CN103063684B - 一种管道内壁全景图显示与缺陷定位方法 - Google Patents

Abstract

一种管道内壁全景图显示与缺陷定位方法，步骤一：对从自聚焦透镜阵列获取的内壁各个方位的有重叠图像进行平移配准；步骤二：对从自聚焦透镜阵列获取的内壁各个方位的有重叠图像进行缩放和旋转配准；步骤三：对从自聚焦透镜阵列获取的内壁各个方位的有重叠图像进行拼接和融合，形成管道内壁的全景展开图；步骤四：建立管道内壁的GIS地图；步骤五：对管道内壁的全景展开图、GIS地图以及内壁形态解释信息进行融合，形成一幅和管道长度、缺陷所在的内壁方位有关的全景展开图，直观显示内壁的各种缺陷，本发明与现有的图像处理与内壁显示方法相比，算法简单，内壁图像以地图的形式直观显示，方便定位缺陷的位置。

Description

一种管道内壁全景图显示与缺陷定位方法

技术领域

本发明涉及一种对从自聚焦透镜阵列获取的图像处理与信息融合方法，特别涉及一种管道内壁全景图显示与缺陷定位方法。

背景技术

在很多情况下常需要对管道内壁的轮廓形貌、尺寸、内壁缺陷等进行检测，有时还需要对某些器件内壁的连续性、完整性、安全性进行总体的评价，以判断是否符合功能要求。专利号为201010207380.8中所描述的装置主要是实现用自聚焦透镜阵列作物镜，光锥作传像器件，在侧向同时放置多个物镜；用光锥将多个影像引至一片成像传感器；光源采用环自聚焦透镜光纤束的方案，建立侧向多镜头成像系统，用于获取内壁影像。针对专利号为201010207380.8目前还没有一种现成的处理方法，原因是由于从自聚焦透镜阵列获取的内壁图像，在不同方位之间图像有重叠，要形成完整的内壁全景展开图，需要对图像进行缩放、旋转、平移等配准方法后才能进行拼接，拼接后还需要和管道位置信息、方位信息以及内壁缺陷等解释信息关联起来，这样才能形成内壁的全景展开解释图。本专利是对专利号为201010207380.8的专利获取的图像进行的处理和分析，以便获取被检测管道内壁的真实状态。查阅了相关的专利和文献，还没有针对这样一个针对自聚焦透镜阵列获取的图像的融合和内壁图像的显示方法。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种管道内壁全景图显示与缺陷定位方法，可以自动对从自聚焦透镜阵列获取的图像进行融合， 为管道维修提供了定位手段。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种管道内壁全景图显示与缺陷定位方法，其特征在于，包括如下的步骤：

步骤一：对从自聚焦透镜阵列获取的内壁各个方位的有重叠图像进行平移配准；

步骤二：对从自聚焦透镜阵列获取的内壁各个方位的有重叠图像进行缩放和旋转配准；

步骤三：对从自聚焦透镜阵列获取的内壁各个方位的有重叠图像进行拼接和融合，形成管道内壁的全景展开图；

步骤四：建立管道内壁的GIS地图；

步骤五：对管道内壁的全景展开图、GIS地图以及内壁形态解释信息进行融合，形成一幅和管道长度、缺陷所在的内壁方位有关的全景展开图，直观显示内壁的各种缺陷。

所述步骤一中获取图像的平移量（x₀,y₀）的方法如下：

A、读入两幅灰度图像I₁。

B、分别对图像I₁和I₂作傅里叶变换，即

A=fft(I₁)   B=fft(I₂)

C、求两幅图像的互功率谱:

C=A.*conj(B)/norm(A.*conj(B)) 

对上式作二维傅里叶逆变换，找峰值即得到平移量（x₀,y₀）。

所述步骤二中获取图像的缩放尺度和旋转角度的方法如下：

设f₁(x,y)和f₂(x,y)是两个图像信号，f₂(x,y)是由f₁(x,y)以λ为参数进行缩放后逆时针旋转θ₀得到的图像，它们满足：

f₂(x,y)＝f₁[λ^-1(xcosθ₀+ysinθ₀),λ^-1(-sinθ₀+ycosθ₀)]

经过对数极坐标变换后有

f₂(lnρ,θ)＝f₁(lnρ-lnλ，θ-θ₀)

