线阵列CCD摄像技术在铁路变形监测中的应用

ｎｍ
!!［Ｉ１ （ ｕ１ ＋ｉ， ｖ１ ＋ｊ） － Ｉ"１ （ ｕ１ ， ｖ１ ） ］
# Ｓｃｏｒｅ（ ｍ１ ， ｍ２ ） ＝ ｉ＝－ ｎ ｊ＝－ ｍ
＊
２
２
（ ２ｎ＋１） （ ２ｍ＋１） ! （ Ｉ１ ） ×! （ Ｉ２ ）
［Ｉ２ （ ｕ２ ＋ｉ， ｖ２ ＋ｊ） － "Ｉ２ （ ｕ２ ， ｖ２ ） ］ （ ４）
的数学模型
Ｌ%
& &
１
＋
ｘＬ９
Ｌ２ ＋ ｘＬ１０
&
Ｌ&
&
&５
＋
ｙＬ９
Ｌ６ ＋ ｙＬ１０
&
Ｌ ＋ ｘ Ｌ &
&
′
&& ’
１
′′ ９
′ ′′
Ｌ２ ＋ ｘ Ｌ１０
(
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(
Ｌ ＋ ｘＬ Ｕ Ｌ ＋ｘ ３
１１
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４
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Ｌ ＋ ｙＬ Ｖ ) &
７
１１
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＋)
)
Ｌ&
&
&８
＋
ｙ
)
２．１．４ 特征点空间坐标的解算步骤
１） 双目立体视觉系统获取运动目标不同时刻
的立体序列影像对， 对不同时刻左（右）影像进行运 动目标特征点的提取及松弛法匹配［６］， 获取不同时
刻左（ 右） 影像特征点的对应关系， 即单序列影像特
征点的对应关系。
得。
在解求得 Ｌ 系数以后利用立体视觉系统左右
摄像机获得的两幅影像即可求得物方任意特征点
的空间坐标（ Ｕ， Ｖ， Ｗ） 。
设 两 影 像 的 Ｌ 系 数 分 别 为 （ Ｌ１ 、Ｌ２ 、… 、Ｌ１１ ） 及
′′
′
（ Ｌ１ 、Ｌ２ 、… 、Ｌ１１ ） 有 以 下 解 算 物 方 特 征 点 （ Ｕ、Ｖ、Ｗ）
ｋ＝ ０．０４
# # # $
式中， ｇｘ 为 ｘ 的梯度； ｇｙ 为 ｙ 方向的梯度； Ｇ（ ｓ） 为高
斯模板； ,为 卷 积 操 作 ； Ｉ 为 每 点 的 兴 趣 值 ； Ｄｅｔ 为
矩阵的行列式； Ｔｒａｃｅ 为矩阵的直迹； ｋ 为常数。
提取特征点后要进行特征点的初始匹配， 其目
标即确定一个候选匹配对集合 Ｔ。这里采用了灰度
２） 肩 部 基 线 架 部 分 ， 肩 部 能 够 绕 支 撑 基 座 （ 大云台部分） ；
３） 跟踪云台部分， 为跟踪目标在基线架上左 右各安置两个小云台；
４） 左摄像机， 摄像机为立体量测系统中的两 个组件， 两个相机的投影中心分别为 Ｃ、Ｃ′， 各自的 参考坐标系分别为 Ｃ－ ｘｙｚ 和 Ｃ′－ ｘ′ｙ′ｚ′。要求两者 的主光轴保持共面， 且与云台平面保持平行， 两个 相机分别置于左右两个小云台上；
３． Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｓｕｒｖｅｒｙｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ， Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０００６３， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒ ａｃｔ( Ｉｔ ｉｎｔｒｏｄｕｃｓ ｔｈｅ ＣＣＤ ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎｔｏ ｒａｉｌｗａｙ ｄｅｆｏｒｍ ａｃｔｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ ｉｍ－ ｐｌｅｍｅｎｔｅｄ ｔｈｅ ｒｅａｌ ｔｉｍｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｒａｉｌｗａｙ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈｅｒ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ． Ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｅ ｏｆ ｍｅｎｔｉｏｎｅｄ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ， ｉｔ ｇｉｖｅｓ ｔｈｅ ｉｍａｇｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｌｉｎｅａｒ ａｒｒａｙ ＣＣＤ ｓｅｎｓｏｒ ａｎｄ ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ｔｈｅ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ， ｍａｔｈｅ－ ｍａｔｉｃｓ ｍｏｄｅｌ， ｅｑｕｉｐｍｅｎｔｓ ｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎ， ａｎｄ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ( ｌｉｎｅａｒ ａｒｒａｙ； ｄｅｆｏｒｍ ａｃｔｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ； ＣＣＤ ｓｅｎｓｏｒ
ｎｍ
$ !! ２
Ｉｋ （ ｕ， ｖ）
ｉ＝－ ｎ ｊ＝－ ｍ
（ ２ｎ＋１） （ ２ｍ＋１）
２
－ Ｉｋ （ ｕ， ｖ）
， ｋ＝１， ２
分别是两窗口
的方差。
给定一对匹配点， 如果认为是候选匹配点， 则
相关系数必须大于某一阈值（ 文中阈值 ０． ８） 。搜索
窗 口 的 大 小 通 常 由 先 验 知 识 来 确 定（文 中 相 关 窗 口 的大小为 １１×１１ 像元） 。这样即建立了影像 １ 某一 特征点与影像 ２ 中若干特征点的候选匹配关系， 将 该点对加入到候选匹配对集合 Ｔ 中。
在测量工作中要不影响铁路的正常运行秩序， 并保证较高的测量精度， 这对于常规的测量方法实 时监测铁轨、路基的变形， 工作难度比较大。本文将 线阵列 ＣＣＤ 摄像技术引进到铁路的实时变形监 测中， 能够保证较高的测量精度。我们采用了一套 近景摄影测量设备进行非接触式的实时观测。检测 平 台 由 两 台 Ｓｐｙｄｅｒ ＳＰ － １４ＸＸＸ ３０／ ２０４８ 线 阵 列 ＣＣＤ 摄像机， ＰＣ－ ＤＩＧ 图像采集卡， 高亮度光源和 两台计算机构成。由于在图像处理过程中， 提取特
本文采用了计算机视觉界中应用广泛的
Ｈａｒｒｉｓ 算子。Ｈａｒｒｉｓ 算子具有简单、稳定， 对噪声、光
照条件等情况不敏感， 可以定量提取特征点， 且所
得特征点分布合理的特点。
Ｈａｒｒｉｓ 算子［５］的表达式如下
- . Ｍ＝Ｇ（ ｓ+） ,
ｇｘ ｇｘ ｇｙ
ｇｘ ｇｙ ｇｙ
!
#
#
#
# "
（ ３）
#
２
Ｉ＝Ｄｅｔ（ Ｍ） － ｋＴｒａｃｅ （ Ｍ） ，
测 绘 工程 ＥＮＧＩＮＥＥＲ ＩＮＧ ＯＦ ＳＵＲ ＶＥＹＩＮＧ ＡＮＤ ＭＡＰＰＩＮＧ
Ｖｏｌ．１４* Ｎｏ．３ ＳＥＰ．* ２００５
线阵列 ＣＣＤ 摄像技术在铁路变形监测中的应用
吕华新 １， 许建宣 ２， 黄 凯 ３
（ １． 武汉大学 资源与环境科学学院， 湖北 武汉 ４３００７９； ２． 宁波市测绘设计研究院， 浙江 宁波 ３１５０４０； ３． 上海市测绘院， 上海 ２０００６３）
