2024年5月3日发(作者：)
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利说明书
(21)申请号 CN2.X
(22)申请日 2013.07.05
(71)申请人 同济大学
地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号
(72)发明人 沈润杰 杨园园 何斌 王成 刘登跃 任涛
(74)专利代理机构 上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 赵继明
(51)
G06T5/50
G06T3/40
(10)申请公布号 CN 103413282 A
(43)申请公布日 2013.11.27
权利要求说明书 说明书 幅图
(54)发明名称
法
(57)摘要
本发明涉及一种基于斜拉桥缆索的
一种基于斜拉桥缆索的图像拼接方
图像拼接方法，包括以下步骤：(1)获取斜
拉桥缆索表面检测装置中摄像头的像距与
物距比例关系；(2)摄像头采集带有激光点
的图像，检测图像中激光点的位置，计算
出图像中心点位置，根据像距与物距比例
关系获得实际摄像头视觉中心到激光点的
距离；(3)采用以下计算斜拉桥缆索的实际
半径；(4)获得五个摄像头分别计算出的斜
拉桥缆索半径，并采用方差最小公式获得
最佳半径；(5)利用插值算法进行灰度填补
后，将平面图像投影到柱形表面，获取平
面图像对应的立体图像；(6)根据图像上的
激光点进行图像拼接，获得斜拉桥缆索立
体图像。与现有技术相比，本发明具有图
像拼接准确度高、算法复杂度小等优点。
法律状态
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
权 利 要 求 说 明 书
1.一种基于斜拉桥缆索的图像拼接方法，其特征在于，该方法用于将斜拉桥
缆索表面检测装置采集的多幅斜拉桥缆索表面图像拼接为斜拉桥缆索360度
图像，所述的斜拉桥缆索表面检测装置包括圆环支架和均匀分
个摄像头和五个激光灯，所述的图像拼接
立体
布在圆环支架上的五
方法包括以下步骤：
(1)获取斜拉桥缆索表面检测装置中摄像头的像距与物距比例关系，所述的
像距为图像中心点到激光点的距离，所述的物距为实际摄像头视觉中心到激
距离； 光点的
(2)摄像头采集带有激光点的图像，检测图像中激光点的位置，计算出图像
中心点位置，根据像距与物距比例关系获得实际摄像头视觉中心到激光点的
距离；
(3)采用以下计算斜拉桥缆索的实际半径R：
in
式中，m为实际摄像头视觉中心到激光点的距离，α为根据斜拉桥缆索表面检
(4)重复步骤(2)和(3)，获得五个摄像头分别计算出的斜拉桥缆索半径，
(5)利用插值算法进行灰度填补后，根据步骤(4)计算的半径，将平面图像
并采用方差最小公式获得最佳半径；
测装置已知的摄像头视觉中心和激光点与斜拉桥缆索中心连线的夹角；
投影到柱形表面，获取平面图像对应的立体图像；
(6)重复步骤(5)，获得五个摄像头对应的五个立体图像，并根据图像上的
激光点进行图像拼接，获得斜拉桥缆索360度立体图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于斜拉桥缆索的图像拼接方法，其特征在于，
所述的五个摄像头和五个激光灯交错设置在圆环支架上，每个摄像头
有与该摄像头相邻的两个激光灯打出的激光点。采集的图像上
3.根据权利要求1所述的一种基于斜拉桥缆索的图像拼接方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的一种基于斜拉桥缆索的图像拼接方法，其特征在于，
(11)获取多个图像样本，运用双阈值算法提取图像中的激光点，获得多个图
(12)根据各图像样本对应的实际摄像头视觉中心到激光点的距离，采用最小
二乘法得出像距与物距的比例关系。
像中心点到激光点的距离样本；
所述的步骤(1)的具体步骤为：
所述的圆环支架与斜拉桥缆索为同心圆。
5.根据权利要求1所述的一种基于斜拉桥缆索的图像拼接方法，其特征在于，
所述的摄像头视觉中心和激光点与斜拉桥缆索中心连线的夹角为斜拉
检测装置上相邻摄像头间夹角的1/2。 桥缆索表面