此时，图像的笛卡尔坐标间的旋转和缩放已经转化为在对数极坐标上的平移关系，在对数极坐标系下利用相位相关法可直接求得lnλ和旋转角度θ₀，可进一步获得缩放尺度λ。

所述步骤三图像的拼接和融合的方法如下：

对图像执行平移、旋转和缩放等配准和拼接操作后，采用像素最大值法对不同方位的图像进行融合以消除边界的缝隙；选像素灰度的最大值进行图像融合，具体方法如下：

在进行图像融合时，采用基于像素最大值的方法；两幅参加融合的图像分别为A，B，图像大小均为m×n，融合图像为F，则针对原图像A，B的像素灰度值选最大值进行图像融合，其表达式为：

f(m,n)=max{A(m,n),B(m,n)} 

其中：m，n分别为图像中像素的行号和列号，在融合处理时，比较原图像A，B中对应位置（m，n）处像素值的大小，以其中灰度值大的像素作为融合图像F在位置（m，n）处的像素。

经过上述步骤形成一幅和管道长度、缺陷所在的内壁方位有关的全景展开图，以直观显示内壁的各种缺陷。

所述步骤四中的建立管道内壁的GIS地图的具体方法如下：

首先采用Mapinfo软件形成内壁的GIS地图控件，建立GIS地图时需要首 先定义好GIS管道的空间坐标，然后描绘GIS管道的三维GIS地图，最后形成GST格式的文件。 

所述步骤五中的管道内壁的全景展开图、GIS地图以及内壁形态解释信息的融合方法如下：

首先在LabVIEW软件下调用步骤四设计的地图控件，然后在LabVIEW的前面板中给地图控件对象创建“属性节点”，并调用属性节点，最终形成一个可视化的软件，对于缺陷则根据其几何参数进行识别，识别出来的缺陷的具体形态显示在GIS地图上。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

1、本发明可以自动对从自聚焦透镜阵列获取的图像进行融合。

2、本发明采用GIS技术，通过地图的形式显示不同长度的管道内壁全景图。

3、本发明可以定位内壁缺陷所在的位置，为管道维修提供了定位手段。

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2-1为参考图像。

图2-2为待配准图像。

图2-3为互功率谱的傅里叶反变换曲线。

图2-4拼接后图像。

图3-1为参考图像。

图3-2为是旋转12°后放大1.3倍以后的图像。

图3-3是图3-1的对数极坐标表示。

图3-4是图3-2的对数极坐标表示。

图4-1为拼接时的参考图像。

图4-2为拼接时的待配准图像。

图4-3为拼接后图像。

图4-4为融合后图像。

图5为内壁解释图的设计流程。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作详细叙述。

参照图1，一种管道内壁全景图显示与缺陷定位方法，包括如下的步骤：

步骤一：对从自聚焦透镜阵列获取的内壁各个方位的有重叠图像进行平移配准；

图像平移量（x₀,y₀）的获取的方法如下：

A、读入两幅灰度图像I₁和I₂。

B、分别对图像I₁和I₂作傅里叶变换，即

A=fft(I₁)   B=fft(I₂)

C、求两幅图像的互功率谱:

C=A.*conj(B)/norm(A.*conj(B)) 

对上式作二维傅里叶逆变换，找峰值即得到平移量（x₀,y₀）。

图2-1是通过相位相关法来估计平移参数，图2-2是由图2-1平移（16，60）得到的图像，图2-3是两幅图像互功率谱的傅里叶反变换曲线，其峰值正好在（16，60）上，图2-4是拼接后图像，可见相位相关法在只有平移的情况下，可以准确的估算出平移参数，拼接效果比较理想。

步骤二：从自聚焦透镜阵列获取的内壁各个方位的有重叠图像进行缩放和旋转配准；

图像的缩放尺度和旋转角度的获取

设f₁(x,y)和f₂(x,y)是两个图像信号，f₂(x,y)是由f₁(x,y)以λ为参数进行缩放后逆时针旋转θ₀得到的图像，它们满足：

f₂(x,y)＝f₁[λ^-1(xcosθ₀+ysinθ₀),λ^-1(-sinθ₀+ycosθ₀)]

经过对数极坐标变换后有

f₂(lnρ,θ)＝f₁(lnρ-lnλ，θ-θ₀)

此时，图像的笛卡尔坐标间的旋转和缩放已经转化为在对数极坐标上的平移关系，在对数极坐标系下利用相位相关法可直接求得lnλ和旋转角度θ₀，可进一步获得缩放尺度λ。

在图3-1到3-4中，图3-1是参考图像，图3-2是旋转12°后放大1.3倍以后的图像，图3-3是图3-1的对数极坐标表示，图3-4是图3-2的对数极坐标表示。从极坐标中可以看出，极坐标的横坐标和纵坐标的平移反映了缩放尺度和旋转角度的变换。

步骤三：从自聚焦透镜阵列获取的内壁各个方位的有重叠图像进行拼接和融合，形成管道内壁的全景展开图；

图像的拼接和融合

对图像执行平移、旋转和缩放等配准和拼接操作后，采用像素最大值法对不同方位的图像进行融合以消除边界的缝隙。选像素灰度的最大值进行图像融合，效果如下：图4-1为拼接时的参考图像。图4-2为拼接时的待配准图像。4-3为拼接后图像。图4-4融合后图像。

