CN107169981A - 一种道砟颗粒三维廓形的检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种道砟颗粒三维廓形的检测方法及装置，包括：获取道砟颗粒在多个旋转角度下的多张二维图像；根据二维图像中道砟颗粒的色彩明度特征，提取每一张二维图像中道砟颗粒的二维廓形边界图像；根据预设角度采样点以及预设三维廓形边界半径，构建用于描述道砟颗粒的三维廓形表面点的球坐标系；根据球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与二维廓形边界图像的位置关系以及设定调整次数，对预设三维廓形边界半径进行调整处理，确定道砟颗粒的三维廓形边界半径；每一个经纬度以及与每一组经纬度匹配的三维廓形边界半径组成三维廓形；其获取二维图片的测量方式简单，应用设备成本极低，用户操作简单。

Description

一种道砟颗粒三维廓形的检测方法及装置

技术领域

本发明涉及图形处理领域，具体而言，涉及一种道砟颗粒三维廓形的检测方法及装置。

背景技术

道床即铁路轨枕下面，路基面上铺设的石碴(道碴)垫层，主要由道砟颗粒构成，其主要作用是支撑轨枕，将轨枕上部的巨大压力均匀地传递给路基面，并固定轨枕的位置，阻止轨枕纵向或横向移动，大大减少路基变形的同时还缓和了机车车辆轮对钢轨的冲击，便于排水。

道砟颗粒是构成散体道床的碎石颗粒，散体道床承受轨枕荷载，并将荷载分散传递至下部结构。对道砟颗粒的三维廓形研究具有重要意义，具体体现在如下两个方面：一方面做道床评估，级配优化；另一方面用作散粒体力学仿真的输入。

道砟颗粒的不同规律和不同形状对应的道床性能是不同的，在研究道砟颗粒的规律和形状对道床性能的影响时，相关技术提供了一种道砟颗粒的三维检测廓形检测方法，其采用多相机系统或者相机结合激光扫描系统获取道砟颗粒的高精度三维图像，然后对该三维图像进行处理，得到三维廓形数据，接着通过数学简化的方法对获取的三维廓形数据进行简化计算，得到简单多面体以供研究使用。

实际中，道砟颗粒的检测精度不需要太高，而在上述检测方法中，首先获取高精度的三维图像，并将高精度的三维图像对应的三维廓形数据转化为粗糙模型，存在精度浪费问题，并且，高清相机与激光扫描相结合或者多相机的道砟颗粒图像测量结构获取三维图像同时又对三维图像进行处理得到三维廓形数据的方式还存在算法复杂、成本较高、操作复杂的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种道砟颗粒三维廓形的检测方法及装置，通过获取多个旋转角度下的二维图像，测量方式简单，应用设备成本低，并且根据二维图像重构道砟颗粒的三维廓形的方法简单且易于操作。

第一方面，本发明实施例提供了一种道砟颗粒三维廓形的检测方法，包括：

获取待检测的道砟颗粒在多个旋转角度下的多张二维图像；

根据二维图像中道砟颗粒的色彩明度特征，提取每一张二维图像中道砟颗粒的二维廓形边界图像；

根据预设角度采样点以及道砟颗粒的预设三维廓形边界半径，构建用于描述道砟颗粒的三维廓形表面点的球坐标系；球坐标系的坐标参数分别表示道砟颗粒的经度、纬度和三维廓形边界半径，这三个坐标参数对应的一个点表示道砟颗粒的三维廓形表面点；

根据球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与二维廓形边界图像的位置关系以及设定调整次数，对预设三维廓形边界半径进行调整处理，确定道砟颗粒的三维廓形边界半径；

根据每一个预设角度采样点对应的经纬度以及与每一组经纬度匹配的三维廓形边界半径，确定道砟颗粒的三维廓形。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，根据二维图像中道砟颗粒的色彩明度特征，提取每一张二维图像中道砟颗粒的二维廓形边界图像，包括：

从每一张二维图像中提取满足设定色彩明度阈值的像素点，利用明度矩阵存储提取的像素点；

对明度矩阵进行二值化处理，得到明度二值矩阵；明度二值矩阵用于表征道砟颗粒和背景色；

利用梯度算子确定明度二值矩阵中与四周像素点的灰度值相比产生变化的像素点，得到道砟颗粒的边界；

以边界中的预设初始化边界点为中心，对设定窗口中的像素点进行线性拟合处理，确定预设初始化边界点的边界方向，根据边界方向确定下一个边界点的位置，直至得到的边界点的位置与预设初始化边界点的距离满足设定距离阈值，得到表示二维廓形边界的多边形。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，道砟颗粒的预设三维廓形边界半径为预设三维廓形边界范围中上界边界半径和下界边界半径的平均值；

根据球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与二维廓形边界图像的位置关系以及设定调整次数，对预设三维廓形边界半径进行调整处理，确定道砟颗粒的三维廓形边界半径，包括：

根据球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与二维廓形边界图像的位置关系，确定球坐标系中任意一个点与道砟颗粒的三维廓形的位置关系；

当球坐标系中任意一个点在道砟颗粒的三维廓形内部时，调整预设三维廓形边界范围，使调整后的预设三维廓形边界范围中的下界边界半径为预设三维廓形边界半径；

当球坐标系中任意一个点在道砟颗粒的三维廓形外部，调整预设三维廓形边界范围，使调整后的预设三维廓形边界范围中的上界边界半径为预设三维廓形边界半径；

判断当前调整次数是否满足设定调整次数，若满足，确定当前调整次数对应的预设三维廓形边界范围的上界边界半径和下界边界半径，将上界边界半径和下界边界半径的均值作为道砟颗粒的三维廓形边界半径；若不满足，继续检测球坐标系中任意一个点与道砟颗粒的三维廓形的位置关系，以及确定当前调整次数匹配的上界边界半径和下界边界半径，直至当前调整次数匹满足设定调整次数时，确定设定调整次数对应的上界边界半径和下界边界半径的均值为道砟颗粒的三维廓形边界半径。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，根据球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与二维廓形边界图像的位置关系，确定球坐标系中任意一个点与道砟颗粒的三维廓形的位置关系，包括：

根据球坐标系与三维直角坐标系的转换关系，将每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在球坐标系中的点转换为在三维直角坐标系中的点；

根据道砟颗粒所在的旋转轴与拍摄设备之间垂直距离以及旋转轴对应的旋转角度，将每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在三维直角坐标系中的点转换为其在多个旋转角度的二维直角坐标系中的点；

判断每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点是否在匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，若是，确定表面点处于道砟颗粒的三维廓形内部；若至少存在一个二维直角坐标系中的点不在二维廓形边界图像的内部，确定表面点处于道砟颗粒的三维廓形外部。

结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，判断每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点是否在匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，包括：

在检测到二维廓形边界图像为凹多边形时，确定凹多边形对应的第一凸包络；凹多边形位于第一凸包络内部；

确定第一凸包络与凹多边形的第一差异多边形，在检测到第一差异多边形为凹多边形时，确定第一差异多边形对应第二凸包络，直至第二凸包络与第一差异多边形的第二差异多边形均为凸多边形时，确定二维廓形边界图像转换为凸多边形对应的分解层数；其中，奇数的分解层数对应凸多边形，偶数的分解层数凹多边形对应的凸包络；

根据每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的二维直角坐标系中的点与分解层数的位置关系，确定该点与其匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的位置关系。