6.根据权利要求1所述的一种基于斜拉桥缆索的图像拼接方法，其特征在于，
xp＝argminf(x)
其中，xp为最佳半径，Ri为第i个摄像头计算出的斜拉桥
缆 索半径，i＝1，2，...，5，
所述的步骤(4)中采用方差最小公式获得最佳半径具体计算公式如下：
Rmin≤x≤Rmax。
7.根据权利要求1所述的一种基于斜拉桥缆索的图像拼接方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的一种基于斜拉桥缆索的图像拼接方法，其特征在于，
所述的步骤(6)中，根据图像上的激光点进行图像拼接具体为：
所述的步骤(5)中，插值算法包括双线性曲线插值算法。
运用双阈值算法提取图像上的激光点，然后根据激光点确定两幅图像间的重叠
区，对相邻图像进行拼接。
说 明 书
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其是涉及一种基于斜拉桥缆索的图像拼接方法。
背景技术
图像拼接技术是指将一些有重叠部分的图像(一般是同一传感器的不同时间或
不同视角、或不同传感器获取的有重叠部分的图像)，运用一些方法将其拼
幅符合要求的图像的技术。
接成一
图像拼接技术一般是用于大视角的图像采集和处理领域。由于图像视角较大，
不能由一幅图像将其拍摄完成，只能分时段，或者是用不同传感器拍摄后将
后期拼接。 其进行
图像拼接问题由于应用平台的不同，有多种针对不同问题的图像拼接方法，基
本方法大体可以分为三种：基于灰度的图像拼接方法、基于特征的图像拼接
及基于解释的图像拼接方法。 方法以
对于一些无明显特征的图像，即图像本身无法提供用于拼接的一些标识，不能
提取出重叠部分，这样的图像就不能够用图像拼接中的灰度方法以及特征值
法。 提取方
对于即使可以使用特征提取的图像，提取特征所需的计算量一般也是比较大
发明内容
的，对于大量图片需要及时处理的系统实用性较低。
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种准确度高、
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于斜拉桥缆索的图像拼接方法，该方法用于将斜拉桥缆索表面检测装置
采集的多幅斜拉桥缆索表面图像拼接为斜拉桥缆索360度立体图像，所述的
缆索表面检测装置包括圆环支架和
光灯，所述的图像拼接方法
算法复杂度小的基于斜拉桥缆索的图像拼接方法。
斜拉桥
均匀分布在圆环支架上的五个摄像头和五个激
包括以下步骤：
(1)获取斜拉桥缆索表面检测装置中摄像头的像距与物距比例关系，所述的
像距为图像中心点到激光点的距离，所述的物距为实际摄像头视觉中心到激
距离； 光点的
(2)摄像头采集带有激光点的图像，检测图像中激光点的位置，计算出图像
中心点位置，根据像距与物距比例关系获得实际摄像头视觉中心到激光点的
距离；
(3)采用以下计算斜拉桥缆索的实际半径R：
in
式中，m为实际摄像头视觉中心到激光点的距离，α为根据斜拉桥缆索表面检
测装置已知的摄像头视觉中心和激光点与斜拉桥缆索中心连线的夹角；
(4)重复步骤(2)和(3)，获得五个摄像头分别计算出的斜拉桥缆索半径，
(5)利用插值算法进行灰度填补后，根据步骤(4)计算的半径，将平面图像
(6)重复步骤(5)，获得五个摄像头对应的五个立体图像，并根据图像上的
所述的五个摄像头和五个激光灯交错设置在圆环支架上，每个摄像头采集的图
所述的圆环支架与斜拉桥缆索为同心圆。
所述的步骤(1)的具体步骤为：
(11)获取多个图像样本，运用双阈值算法提取图像中的激光点，获得多个图
(12)根据各图像样本对应的实际摄像头视觉中心到激光点的距离，采用最小
所述的摄像头视觉中心和激光点与斜拉桥缆索中心连线的夹角为斜拉桥缆索
所述的步骤(4)中采用方差最小公式获得最佳半径具体计算公式如下：
xp＝argminf(x)
表面检测装置上相邻摄像头间夹角的1/2。
二乘法得出像距与物距的比例关系。
像中心点到激光点的距离样本；
像上有与该摄像头相邻的两个激光灯打出的激光点。
激光点进行图像拼接，获得斜拉桥缆索360度立体图像。
投影到柱形表面，获取平面图像对应的立体图像；
