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2024年度精選論文(7):基于圖像匹配的庫水位變動識別研究

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基于圖像匹配的庫水位變動識別研究

第50卷 第7期

作者:趙晨,謝謨文,黃正均,吳志祥

作者單位:(1. 北京科技大學(xué)土木與資源工程學(xué)院,北京 100083; 2. 北京科技大學(xué) 城市地下空間工程北京市重點實驗室,北京 100083)

摘要:

針對庫水位傳統(tǒng)量測方法中水尺易銹蝕傾斜,精度低且成本高的問題,該文提出一種不依賴水尺,基于圖像匹配的庫水位變動識別方法。首先對監(jiān)控相機(jī)拍攝的庫壩上游面光學(xué)圖像進(jìn)行畸變消除和透視變換,消除相機(jī)誤差。進(jìn)一步選取包含水面的感興趣區(qū)域 (region of interest, ROI) 圖像進(jìn)行自適應(yīng)二值化分割、形態(tài)學(xué)處理等前處理操作,將水面和庫壩特征分離,突出水位線位置。最后,利用歸一化互相關(guān)匹配算法(normalised cross correlation, NCC)對水位變動前后的兩幅圖像進(jìn)行匹配計算,識別水位線變動距離。通過室內(nèi)試驗與現(xiàn)場測試驗證上述方法實用性。結(jié)果表明:基于圖像匹配的庫水位動態(tài)識別方法可準(zhǔn)確識別水位變動,相對誤差約為 5%,此算法魯棒性較高。該研究可為庫水位自動化、低成本監(jiān)測提供一種新思路。

關(guān)鍵詞:

水位識別; 圖像處理; 模板匹配; 二值化分割; 透視變換

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