２．１ 监测原理 ２．１．１ ＣＣＤ 摄像监控系统的物理结构
如图 １ 所示， ＣＣＤ 摄像监控系统的物理结构 由如下 ５ 个部分组成：
收稿日期： ２００５－ ０２－ ２４ 作者简介： 吕华新（１９７９～）， 男， 武汉大学资源与环境科学学院硕士研究生。
第３期
吕华新等! 线阵列 ＣＣＤ 摄像技术在铁路变形监测中的应用
$２
２
（ ２ｎ＋１） （ ２ｍ＋１） ! （ Ｉ１ ） ×! （ Ｉ２ ）
ｎｍ
%! 其 中 ， Ｉ" ｋ （ ｕ， ｖ） ＝
Ｉｋ （ ｕ ＋ｉ， ｖ＋ｊ） ／［（ ２ｎ＋１） （ ２ｍ＋
ｉ＝－ ｎ ｊ＝－ ｍ
１） ］， ｋ ＝ １， ２ 分 别 是 两 窗 口 的 灰 度 均 值 ； ! （ Ｉ ｋ ） ＝
相关法， 即对每个特征点 ｍ１ ∈图像 １， ｍ２ ∈图像 ２。
． ６４ ．
测绘工程
设它们的图像坐标分别为（ ｕ１ ， ｖ１ ） 、（ ｕ２ ， ｖ２ ） 。如果
ｍ１ 、ｍ２ 的 坐 标 相 差 不 超 过 某 一 阈 值 ， 分 别 计 算 以
ｍ１ 、ｍ２ 为中心的窗口的（ ２ｎ＋１） （ ２ｎ＋１） 灰度相关系
ＬＶ Ｈｕａ－ｘｉｎ１" ＸＵ Ｊｉａｎ－ｘｕａｎ２" ＨＵＡＮＧ Ｋａｉ３
（１． Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｒ ｅｓｏｕｒｃｅ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ* Ｗｕｈａｎ ４３００７９* Ｃｈｉｎａ0 ２． Ｎｉｎｇｂｏ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｓｕｒｖｅｒｙｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ* Ｎｉｎｇｂｏ ３１５０４０* Ｃｈｉｎａ；
摘要： 将线阵列 ＣＣＤ 摄像技术引入到铁路的变形监测中， 实现了对铁路的实时监测， 并且能够达到较高的
测量精度。以此为背景， 介绍了 ＣＣＤ 传感器成像过程， 描述了线阵列 ＣＣＤ 摄像技术在铁路变形监测中的监测原
理 、数 学 模 型 、设 备 配 置 和 软 件 开 发 环 境 等 技 术 。
关键词： 线阵列； 变形监测； ＣＣＤ 传感器
摄像机的检校是双目序列影像三维定位中必 不可少的一个环节， 摄像机检校的精度和可靠性直 接影响着立体视觉系统的空间定位精度。为适应普
换（ ＤＬＴ） 。
Ｉ＋ｖｉ
＋!ｉ
＋
Ｌ１ Ｘ＋Ｌ２ Ｙ＋Ｌ３ Ｚ＋Ｌ４ Ｌ９ Ｘ＋Ｌ１０ Ｙ＋Ｌ１１ Ｚ＋１
＝０
! # # # # ##
"
（ １）
Ｊ＋ｖｊ
＋!ｊ
＋
Ｌ５ Ｘ＋Ｌ６ Ｙ＋Ｌ７ Ｚ＋Ｌ８ Ｌ９ Ｘ＋Ｌ１０ Ｙ＋Ｌ１ $
其中 ， Ｌ１ 、Ｌ２ 、…、Ｌ１１ 为待定的 １１ 个 ＤＬＴ 参数； Ｘ、
Ｙ、Ｚ 为物方控制点的空间坐标。Ｉ、Ｊ 为像点坐标；
!ｉ 、!ｊ 为像点的畸变改正值； ｖｉ 、ｖｊ 为有多余观测值时 （ Ｉ， Ｊ） 的改正数。内、外方位元素的值光电转换中畸
变主项 Ｎｘ 、Ｎｙ 系数可由变换参数 Ｌ１ 、Ｌ２ 、…、Ｌ１１ 求
征点的时候需要有控制点作为参照， 因而其控制点 坐标的定位采用 ｌｅｉｃａ 高精度精密全站仪 ＴＰＳ２０００ 进行测量。
２ 线阵列 ＣＣＤ 摄像技术在铁路变形监测 的应用
１ Ｓｐｙｄｅｒ ＳＰ － １４ＸＸＸ ３０／ ２０４８ 线 阵 列 ＣＣＤ 传感器工作原理
Ｓｐｙｄｅｒ ＳＰ－ １４ＸＸＸ ３０／ ２０４８ 线阵列 ＣＣＤ 传感
．６３．
通 ＣＣＤ 摄像机在对运动目标跟踪定位过程中焦
