放功能,放大图像边缘,增加了桥梁边缘变形检测的可靠性。数字图像边缘检测技术与传统检测方法相比有2大优势: 一是可以完成结构表面全域的覆盖性检测,不需要先设定检测部位;二是视觉检测为非接触式,可以完成传统手段难以实现的检测。

利用数字图像的边缘检测技术对桥梁图像进行边缘识别,通过检测桥梁各变形状态图像中特征区域的边缘,由边缘像素的位移值得到对应部位的结构变形。可以利用数字图像缩放技术对桥梁结构变形的灰度图像进行插值运算,并采用图像边缘检测技术检测图像的像素位移。

(2)在三维重建中的应用:

詹总谦等人[3]介绍了一种从多目视觉理论演化而来的多基线立体匹配技术。该技术短基线多影像的特点可以大大提高匹配的自动化和可靠性,从而快速实现物体表面三维重建。

整个重建过程包括短基线相片获取、相片参数解算、多基线立体匹配数据预处理和三维重建。原理是利用手持量测数码相机获取一序列具有短基线且多度重叠的相片,然后通过多基线立体匹配技术以及多片光束法平差计算获取可靠性较高的模型点数据。这种技术适用于室内和室外大小不同物体的表面重建,而且整个过程既简单快速和高度自动化,又解决了近景摄影测量中由于变形造成的近景和远景不能同时兼顾的问题。

(3)在三维电视上的应用:

伍春洪等人[4]提出了一种基于Integral Imaging(II)和多基线立体匹配算法的深度测量方法。II是一种能够记录和显示全真三维场景的图像技术。该技术采用微透镜阵列记录空间场景,空间任意一点的深度信息只需通过一次成像即可直接获得。研究结合多基线立体匹配算法采用II直接获取物体空间信息的方法,其结果既可为下一代基于II的三维电视图像的数据处理提供应用基础,同时也可望应用于开发新型的深度测量工具。

诸如此类的应用在不同行业不同领域还有很多。

6. 图像测量的发展趋势

随着时代对制造技术和测量技术提出要求的不断提高,专家们预计,21世纪图像测量技术的发展趋势大致如下:

(1)测量精度由微米级向纳米级发展,进一步提高测量分辨率;

(2)由点测量向面测量过渡,提高整体测量精度;

(3)采用在线测量以逐步替代线外测量,采用实时测量并将测量信息反馈用于过程控制,构造高精度、智能化动态系统;

(4)微电子技术、微型计算机技术、现场总线技术与仪器仪表和传感器的结合,构成新一代智能化图像测量系统,使测量精度、自动化水平进一步提高。

总之,图像测量技术必须实现高精度化,高速化和高效化。

7. 小结

图像测量技术目前已经广泛地参与到国计民生的各个领域。本文简要的介绍了图像测量技术的背景,并阐述了其发展现状,总结了该技术存在的问题及发展趋势。图像测量技术突破了人眼视觉的限制,扩展了人眼的视觉机能;实现了工业产品质量的自动检测,解决了人工检测的繁重和成本大等重大问题。作为一种新兴的非接触的无损检测技术,有效的采用不仅可以在工业生产中获得直接经济效益,而且可以在防止事故发生及保障安全等方面获得间接经济效益和社会效益。

参考文献:

[1] 胡朝辉,袁向荣. 图像测量技术在桥梁变形检测中的应用研究. 长春工程学院学报(自然科学版) . 2009年,第10卷,第4期

[2] 叶宗茂. 图像测量技术在汽车工业中的应用. MC应用. 2007年第 3 期.

[3] 詹总谦,张祖勋,郑顺义,季铮. 基于多基线立体匹配技术的三维重建. 地理空间信息. 2004年12月第02卷第6期

[4] 伍春洪,杨扬,游福成. 一种基于Integral Imaging和多基线立体匹配算法的深度测量方法. 电子学报. 2006年6月,第6期

[5] 刘上乾,冀芳. 高精度图像测量技术[D]. 西安电子科技大学,2007年01月

[6] 李田泽. 激光扫描成像系统的设计分析及应用[J]. 红外技术,2004,26 (4):16-19

[7] 张春华,刘纪元. 合成孔径声纳成像及其研究进展[J]. 声纳技术及其应用专题. 2006,36(5):408-413

[8] 王景,杨桥新,丁翔. SDI信号的视频测量[J]. 计量检测. 2005年12月

[9] 张锁平,张春田.近海视频测量与应用[J]. 海洋技术,2006,25(1):11-19

[10] 黄德中. 红外热成像原理及在设备监测中的应用. 现代物理知识[J],2007,14(3):30

[11] 刘晨晨. 高分辨率成像声纳图像识别技术研究[D]. 哈尔滨工程大学,2006年08月

转载于:https://www.cnblogs.com/cuteshongshong/archive/2012/06/27/2565936.html

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