结合第一方面的第四种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，根据每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的二维直角坐标系中的点与分解层数的位置关系，确定该点与其匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的位置关系，包括：

当任意一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的至少一个二维直角坐标系中的点不在第一凸包络内时，确定道砟颗粒的当前三维廓形表面点在三维廓形的外部；

当任意一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点均在第一凸包络内，且多个二维直角坐标系中的点均不在第一分解层对应的任意一个凸多边形内时，确定道砟颗粒的三维廓形表面点在三维廓形的内部；

当至少一个二维直角坐标系中的点存在于第一分解层对应的一个凸多边形内时，判断该点在其所在的凸多边形包括的最小凸多边形所在的最后分解层数，在确定最后分解层为奇数分解层数时，确定道砟颗粒的三维廓形表面点在三维廓形的外部；在确定最后分解层为偶数分解层数时，确定道砟颗粒的三维廓形表面点在三维廓形的内部。

结合第一方面的第四种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，判断每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点是否在匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，包括：

在检测到二维廓形边界图像为凸多边形时，检测任意一个二维坐标点与凸多边形中任意两点的矢量乘积的向量方向是否相同，若相同，确定该二维坐标点在二维廓形边界图像的内部；

当每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点均在其匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，确定道砟颗粒的二维廓形表面点在三维廓形的内部。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，的道砟颗粒三维廓形的检测方法，还包括：

对二维廓形边界图像进行处理，使处理后得到的优化二维廓形边界图像的像素点个数少于处理前的二维廓形边界图像的像素点个数，且优化二维廓形边界图像能够表征道砟颗粒的图像特征。

结合第一方面的第七种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，其中，对二维廓形边界图像进行处理，使处理后得到的优化二维廓形边界图像的像素点个数少于处理前的二维廓形边界图像的像素点个数，且优化二维廓形边界图像能够表征道砟颗粒的图像特征，包括：

根据二维廓形边界图像中以预设起始像素点为起点的两组相邻像素点之间的角度变化量与设定角度控制阈值的比较结果，确定用于表示当前一段形状的有效像素点；

将有效像素点作为新的起始像素点继续确定下一个有效像素点，直至有效像素点与预设起始像素点的距离小于设定阈值，得到多个有效像素点；多个有效像素点形成优化二维廓形边界图像。

第二方面，本发明实施例还提供了一种道砟颗粒三维廓形的检测方法，包括：

获取模块，用于获取待检测的道砟颗粒在多个旋转角度下的多张二维图像；

提取模块，用于根据二维图像中道砟颗粒的色彩明度特征，提取每一张二维图像中道砟颗粒的二维廓形边界图像；

三维空间构建模块，用于根据预设角度采样点以及道砟颗粒的预设三维廓形边界半径，构建用于描述道砟颗粒的三维廓形表面点的球坐标系；球坐标系的坐标参数分别表示道砟颗粒的经度、纬度和三维廓形边界半径，这三个坐标参数对应的一个点表示道砟颗粒的三维廓形表面点；

调整处理模块，用于根据球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与二维廓形边界图像的位置关系以及设定调整次数，对预设三维廓形边界半径进行调整处理，确定道砟颗粒的三维廓形边界半径；

根据每一个预设角度采样点对应的经纬度以及与每一组经纬度匹配的三维廓形边界半径，确定道砟颗粒的三维廓形。

本发明实施例提供的一种道砟颗粒三维廓形的检测方法及装置，与现有技术中高清相机与激光扫描相结合或者多相机的道砟颗粒图像测量结构同时关联了复杂的算法，上述两种结构方式均存在算法复杂、成本较高、操作复杂的问题相比，其能够直接获取道砟颗粒多个旋转角度的多张二维图片，然后提取每一张二维图片对应的二维廓形边界图像，然后用球坐标系中的点表示该二维廓形边界图像中的每个点，通过不断调整球坐标系中的表示道砟颗粒半径参数数值，确定道砟颗粒的三维廓形；本发明实施例中获取的多张二维图片的测量方式简单，应用设备成本极低，用户操作简单，并且根据二维图像重构道砟颗粒的三维廓形的方法，无需借助激光扫描以及进行表面标记，简单且易于操作。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本发明实施例所提供的一种道砟颗粒三维廓形的检测方法的流程图；

图2示出了本发明实施例所提供的另一种道砟颗粒三维廓形的检测方法的流程图；

图3示出了本发明实施例所提供的根据所述二维图像中道砟颗粒的色彩明度特征，提取每一张所述二维图像中所述道砟颗粒的二维廓形边界图像的流程示意图；

图4示出了本发明实施例所提供的另一种道砟颗粒三维廓形的检测方法的流程图；

图5示出了本发明实施例所提供的对所述二维廓形边界图像进行处理，使处理后得到的优化二维廓形边界图像的像素点个数少于处理前的二维廓形边界图像的像素点个数，且所述优化二维廓形边界图像能够表征所述道砟颗粒的图像特征的流程示意图；

图6示出了本发明实施例所提供的另一种道砟颗粒三维廓形的检测方法的流程图；

图7示出了本发明实施例所提供的判断每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点是否在匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部的流程示意图；

图8示出了本发明实施例所提供的凹多边形的凸分解原理的流程图；

图9示出了本发明实施例所提供的凸多边形判断准则的示意图；

图10示出了本发明实施例所提供的凹多边形的凸分解示意图的示意图；

图11示出了本发明实施例所提供的判断某点是否在多边形内部的示意图；

图12示出了本发明实施例所提供的判断平面一点是否在某封闭多边形内部的示意图；

图13示出了本发明实施例所提供的一种道砟颗粒三维廓形的检测装置的结构示意图。

图标：10、获取模块；20、提取模块；30、三维空间构建模块；40、调整处理模块；50、确定模块。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供的一种道砟颗粒三维廓形的检测方法及装置，能够有针对性的设计了针对道砟颗粒的检测装置，仅通过单个相机(普通相机，甚至可以使用手机相机替代)与简易配套测试设备，采集道砟颗粒的二维图像，然后对该二维图像进行三维廓形重构，得到道砟颗粒三维廓形。下面通过实施例进行描述。

参考图1所示的流程图，本发明实施例提供了一种道砟颗粒三维廓形的检测方法，包括：

S11、获取待检测的道砟颗粒在多个旋转角度下的多张二维图像。

本发明实施例中，可以通过相机采集待检测的道砟颗粒相对于该相机的多个旋转角度下的多张二维图片，然后由处理器获取这些二维图片并对这些二维图片进行处理。具体的，处理器可以主动访问相机并从相机中获取这多张二维图片，也可以由相机主动发送其采集的这多张二维图片。

作为一种可选的实施方式，相机在背景板以及角度调整设备的配合下，完成拍摄待检测的道砟颗粒的多张二维图片时，对应的，该二维图片包括道砟颗粒图像还包括背景颜色图像。上述角度调整设备用于调整道砟颗粒相对于相机的角度。

S12、根据所述二维图像中道砟颗粒的色彩明度特征，提取每一张所述二维图像中所述道砟颗粒的二维廓形边界图像。

在从相机中获取了道砟颗粒的各个旋转角度下的二维图片以后，对这些二维图片以及角度信息进行整理，将每一张二维图片与当前道砟颗粒相对于相机的旋转角度进行匹配，二维图片中包括图像信息，而图像本身仅具有像素信息，当需要将像素距离转化为实际距离时，需要引入相机的标定信息，标定信息包括相机内参数(如焦距、畸变因子等)与相机外参数(如相机相对于测量平面的平移、旋转角度等)。