并采用方差最小公式获得最佳半径；
其中，xp为最佳半径，Ri为第i个摄像头计算出的斜拉桥
缆
所述的步骤(5)中，插值算法包括双线性曲线插值算法。
所述的步骤(6)中，根据图像上的激光点进行图像拼接具体为：
运用双阈值算法提取图像上的激光点，然后根据激光点确定两幅图像间的重叠
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1)以激光点作为图像的外加标示点，辅助图像提取图像的重叠区域，可以减
2)利用已知的角度和计算出的距离来计算斜拉桥的半径，复杂系数小。
3)通过使均方误差最小求取最佳直径，能够更加准确的恢复图像。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方
案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的
围不限于下述的实施例。
小图像拼接的难度，提高图像拼接的准确度。
区，对相邻图像进行拼接。
索半径，i＝1，2，...，5，Rmin≤x≤Rmax。
保护范
一种基于斜拉桥缆索的图像拼接方法，该方法用于将斜拉桥缆索表面检测装置
采集的多幅斜拉桥缆索表面图像拼接为斜拉桥缆索360度立体图像，所述的
缆索表面检测装置包括圆环支架和均匀分布在圆环支架上的五
光灯，所述的五个摄像头和五个激光灯交错设置在圆环
图像上有与该摄像头相邻的两个激光灯打
索为同心圆，可以保证在缆
桥缆索中心点
10CM，
斜拉桥
个摄像头和五个激
支架上，每个摄像头采集的
出的激光点。所述的圆环支架与斜拉桥缆
索半径改变的情况下，摄像头视觉中心和激光点与斜拉
的连线的夹角不变，并且机械结构可以保证两个圆之间的径向差为
可以通过三角函数去解出一些所需要的参数。
如图1所示，图像拼接方法包括以下步骤：
(1)获取斜拉桥缆索表面检测装置中摄像头的像距与物距比例关系，所述的
像距为图像中心点到激光点的距离，所述的物距为实际摄像头视觉中心到激
距离，具体为： 光点的
(11)获取多个图像样本，将摄像头拍摄到的图片用MATLAB程序进行特征
点检测，运用双阈值算法提取图像中的激光点，获得多个图像中心点到激光
离样本，双阈值算法为图像提取的常用方法； 点的距
(12)根据各图像样本对应的实际摄像头视觉中心到激光点的距离，采用最小
二乘法得出像距与物距的比例关系，做出以半径值为横坐标，以像距与物距
关系为纵坐标，画出物距与相距的比例关系与半径值的对应曲
的比例
线图。
(2)摄像头采集带有激光点的图像，检测图像中激光点的位置，计算出图像
中心点位置，根据像距与物距比例关系获得实际摄像头视觉中心到激光点的
距离。
(3)采用以下计算斜拉桥缆索的实际半径R：
in
式中，m为实际摄像头视觉中心到激光点的距离，α为根据斜拉桥缆索表面检
测装置已知的摄像头视觉中心和激光点与斜拉桥缆索中心连线的夹角，该夹
拉桥缆索表面检测装置上相邻摄像头间夹角的1/2。 角为斜
(4)重复步骤(2)和(3)，获得五个摄像头分别计算出的斜拉桥缆索半径，
xp＝argminf(x)
其中，xp为最佳半径，Ri为第i个摄像头计算出的斜拉桥
缆
(5)利用双线性曲线插值算法进行灰度填补后，根据步骤(4)计算的半径，
将平面图像投影到柱形表面具体为：
在直角坐标系中使扇形的圆心与坐标原点重合，且x轴正半轴平分扇形的夹
角，夹角a已知，半径已经计算出，则弧线l＝r×(sina)，半径已知即可在
维坐标系中建立柱体模型，然后根据计算出的弧线长度，将切
柱体表面(x2+y2＝
将平面图像投影到柱形表面，获取平面图像对应的立体图像。
索半径，i＝1，2，...，5，Rmin≤x≤Rmax。
并采用方差最小公式获得最佳半径，具体计算公式如下：
Oxyz三
平面上的图像投影到
r2(min＜y＜max且x＞0))，这样就完成了形状复原。
(6)重复步骤(5)，获得五个摄像头对应的五个立体图像，运用双阈值算法
提取图像上的激光点，然后根据激光点确定两幅图像间的重叠区，对相邻图
拼接，获得斜拉桥缆索360度立体图像。
像进行
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