距变化的特点， 本文采取在任检校（ｔｈｅ ｉｎ－ ｓｉｔｕ ｃａｌｉ－ ｂｒａ－ ｔｉｏｎ）的方法， 即 基 于 检 校 参 照 物 的 在 线 检 校 。
其检校模型为考虑了各项畸变改正的直接线性变
图 １ 检测平台示意图
１） 支撑基座（ 大云台部分） 为 ＣＣＤ 摄像监控 系统躯干部分；
中图分类号： Ｐ２３４．１
文献标识码： Ａ
文章编号： １００６－ ７９４９（ ２００５） ０３－ ００６２－ ０４
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｌｉｎｅａｒ ａｒ ｒ ａｙ ＣＣＤ ｐｈｏｔｏｇｒ ａｐｈｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｏｒ ｒ ａｉｌｗａｙ ｄｅｆｏｒ ｍ ａｃｔｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒ ｉｎｇ ｆｉｅｌｄ
５） 云台中心放置的 ＧＰＳ 天线， 用于接收卫星 信号， 确定云台的地理位置。 ２．１．２ 立体视觉系统检校
本系统采用双目传感摄像机， 通过对序列图像 的 检 测 、识 别 、跟 踪 运 动 目 标 ， 同 时 采 用 立 体 视 觉 法， 用两个摄像机从不同位置抓拍同一物体， 在两 个摄像机的平面上提取和匹配需要量测的特征点， 求出特征点在两个图像平面的坐标， 再利用摄影测 量成像公式计算出量测点的三维坐标， 以完成对监 控对象的智能跟踪及实时量测。即该系统是动态实 时地从摄像机获取的图像信息出发， 计算三维空间 中物体的几何信息， 并由此重建和识别物体［２］。空 间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对 应点之间的相互关系是由摄像机成像几何模型决 定的， 这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多 数条件下， 这些参数必须通过实验与计算才能得 到， 这个过程被称为摄像机标定， 系统标定是系统 完成摄影测量任务的一个关键内容。由于该系统是 一立体成像系统， 且两台传感摄像机被固定在云台 上， 跟踪量测时， 云台本身不作平移运动， 但根据所 作用的控制信号跟踪对象， 云台进行水平摆动或使 摄像机上下俯仰运动， 同时， 该系统在对动态目标 进行跟踪时其摄像机的焦距是在时刻变化的［３］。
器 由 ２０４８ 个 面 积 为 １４１ !ｍ＊１４１ !ｍ 的 栅 控 光 电 二极管成单列排列， 栅极控制暴光时间。高能量光 子注入到图像光电二极管， 产生自由电荷。自由电 荷 的 数 量 可 映 射 出 入 射 光 的 照 度 和 图 像 的 灰 度 ［１］。 Ｓｐｙｄｅｒ ＳＰ－ １４ＸＸＸ ３０／ ２０４８ 线阵列 ＣＣＤ 传感器的 主频 ３０ ＭＨｚ， 行扫描 ２０ ＭＨｚ， 暴光时间仅需 ２０ μｓ。因此， 这种类型的线阵列 ＣＣＤ 传感器制造的 摄像机特别适合用来检测高速运动物体的外型几 何尺寸， 已被广泛地应用于工业检测领域。
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２．１．３ 影像目标特征点的提取与匹配
对于通过立体匹配获取三维数据的绝大部分
算法来说， 影像特征的提取是必不可少的步骤， 而
且特征提取的精度直接决定了三维重建所能达到
的精度。
212立体视觉系统检校本系统采用双目传感摄像机通过对序列图像的检测识别跟踪运动目标同时采用立体视觉法用两个摄像机从不同位置抓拍同一物体在两个摄像机的平面上提取和匹配需要量测的特征点求出特征点在两个图像平面的坐标再利用摄影测量成像公式计算出量测点的三维坐标以完成对监控对象的智能跟踪及实时量测
第 １４ 卷 第 ３ 期 ２００５ 年 ９ 月