通过标定后的相机信息对每一张二维图片中的图像均进行畸变修正，借助标定信息提取准确的每一张图片中的二维廓形边界坐标；然后，提取每个道砟颗粒二维图像对应的二维边界坐标，本发明实施例中采用自设计的廓形追踪提取算法按顺序提取每一张二维图像中的道砟颗粒表面的二维坐标点；

具体的，在二维图像中，道砟颗粒的像素点和背景的像素点的明度特征不同，因此，对于每一张二维图像，均根据道砟颗粒的明度特征，提取道砟颗粒的明度矩阵和背景的明度矩阵，然后将提取的两个明度矩阵转化为明度二值矩阵，通过二值矩阵表征道砟颗粒与背景色，最后通过梯度算子求出明度二值矩阵的梯度，得到道砟颗粒的边界，最后，在得到的边界中，给定一个初始边界点，廓形追踪提取算法可以自动判断下一边界点的位置，并逐步沿着边界搜索，直到遍历一周回到初始边界的起点，该过程可以自动调整移动方向，最终确定该二维图像中道砟颗粒的二维廓形边界图像(即二维廓线边界点)，输出二维廓线边界点对应的多边形。

S13、根据预设角度采样点以及道砟颗粒的预设三维廓形边界半径，构建用于描述所述道砟颗粒的三维廓形表面点的球坐标系；所述球坐标系的坐标参数分别表示所述道砟颗粒的经度、纬度和三维廓形边界半径，这三个坐标参数对应的一个点表示道砟颗粒的三维廓形表面点。

本发明实施例的目的是检测道砟颗粒的三维廓形，因此，首先构建球坐标系，通过构建的该球坐标系描述道砟颗粒的三维廓形表面点；该球坐标系可以描述道砟颗粒在不同旋转角度下的旋转关系，球坐标系下的一个表面点可以由三个参数α、β、ρ确定，这三个参数分别对应经度、纬度以及道砟颗粒的三维廓形边界半径。

在构建球坐标系时，首先对球坐标系的角度进行采样，具体的可以根据需求实现密集采样或者稀疏采样，如经度α由0度到360度每1度均匀采样，纬度β由-90到90度每1度均匀采样，但这样采样会造成两极采样过于密集而赤道点过于稀疏，实际中可以对经纬度的角度采样进行适当调整。需要说明的是，球坐标系下的经度和纬度的预设角度采样点可以相同，也可以不同，本发明实施例不约束固定的采样方式。

S14、根据所述球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与所述二维廓形边界图像的位置关系以及设定调整次数，对所述预设三维廓形边界半径进行调整处理，确定所述道砟颗粒的三维廓形边界半径。

本发明实施例中，首先根据通常应用下的道砟颗粒的正常半径确定道砟颗粒半径范围的大小，即预设三维廓形边界范围，然后设置该预设三维廓形边界范围中上界边界半径和下界边界半径的平均值作为该预设三维廓形边界半径，由于该预设三维廓形边界半径是预先设置的，需要对其进行不断调整，直至得到真正的道砟颗粒的三维廓形边界半径。

本发明实施例中，是根据球坐标系中任意一个表面点与道砟颗粒的三维廓形的位置关系，对预设三维廓形边界半径进行调整。具体的，对球坐标系中任意一个表面点与道砟颗粒的三维廓形的位置关系的判断，可以转换为球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与对应旋转角度下的二维廓形边界图像的位置关系来判断，若球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点均在该二维廓形边界图像的内部，则对球坐标系中的该表面点在道砟颗粒的三维廓形的内部，若至少有一个二维投影点不在其对应的二维廓形边界图像的内部，则球坐标系中对应的表面点同样不在道砟颗粒的三维廓形的内部。

本发明实施例中，上述设定调整次数是根据道砟颗粒的确定的三维廓形边界半径与实际三维廓形边界半径的精度确定的，即将设定精度阈值对应的调整次数作为设定调整次数。

S15、根据每一个预设角度采样点对应的经纬度以及与每一组经纬度匹配的三维廓形边界半径，确定所述道砟颗粒的三维廓形。

具体的，上面是对一个经纬度对应的三维廓形边界半径进行计算，使得经度、纬度以及得到的三维廓形边界半径组合成的球面点为道砟颗粒表面点。本发明实施例需要对每一个预设角度采样点对应的经纬度对应的三维廓形边界半径均进行循环计算，得到对应于每一个经度、纬度的三维廓形边界半径，形成半径矩阵，由这些采样点来共同决定道砟颗粒的三维形状，得到道砟颗粒的三维廓，最后输出三维廓形结果。

进一步的，参考图2和图3，本发明实施例中，步骤12、根据所述二维图像中道砟颗粒的色彩明度特征，提取每一张所述二维图像中所述道砟颗粒的二维廓形边界图像，包括：

S121、从每一张所述二维图像中提取满足设定色彩明度阈值的像素点，利用明度矩阵存储提取的所述像素点。

具体的，1)循环读入相机拍摄的各个旋转角度的道砟颗粒的二维图片，将相机拍摄的“jpg”格式图片转入内存，并以RGB三色矩阵形式存储；

2)RGB颜色空间不方便描述颜色之间的距离，为了方便的分辨图片中的像素是属于背景色还是属于道砟颗粒，将图片从RGB颜色空间转化到Lab颜色空间。

具体的转换过程分两部分：第一，先将RGB颜色空间转换到XYZ颜色空间，具体转换方法如下式所示，

其中otherwise表示其他情况；M表示系数矩阵，

第二，将XYZ颜色空间转换到Lab颜色空间，具体转换方法如下式所示，其中其中，上述公式中的具体数值为通过实验方法研究得出。

3)由于明度最能反映道砟颗粒与背景色的差异，因而设置了Lab颜色空间的明度阈值(即L、a、b中的L矩阵的阈值)，根据该阈值将每一张二维图像中的像素进行划分，得到道砟颗粒的明度矩阵和背景色的明度矩阵。

S122、对所述明度矩阵进行二值化处理，得到明度二值矩阵；所述明度二值矩阵用于表征所述道砟颗粒和背景色。

具体的，对于得到道砟颗粒的明度矩阵和背景色的明度矩阵进行二值化处理，得到的二值矩阵能够清楚的表征道砟颗粒与背景色；如在二值矩阵1表示白色的点，表示背景色，1表示黑色的点，表示道砟颗粒。

S123、利用梯度算子确定所述明度二值矩阵中与四周像素点的灰度值相比产生变化的像素点，得到所述道砟颗粒的边界。

具体的，选取任意一个像素，通过梯度算子确定该像素相比其周围的像素点的灰度值是否产生变化，若变化，输出该点；对于每一个像素均进行上述计算，得到多个像素点，这多个像素点组成像素点集，像素点集组成明度二值矩阵的梯度。

S124、以所述边界中的预设初始化边界点为中心，对设定窗口中的像素点进行线性拟合处理，确定所述预设初始化边界点的边界方向，根据所述边界方向确定下一个所述边界点的位置，直至得到的所述边界点的位置与所述预设初始化边界点的距离满足设定距离阈值，得到表示所述二维廓形边界的多边形。