步骤四：建立管道内壁的GIS地图；

步骤五：管道内壁的全景展开图、GIS地图以及内壁形态解释信息进行融合， 形成一幅和管道长度、缺陷所在的内壁方位有关的全景展开图，直观显示内壁的各种缺陷。

如图5所示，一种管道内壁全景图显示与缺陷定位方法，其特征在于采用了GIS技术来显示内壁的全景展开图像，这样可直观地定位管道内壁的缺陷。形成内壁解释图像时，首先采用Mapinfo软件形成内壁的GIS地图控件，然后在LabVIEW软件下调用该地图控件，形成一个可视化的软件，最后在该软件上可显示缺陷的空间位置以及缺陷的具体形态。

本发明与现有的图像处理与内壁显示方法相比，算法简单，内壁图像以地图的形式直观显示，方便定位缺陷的位置。

Claims (1)

1.一种管道内壁全景图显示与缺陷定位方法，其特征在于，包括如下的步骤：

步骤一：对从自聚焦透镜阵列获取的内壁各个方位的有重叠图像进行平移配准；

步骤二：对从自聚焦透镜阵列获取的内壁各个方位的有重叠图像进行缩放和旋转配准；

步骤三：对从自聚焦透镜阵列获取的内壁各个方位的有重叠图像进行拼接和融合，形成管道内壁的全景展开图；

步骤四：建立管道内壁的GIS地图；

步骤五：对管道内壁的全景展开图、GIS地图以及内壁形态解释信息进行融合，形成一幅和管道长度、缺陷所在的内壁方位有关的全景展开图，直观显示内壁的各种缺陷；

所述步骤一中获取图像的平移量(x₀,y₀)的方法如下：

A、读入两幅灰度图像I₁和I₂；

B、分别对图像I₁和I₂作傅里叶变换，即

A＝fft(I₁)  B＝fft(I₂)；

C、求两幅图像的互功率谱:

C＝A.*conj(B)/norm(A.*conj(B))；

对上式作二维傅里叶逆变换，找峰值即得到平移量(x₀,y₀)；

所述步骤二中获取图像的缩放尺度和旋转角度的方法如下：

设f₁(x,y)和f₂(x,y)是两个图像信号，f₂(x,y)是由f₁(x,y)以λ为参数进行缩放后逆时针旋转θ₀得到的图像，它们满足：

f₂(x,y)＝f₁[λ^-1(xcosθ₀+ysinθ₀),λ^-1(-sinθ₀+ycosθ₀)]，

经过对数极坐标变换后有

f₂(lnρ,θ)＝f₁(lnρ-lnλ,θ-θ₀)，

此时，图像的笛卡尔坐标间的旋转和缩放已经转化为在对数极坐标上的平移关系，在对数极坐标系下利用相位相关法可直接求得lnλ和旋转角度θ₀，可进一步获得缩放尺度λ；

所述步骤三图像的拼接和融合的方法如下：

对图像执行平移、旋转和缩放配准和拼接操作后，采用像素最大值法对不同方位的图像进行融合以消除边界的缝隙；选像素灰度的最大值进行图像融合，具体方法如下：

在进行图像融合时，采用基于像素最大值的方法，两幅参加融合的图像分别为A,B，图像大小均为m×n，融合图像为f，则针对原图像A，B的像素灰度值选最大值进行图像融合，其表达式为：

f(m,n)＝max{A(m,n),B(m,n)}

其中：m,n分别为图像中像素的行号和列号，在融合处理时，比较原图像A,B中对应位置(m,n)处像素值的大小，以其中灰度值大的像素作为融合图像F在位置(m,n)处的像素；

经过上述步骤形成一幅和管道长度、缺陷所在的内壁方位有关的全景展开图，以直观显示内壁的各种缺陷；

所述步骤四中的建立管道内壁的GIS地图的具体方法如下：

首先采用Mapinfo软件形成内壁的GIS地图控件，建立GIS地图时需要首先定义好GIS管道的空间坐标，然后描绘GIS管道的三维GIS地图，最后形成GST格式的文件；

所述步骤五中的管道内壁的全景展开图、GIS地图以及内壁形态解释信息的融合方法如下：

首先在LabVIEW软件下调用步骤四设计的地图控件，然后在LabVIEW的前面板中给地图控件对象创建“属性节点”，并调用属性节点，最终形成一个可视化的软件，对于缺陷则根据其几何参数进行识别，识别出来的缺陷的具体形态显示在GIS地图上。