具体的，选取边界中的任意一个边界点为起点，并以该边界点为中心，取图像50*50像素矩阵，根据该矩阵中边界像素点做线性拟合，确定边界方向，并以10像素为步长选择下一个边界位置(即新的边界位置)；判断新的边界位置是否与起点边界位置接近(如新的边界位置与起点边界位置的距离是否小于设定距离阈值5像素)，即新的边界位置是否会回到起点边界对应的迭代原点，如果回到原点则边界点搜索完成，输出边界点多边形；如果未回到原点，继续循环进行边界像素点做线性拟合以及确定边界方向以及下一个边界位置。本发明实施例中，设定窗口取50*50像素是因为经验取值，本发明实施例对此不做具体限制。

进一步的，通过廓形追踪提取算法得到道砟颗粒的二维廓形数据(即二维廓形边界图像)，二维廓形数据中每个数据点均由(x，y)组成)，考虑到二维廓形数据包括的数据点较多，不利于后续进行三维重构的计算，本发明实施例中采用自建立的最优多边形逼近方法，对二维廓形数据进行压缩，即将二维廓形数据中原来很密集的多边形用很稀疏的点列来逼近，用最优的方式记录廓形边界数据，具体逼近方法包括：建立了一个优化模型，通过该模块优化二维廓形数据中的数据点，目的是用更少的信息来描述通过廓形追踪提取算法获取的二维廓形的性质，降低下面的三维廓形重构的复杂度。

在通过廓形追踪提取算法的基础上，由于直接获取的二维廓形数据是由大量密集点列组成的，而为了降低根据该二维廓形数据进行三维廓形重构的复杂度，需要对获取的多边形点列进行优化。优化的目的是在不影响道砟颗粒整体形状的情况下，对边界节点个数进行精简，也即忽略部分纹理、变化率较小的表面波动，而将道砟颗粒的形状表达出来。

进一步的，上述对获取的二维廓形数据进行优化的方法，包括：

S16、对所述二维廓形边界图像进行处理，使处理后得到的优化二维廓形边界图像的像素点个数少于处理前的二维廓形边界图像的像素点个数，且所述优化二维廓形边界图像能够表征所述道砟颗粒的图像特征。

作为一种优选的实施方式，上述步骤16在步骤12和步骤13之间，具体的，参考图4，对二维廓形边界图像进行处理的具体步骤包括：

S161、根据所述二维廓形边界图像中以预设起始像素点为起点的两组相邻像素点之间的角度变化量与设定角度控制阈值的比较结果，确定用于表示当前一段形状的有效像素点。

S162、将所述有效像素点作为新的起始像素点继续确定下一个有效像素点，直至所述有效像素点与所述预设起始像素点的距离小于设定阈值，得到多个有效像素点；多个所述有效像素点形成所述优化二维廓形边界图像。

结合步骤161和步骤162，结合具体最优多边形逼近方法的实现流程如图5所示，

1)输入二维廓形边界图像对应的点列坐标，该点列由密集的数据点组成；

2)设定一个角度控制阈值α，该阈值用于表征边界廓形的变化剧烈程度，角度越小对廓形的秒数约精确，角度越大对廓形的描述则越粗糙；定义角度记录变量β，用于存储角度累计值；在二维图像中，每两个相邻像素点之间为一个角度，β为每两个相邻角度的变化量。

3)对于每一个二维图像，均从该二维图像中选取一个像素点作为预设起始像素点，作为迭代初始点，计算以迭代初始点开始每两个相邻角度的变化量的总和，得到β＝β+β_i，判断β是否超过角度控制阈值α，若β超过角度控制阈值α，则记录当前节点坐标(即当前像素点)，并重置为β＝0，继续以当前像素点作为迭代初始点重复上述计算β总和并记录当前节点坐标的；若β未超过角度控制阈值α，继续计算以迭代初始点开始每两个相邻角度的变化量的总和，得到β＝β+β_i，并循环继续后面的过程，直至β超过角度控制阈值时，转记录当前节点坐标(即当前像素点)。

4)判断是否已经遍历了所有像素节点，若是结束循环，输出记录点列，形成新的多边形廓形；若否，继续遍历所有像素节点。

在实际计算过程中，本发明实施例是首先计算输入廓形点列中，每两个点之间的距离以及角度，将廓形数据转化为自变量为距离(边界长度)，因变量为角度值(0～360度)的函数，起点为任意一点，直到计算回起点(也即计算一圈，自变量最大值为边界周长)。

在得到优化二维廓形边界图像后，根据该优化二维廓形边界图像进行道砟颗粒的三维廓形的重构，该三维廓形的重构需建立在多个不同角度的二维廓形边界点提取结果的基础上，核心方法可以简述为：1、球坐标系经纬度采样；2、计算每个经纬度对应道砟颗粒三维廓形的边界半径；3由这些三维的表面采样点来近似描述道砟颗粒的三维形状。

本发明实施例中，所述道砟颗粒的预设三维廓形边界半径为预设三维廓形边界范围中上界边界半径和下界边界半径的平均值；步骤14、根据所述球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与所述二维廓形边界图像的位置关系以及设定调整次数，对所述预设三维廓形边界半径进行调整处理，确定所述道砟颗粒的三维廓形边界半径，包括：

S141、根据所述球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与所述二维廓形边界图像的位置关系，确定所述球坐标系中任意一个点与所述道砟颗粒的三维廓形的位置关系；

S142、当球坐标系中任意一个点在所述道砟颗粒的三维廓形内部时，调整所述预设三维廓形边界范围，使调整后的所述预设三维廓形边界范围中的下界边界半径为预设三维廓形边界半径；

结合步骤141-步骤142，参考图6，1)输入经度与纬度，预设三维廓形边界范围为(0，200)，上界边界半径为ρ₁＝0mm，下界边界半径为ρ₂＝200mm，上述预设三维廓形边界范围超过了道砟颗粒可能的最大粒径，只需确保待重构颗粒的所有可能表面点的半径在上述预设三维廓形边界范围内即可)；ρ₁与ρ₂为迭代的最初边界，前者为下边界，后者为上边界，随着迭代的进行，两个边界将会逐渐靠拢，直至收敛到设定精度阈值，将该阈值对应的半径作为最符合道砟颗粒的表面点的半径。

2)设定循环次数变量为n，并初始化为0，每循环一次将n自加1；

3)计算上界ρ₁与下界ρ₂的均值，定义为ρ；

4)判断经度α、纬度β以及三维廓形边界半径ρ所确定的点是否在道砟颗粒内部；

5)如果在内部，令ρ₁＝ρ，ρ₂＝ρ₂，这是由于该半径点在颗粒内部，则下界ρ₂不变，更新上界ρ₁为ρ；需要说明的是，判断一个点(即经度α、纬度β以及半径ρ)是否在道砟颗粒的三维廓形的内部的，转换为该点是否在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点均在对应的各个旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，若均在，则该点在道砟颗粒的三维廓形的内部；若存在任意一个不在，该点不在道砟颗粒的三维廓形的内部。

S143、当球坐标系中任意一个点在所述道砟颗粒的三维廓形外部，调整所述预设三维廓形边界范围，使调整后的所述预设三维廓形边界范围中的上界边界半径为预设三维廓形边界半径。

6)如果经度α、纬度β以及三维廓形边界半径ρ所确定的点不在道砟颗粒内部，令ρ₂＝ρ，ρ₁＝ρ₁，这是由于该半径点在颗粒外部，则上界ρ₁不变，更新下界ρ₂为ρ。

S144、判断当前调整次数是否满足设定调整次数，若满足，确定当前调整次数对应的预设三维廓形边界范围的上界边界半径和下界边界半径，将所述上界边界半径和下界边界半径的均值作为所述道砟颗粒的三维廓形边界半径；若不满足，继续检测球坐标系中任意一个点与所述道砟颗粒的三维廓形的位置关系，以及确定当前调整次数匹配的上界边界半径和下界边界半径，直至所述当前调整次数匹满足所述设定调整次数时，确定所述设定调整次数对应的上界边界半径和下界边界半径的均值为所述道砟颗粒的三维廓形边界半径。

7)循环变量n自加1，表示经过一次迭代，此时上界与下界之间的距离减小一半，而准确的边界半径仍然在缩小后的区间内，随着迭代的进行，区间将随2的负指数次方减小，缩小后的区间对应的上界边界半径和下界边界半径的平均值接近实际的三维廓形边界半径的精度将不断提升；

8)判断是否迭代了N次，N为迭代次数的上限，当达到迭代上限则结束循环，转步骤9)，否则回到步骤3)继续循环；N次迭代对应的边界点计算精度可以通过下式计算：作为一种可选的实施方式，设定精度阈值为0.2，当N＝10时，边界误差将小于0.2mm，即满足设定精度阈值。

9)计算得到的半径ρ与实际情况下经度α、纬度β对应的半径十分接近，可以认为该半径值ρ即为道砟颗粒表面点。

进一步的，本发明实施例中，步骤141、根据所述球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与所述二维廓形边界图像的位置关系，确定所述球坐标系中任意一个点与所述道砟颗粒的三维廓形的位置关系，包括：

根据所述球坐标系与三维直角坐标系的转换关系，将所述每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在球坐标系中的点转换为在三维直角坐标系中的点。

具体的，笛卡尔直角坐标系(用来描述与二维坐标的映射关系)与球坐标系的对应关系为：

根据所述道砟颗粒所在的旋转轴与拍摄设备之间垂直距离以及所述旋转轴对应的旋转角度，将所述每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在三维直角坐标系中的点转换为其在多个旋转角度的二维直角坐标系中的点。

判断每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点是否在匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，若是，确定所述表面点处于所述道砟颗粒的三维廓形内部；若至少存在一个二维直角坐标系中的点不在二维廓形边界图像的内部，确定所述表面点处于所述道砟颗粒的三维廓形外部。

参考图7，1)输入每一张二维图片对应的二维廓形边界图像以及对应的旋转角度；设共有N个廓形，该N个廓形对应N个角度；

输入球坐标系中待判断点的坐标，即(经度α、纬度β以及半径ρ)；该点在直角坐标系下的表示(X,Y,Z)可以通过下式计算。

其中，(X,Y,Z)为直接坐标系中的三个参数。

3)变量i代表第i次循环，对第i个二维廓形边界图像以及旋转角度进行后续分析，i从1到N；

4)按照拍摄第i个廓形图片的角度，计算待判断点的坐标在该角度情况下(设旋转角度为Δ_i)到背景面的二维投影点，用直角坐标系下的(x_i,y_i)表示；具体计算方法如下两个公式。

其中(X_i,Y_i,Z_i)为旋转角度Δ_i的情况下三维坐标，系数矩阵中的l为旋转轴到相机的距离，该公式是通过三角相似原理得出。

5)判断输入的待判断三维点的坐标的二维投影坐标(x，y)是否在该角度下对应的二维廓形内部，具体判断方法如图8～12，后面将对每一步进行详细说明；如果二维投影坐标(x，y)在二维廓形边界图像(即廓形多边形)的内部，则转第步骤7)，否则转步骤6)；

6)输入结果并结束循环，确定该点不再道砟颗粒的三维廓形的内部；

7)判断是否已经遍历了该待判断三维点的坐标对应的各个旋转角度下的所有N组廓形数据的判断工作，若是，则转步骤8)；若否，则步骤3)继续循环；

8)输出结果并结束循环，确定该点在道砟颗粒的三维廓形的内部。

进一步的，由于二维廓形边界图像对应的廓形的多边形可能是凹多边形，还可能是凸多边形；凹多边形的性质较差，若廓形是凹多边形，需要对凹多边形进行凸分解，用多个凸多边形的布尔操作描述道砟颗粒的二维廓形，即需要将凹多边形转化为多个凸多边形的组合，方便后面三维廓形重构。

需要说明的是，凸多边形具有很多优异的性质，如很容易计算多边形面积、判断一个点是否在该多边形内部等。但事实上常需要处理的道砟颗粒几乎都是凹多边形(凹多面体)，为了描述一个凹多边形，本发明实施例提出一种凹多边形的凸分解方法，即将一个凹多边形用多个凸多边形的组合来描述。具体分解过程如图8所示，图8以一种递归的思想来描述该过程。

参考图8，1)输入二维廓形边界图像对应的多边形廓形的节点坐标，该多边形可以是凸的，也可以是凹的，如图9所示；

2)判断多边形廓形是否为凸多边形，如果是则返回结果，否则进行第3步；对于一个凸多边形，相邻边按照顺时针(或者逆时针)方向定义为向量，如图9所示，则相邻向量的叉乘的结果表征向量旋转方向，按照右手系，图9(左)所示的凸多边形均为垂直纸面向内，方向相同，而图9(右)在凹的位置方向相反，如第4个点位置，该点相邻两个向量叉乘方向垂直纸面向外，与其它位置相反，由此可快速判断多边形的凹凸性.

3)如果多边形是凹的，则计算该多边形的凸包络，如图10中的大边框；

4)根据凸包络与原多边形的差异，分解出剩余多边形，如图10中两个小三角形，剩余多边形可能不止一个，而且剩余多边形可能为凸，也可能为凹；

5)依次循环每一个剩余多边形，转第步骤6)执行；

6)将该剩余多边形作为第1)步输入，并判断是否为凸，依次类推，直到返回结果；

7)判断是否循环了所有剩余多边形，如果遍历了所有凸多边形，则结束，返回结果，即执行步骤8)；

8)结束，返回结果。

需要说明的是，在该递归过程中，每一个剩余多边形可能为凸也可能为凹，此时需要对剩余多边形进行分解，如同最开始时的分解一样。递归分解结束的条件是遇到多边形为凸多边形，因而待整个分解过程结束，凹多边形可以被描述为多个凸多边形的组合，这便是凹多边形的凸分解过程。

图10(左)所示的凹多边形可以用图10(中)和图10(右)中的大凸包多边形减去两个小三角形多边形来表达，实际中，两个小三角形可能是由多个凸多边形的组合来表达的，而图8所示递归流程便是为了实现该分解的具体过程。分解结果将直接用于第三部分，即三维廓形的重构。

进一步的，本发明实施例中，步骤1413、判断每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点是否在匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，包括：

第一，在检测到所述二维廓形边界图像为凹多边形时，确定所述凹多边形对应的第一凸包络；所述凹多边形位于所述第一凸包络内部；

确定所述第一凸包络与所述凹多边形的第一差异多边形，在检测到所述第一差异多边形为凹多边形时，确定所述第一差异多边形对应第二凸包络，直至所述第二凸包络与第一差异多边形的第二差异多边形均为凸多边形时，确定所述二维廓形边界图像转换为凸多边形对应的分解层数；其中，奇数的分解层数对应凸多边形，偶数的分解层数凹多边形对应的凸包络；

根据每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的二维直角坐标系中的点与所述分解层数的位置关系，确定该点与其匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的位置关系。

具体的，当任意一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的至少一个二维直角坐标系中的点不在第一凸包络内时，确定所述道砟颗粒的当前三维廓形表面点在三维廓形的外部；

当任意一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点均在第一凸包络内，且多个所述二维直角坐标系中的点均不在第一分解层对应的任意一个凸多边形内时，确定所述道砟颗粒的三维廓形表面点在三维廓形的内部；当至少一个所述二维直角坐标系中的点存在于第一分解层对应的一个凸多边形内时，判断该点在其所在的凸多边形包括的最小凸多边形所在的最后分解层数，在确定所述最后分解层为奇数分解层数时，确定所述道砟颗粒的三维廓形表面点在三维廓形的外部；在确定所述最后分解层为偶数分解层数时，确定所述道砟颗粒的三维廓形表面点在三维廓形的内部。

第二，在检测到所述二维廓形边界图像为凸多边形时，检测任意一个二维坐标点与所述凸多边形中任意两点的矢量乘积的向量方向是否相同，若相同，确定该二维坐标点在所述二维廓形边界图像的内部；

当每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点均在其匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，确定所述道砟颗粒的二维廓形表面点在三维廓形的内部。

下面介绍判断二维投影点是否在廓形多边形内的方法，首先，需要补充判断一个坐标点是否在某一个凸多边形内部的方法，对于凸多边形而言，这个判断过程十分简单，可以通过矢量运算来判断，如图11所示。对于一个凸多边形，图12(1)中的ABC，如果点O在该多边形内，则从凸多边形上某一点A开始循环一圈定义矢量如OA、OB与OC，通过判断OA乘OB、OB乘OC以及OC乘OA所得向量方向的一致性可以判断该点是否为在凸多边形内部，若输入点在凸多边形内部，则所有叉乘结果方向均同向，如图12(1)，否则必然存在某一个叉乘向量方向与其他叉乘结果相反的情况，如图12(2)所示。

然而，对于一个凹多边形而言，该判断方法是无效的，如图12(3)，需要先将凹多边形进行凸分解，再判断该点是否输入分解的第几层来确定，也即借助图11所示流程，共8个步骤，详解如下：

1)输入多边形廓形(可能为凸，也可能为凹)以及待判断二维投影点的坐标(x,y)；

2)借助图8所述流程对输入多边形廓形进行凸分解，并计算得到分解层数N(若N＝0，则分解结果仅1层，输入的廓形多边形为凸多边形，否则为凹多边形，除了第0层外的各层凸多边形可能不止1个，)；

3)判断坐标点(x,y)是否在第0层的凸多边形内，如果不在，则说明该点一定在输入廓形多边形外部，则转第5步，如果在第0层凸多边形内，则需进一步判断以确定是否在廓形多边形内，转第4步；

4)判断坐标点(x,y)是否在第1层的凸多边形内(第1层凸多边形可能不止一个，所以需要循环判断，在其中某一个内部则表示属于第1层凸多边形)，如果不在，则可以得出明确结论，该点在输入廓形多边形内部，即转第8步；否则需进一步判断；

5)结束判断，输出结果，输入点不在输入的廓形多边形内部；

6)循环到第N层时(最后一层)，N的奇偶性会有一定影响：如果N为奇数，则如果输入点在第N层凸多边形内，则可得出第5步明确否定结论，否则得出第8步明确肯定结论；如果N为偶数则判断正好相反，若输入点在第N层凸多边形内，则可得出第8步明确肯定结论，否则得出第5步明确否定结论。

本发明实施例提供的一种道砟颗粒三维廓形的检测方法，与现有技术中高清相机与激光扫描相结合或者多相机的道砟颗粒图像测量结构同时关联了复杂的算法，上述两种结构方式均存在算法复杂、成本较高、操作复杂的问题相比，其能够直接获取道砟颗粒多个旋转角度的多张二维图片，然后提取每一张二维图片对应的二维廓形边界图像，然后用球坐标系中的点表示该二维廓形边界图像中的每个点，通过不断调整球坐标系中的表示道砟颗粒半径参数数值，确定道砟颗粒的三维廓形；本发明实施例中获取的多张二维图片的测量方式简单，应用设备成本极低，用户操作简单，并且根据二维图像重构道砟颗粒的三维廓形的方法，无需借助激光扫描以及进行表面标记，简单且易于操作。

本发明实施例提供了一种道砟颗粒三维廓形的检测装置，参考图13，包括：

获取模块10，用于获取待检测的道砟颗粒在多个旋转角度下的多张二维图像；

提取模块20，用于根据所述二维图像中道砟颗粒的色彩明度特征，提取每一张所述二维图像中所述道砟颗粒的二维廓形边界图像；

三维空间构建模块30，用于根据预设角度采样点以及道砟颗粒的预设三维廓形边界半径，构建用于描述所述道砟颗粒的三维廓形表面点的球坐标系；所述球坐标系的坐标参数分别表示所述道砟颗粒的经度、纬度和三维廓形边界半径，这三个坐标参数对应的一个点表示道砟颗粒的三维廓形表面点；

调整处理模块40，用于根据所述球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与所述二维廓形边界图像的位置关系以及设定调整次数，对所述预设三维廓形边界半径进行调整处理，确定所述道砟颗粒的三维廓形边界半径；

确定模块50，用于根据每一个预设角度采样点对应的经纬度以及与每一组经纬度匹配的三维廓形边界半径，确定所述道砟颗粒的三维廓形。

进一步的，本发明实施例提供的道砟颗粒三维廓形的检测装置中，提取模块20，包括：

提取子模块，用于从每一张所述二维图像中提取满足设定色彩明度阈值的像素点，利用明度矩阵存储提取的所述像素点；

二值化处理子模块，用于对所述明度矩阵进行二值化处理，得到明度二值矩阵；所述明度二值矩阵用于表征所述道砟颗粒和背景色；

第一确定子模块，用于利用梯度算子确定所述明度二值矩阵中与四周像素点的灰度值相比产生变化的像素点，得到所述道砟颗粒的边界；

第一循环迭代子模块，用于以所述边界中的预设初始化边界点为中心，对设定窗口中的像素点进行线性拟合处理，确定所述预设初始化边界点的边界方向，根据所述边界方向确定下一个所述边界点的位置，直至得到的所述边界点的位置与所述预设初始化边界点的距离满足设定距离阈值，得到表示所述二维廓形边界的多边形。

进一步的，本发明实施例提供的道砟颗粒三维廓形的检测装置中，所述道砟颗粒的预设三维廓形边界半径为预设三维廓形边界范围中上界边界半径和下界边界半径的平均值；调整处理模块，包括：

第二确定子模块，用于根据所述球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与所述二维廓形边界图像的位置关系，确定所述球坐标系中任意一个点与所述道砟颗粒的三维廓形的位置关系；

第一调整子模块，用于当球坐标系中任意一个点在所述道砟颗粒的三维廓形内部时，调整所述预设三维廓形边界范围，使调整后的所述预设三维廓形边界范围中的下界边界半径为预设三维廓形边界半径；

第二调整子模块，用于当球坐标系中任意一个点在所述道砟颗粒的三维廓形外部，调整所述预设三维廓形边界范围，使调整后的所述预设三维廓形边界范围中的上界边界半径为预设三维廓形边界半径；

第二循环迭代子模块，用于判断当前调整次数是否满足设定调整次数，若满足，确定当前调整次数对应的预设三维廓形边界范围的上界边界半径和下界边界半径，将所述上界边界半径和下界边界半径的均值作为所述道砟颗粒的三维廓形边界半径；若不满足，继续检测球坐标系中任意一个点与所述道砟颗粒的三维廓形的位置关系，以及确定当前调整次数匹配的上界边界半径和下界边界半径，直至所述当前调整次数匹满足所述设定调整次数时，确定所述设定调整次数对应的上界边界半径和下界边界半径的均值为所述道砟颗粒的三维廓形边界半径。

进一步的，本发明实施例提供的道砟颗粒三维廓形的检测装置中，第二确定子模块，包括：

第一转换单元，用于根据所述球坐标系与三维直角坐标系的转换关系，将所述每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在球坐标系中的点转换为在三维直角坐标系中的点；

第二转换单元，用于根据所述道砟颗粒所在的旋转轴与拍摄设备之间垂直距离以及所述旋转轴对应的旋转角度，将所述每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在三维直角坐标系中的点转换为其在多个旋转角度的二维直角坐标系中的点；

判断单元，用于判断每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点是否在匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，若是，确定所述表面点处于所述道砟颗粒的三维廓形内部；若至少存在一个二维直角坐标系中的点不在二维廓形边界图像的内部，确定所述表面点处于所述道砟颗粒的三维廓形外部。

进一步的，本发明实施例提供的道砟颗粒三维廓形的检测装置中，所述判断单元包括：

第一确定子单元，用于在检测到所述二维廓形边界图像为凹多边形时，确定所述凹多边形对应的第一凸包络；所述凹多边形位于所述第一凸包络内部；

第二确定子单元，用于确定所述第一凸包络与所述凹多边形的第一差异多边形，在检测到所述第一差异多边形为凹多边形时，确定所述第一差异多边形对应第二凸包络，直至所述第二凸包络与第一差异多边形的第二差异多边形均为凸多边形时，确定所述二维廓形边界图像转换为凸多边形对应的分解层数；其中，奇数的分解层数对应凸多边形，偶数的分解层数凹多边形对应的凸包络；

第三确定子单元，用于根据每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的二维直角坐标系中的点与所述分解层数的位置关系，确定该点与其匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的位置关系。

进一步的，本发明实施例提供的道砟颗粒三维廓形的检测装置中，第三确定子单元具体用于，

当任意一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的至少一个二维直角坐标系中的点不在第一凸包络内时，确定所述道砟颗粒的当前三维廓形表面点在三维廓形的外部；

当任意一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点均在第一凸包络内，且多个所述二维直角坐标系中的点均不在第一分解层对应的任意一个凸多边形内时，确定所述道砟颗粒的三维廓形表面点在三维廓形的内部；当至少一个所述二维直角坐标系中的点存在于第一分解层对应的一个凸多边形内时，判断该点在其所在的凸多边形包括的最小凸多边形所在的最后分解层数，在确定所述最后分解层为奇数分解层数时，确定所述道砟颗粒的三维廓形表面点在三维廓形的外部；在确定所述最后分解层为偶数分解层数时，确定所述道砟颗粒的三维廓形表面点在三维廓形的内部。

进一步的，本发明实施例提供的道砟颗粒三维廓形的检测装置中，判断单元，还包括：

第四确定子单元，用于在检测到所述二维廓形边界图像为凸多边形时，检测任意一个二维坐标点与所述凸多边形中任意两点的矢量乘积的向量方向是否相同，若相同，确定该二维坐标点在所述二维廓形边界图像的内部；

第五确定子单元，用于在当每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点均在其匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，确定所述道砟颗粒的二维廓形表面点在三维廓形的内部。

进一步的，本发明实施例提供的道砟颗粒三维廓形的检测装置，还包括：

优化处理模块，用于对所述二维廓形边界图像进行处理，使处理后得到的优化二维廓形边界图像的像素点个数少于处理前的二维廓形边界图像的像素点个数，且所述优化二维廓形边界图像能够表征所述道砟颗粒的图像特征。

进一步的，本发明实施例提供的道砟颗粒三维廓形的检测装置，所述优化处理模块具体用于，根据所述二维廓形边界图像中以预设起始像素点为起点的两组相邻像素点之间的角度变化量与设定角度控制阈值的比较结果，确定用于表示当前一段形状的有效像素点；

将所述有效像素点作为新的起始像素点继续确定下一个有效像素点，直至所述有效像素点与所述预设起始像素点的距离小于设定阈值，得到多个有效像素点；多个所述有效像素点形成所述优化二维廓形边界图像。

本发明实施例提供的一种道砟颗粒三维廓形的检测装置，与现有技术中高清相机与激光扫描相结合或者多相机的道砟颗粒图像测量结构同时关联了复杂的算法，上述两种结构方式均存在算法复杂、成本较高、操作复杂的问题相比，其能够直接获取道砟颗粒多个旋转角度的多张二维图片，然后提取每一张二维图片对应的二维廓形边界图像，然后用球坐标系中的点表示该二维廓形边界图像中的每个点，通过不断调整球坐标系中的表示道砟颗粒半径参数数值，确定道砟颗粒的三维廓形；本发明实施例中获取的多张二维图片的测量方式简单，应用设备成本极低，用户操作简单，并且根据二维图像重构道砟颗粒的三维廓形的方法，无需借助激光扫描以及进行表面标记，简单且易于操作

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种道砟颗粒三维廓形的检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测的道砟颗粒在多个旋转角度下的多张二维图像；

根据所述二维图像中道砟颗粒的色彩明度特征，提取每一张所述二维图像中所述道砟颗粒的二维廓形边界图像；

根据预设角度采样点以及道砟颗粒的预设三维廓形边界半径，构建用于描述所述道砟颗粒的三维廓形表面点的球坐标系；所述球坐标系的坐标参数分别表示所述道砟颗粒的经度、纬度和三维廓形边界半径，这三个坐标参数对应的一个点表示道砟颗粒的三维廓形表面点；

根据所述球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与所述二维廓形边界图像的位置关系以及设定调整次数，对所述预设三维廓形边界半径进行调整处理，确定所述道砟颗粒的三维廓形边界半径；

根据每一个预设角度采样点对应的经纬度以及与每一组经纬度匹配的三维廓形边界半径，确定所述道砟颗粒的三维廓形。

2.根据权利要求1所述的道砟颗粒三维廓形的检测方法，其特征在于，根据所述二维图像中道砟颗粒的色彩明度特征，提取每一张所述二维图像中所述道砟颗粒的二维廓形边界图像，包括：

从每一张所述二维图像中提取满足设定色彩明度阈值的像素点，利用明度矩阵存储提取的所述像素点；

对所述明度矩阵进行二值化处理，得到明度二值矩阵；所述明度二值矩阵用于表征所述道砟颗粒和背景色；

利用梯度算子确定所述明度二值矩阵中与四周像素点的灰度值相比产生变化的像素点，得到所述道砟颗粒的边界；

以所述边界中的预设初始化边界点为中心，对设定窗口中的像素点进行线性拟合处理，确定所述预设初始化边界点的边界方向，根据所述边界方向确定下一个所述边界点的位置，直至得到的所述边界点的位置与所述预设初始化边界点的距离满足设定距离阈值，得到表示所述二维廓形边界的多边形。

3.根据权利要求2所述的道砟颗粒三维廓形的检测方法，其特征在于，所述道砟颗粒的预设三维廓形边界半径为预设三维廓形边界范围中上界边界半径和下界边界半径的平均值；

根据所述球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与所述二维廓形边界图像的位置关系以及设定调整次数，对所述预设三维廓形边界半径进行调整处理，确定所述道砟颗粒的三维廓形边界半径，包括：

根据所述球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与所述二维廓形边界图像的位置关系，确定所述球坐标系中任意一个点与所述道砟颗粒的三维廓形的位置关系；

当球坐标系中任意一个点在所述道砟颗粒的三维廓形内部时，调整所述预设三维廓形边界范围，使调整后的所述预设三维廓形边界范围中的下界边界半径为预设三维廓形边界半径；

当球坐标系中任意一个点在所述道砟颗粒的三维廓形外部，调整所述预设三维廓形边界范围，使调整后的所述预设三维廓形边界范围中的上界边界半径为预设三维廓形边界半径；

判断当前调整次数是否满足设定调整次数，若满足，确定当前调整次数对应的预设三维廓形边界范围的上界边界半径和下界边界半径，将所述上界边界半径和下界边界半径的均值作为所述道砟颗粒的三维廓形边界半径；若不满足，继续检测球坐标系中任意一个点与所述道砟颗粒的三维廓形的位置关系，以及确定当前调整次数匹配的上界边界半径和下界边界半径，直至所述当前调整次数匹满足所述设定调整次数时，确定所述设定调整次数对应的上界边界半径和下界边界半径的均值为所述道砟颗粒的三维廓形边界半径。

4.根据权利要求3所述的道砟颗粒三维廓形的检测方法，其特征在于，根据所述球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与所述二维廓形边界图像的位置关系，确定所述球坐标系中任意一个点与所述道砟颗粒的三维廓形的位置关系，包括：

根据所述球坐标系与三维直角坐标系的转换关系，将所述每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在球坐标系中的点转换为在三维直角坐标系中的点；

根据所述道砟颗粒所在的旋转轴与拍摄设备之间垂直距离以及所述旋转轴对应的旋转角度，将所述每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在三维直角坐标系中的点转换为其在多个旋转角度的二维直角坐标系中的点；

判断每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点是否在匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，若是，确定所述表面点处于所述道砟颗粒的三维廓形内部；若至少存在一个二维直角坐标系中的点不在二维廓形边界图像的内部，确定所述表面点处于所述道砟颗粒的三维廓形外部。

5.根据权利要求4所述的道砟颗粒三维廓形的检测方法，其特征在于，判断每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点是否在匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，包括：

在检测到所述二维廓形边界图像为凹多边形时，确定所述凹多边形对应的第一凸包络；所述凹多边形位于所述第一凸包络内部；

确定所述第一凸包络与所述凹多边形的第一差异多边形，在检测到所述第一差异多边形为凹多边形时，确定所述第一差异多边形对应第二凸包络，直至所述第二凸包络与第一差异多边形的第二差异多边形均为凸多边形时，确定所述二维廓形边界图像转换为凸多边形对应的分解层数；其中，奇数的分解层数对应凸多边形，偶数的分解层数凹多边形对应的凸包络；

根据每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的二维直角坐标系中的点与所述分解层数的位置关系，确定该点与其匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的位置关系。

6.根据权利要求5所述的道砟颗粒三维廓形的检测方法，其特征在于，根据每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的二维直角坐标系中的点与所述分解层数的位置关系，确定该点与其匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的位置关系，包括：

当任意一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的至少一个二维直角坐标系中的点不在第一凸包络内时，确定所述道砟颗粒的当前三维廓形表面点在三维廓形的外部；

当任意一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点均在第一凸包络内，且多个所述二维直角坐标系中的点均不在第一分解层对应的任意一个凸多边形内时，确定所述道砟颗粒的三维廓形表面点在三维廓形的内部；

当至少一个所述二维直角坐标系中的点存在于第一分解层对应的一个凸多边形内时，判断该点在其所在的凸多边形包括的最小凸多边形所在的最后分解层数，在确定所述最后分解层为奇数分解层数时，确定所述道砟颗粒的三维廓形表面点在三维廓形的外部；在确定所述最后分解层为偶数分解层数时，确定所述道砟颗粒的三维廓形表面点在三维廓形的内部。

7.根据权利要求5所述的道砟颗粒三维廓形的检测方法，其特征在于，判断每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点是否在匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，包括：

在检测到所述二维廓形边界图像为凸多边形时，检测任意一个二维坐标点与所述凸多边形中任意两点的矢量乘积的向量方向是否相同，若相同，确定该二维坐标点在所述二维廓形边界图像的内部；

当每一个道砟颗粒的三维廓形表面点在其对应的任意一个二维直角坐标系中的点均在其匹配的当前旋转角度下的二维廓形边界图像的内部，确定所述道砟颗粒的二维廓形表面点在三维廓形的内部。

8.根据权利要求1所述的道砟颗粒三维廓形的检测方法，其特征在于，还包括：

对所述二维廓形边界图像进行处理，使处理后得到的优化二维廓形边界图像的像素点个数少于处理前的二维廓形边界图像的像素点个数，且所述优化二维廓形边界图像能够表征所述道砟颗粒的图像特征。

9.根据权利要求8所述的道砟颗粒三维廓形的检测方法，其特征在于，对所述二维廓形边界图像进行处理，使处理后得到的优化二维廓形边界图像的像素点个数少于处理前的二维廓形边界图像的像素点个数，且所述优化二维廓形边界图像能够表征所述道砟颗粒的图像特征，包括：

根据所述二维廓形边界图像中以预设起始像素点为起点的两组相邻像素点之间的角度变化量与设定角度控制阈值的比较结果，确定用于表示当前一段形状的有效像素点；

将所述有效像素点作为新的起始像素点继续确定下一个有效像素点，直至所述有效像素点与所述预设起始像素点的距离小于设定阈值，得到多个有效像素点；多个所述有效像素点形成所述优化二维廓形边界图像。

10.一种道砟颗粒三维廓形的检测方法，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测的道砟颗粒在多个旋转角度下的多张二维图像；

提取模块，用于根据所述二维图像中道砟颗粒的色彩明度特征，提取每一张所述二维图像中所述道砟颗粒的二维廓形边界图像；

三维空间构建模块，用于根据预设角度采样点以及道砟颗粒的预设三维廓形边界半径，构建用于描述所述道砟颗粒的三维廓形表面点的球坐标系；所述球坐标系的坐标参数分别表示所述道砟颗粒的经度、纬度和三维廓形边界半径，这三个坐标参数对应的一个点表示道砟颗粒的三维廓形表面点；

调整处理模块，用于根据所述球坐标系中任意一个点在多个旋转角度下投射到二维平面上的二维投影点与所述二维廓形边界图像的位置关系以及设定调整次数，对所述预设三维廓形边界半径进行调整处理，确定所述道砟颗粒的三维廓形边界半径；

根据每一个预设角度采样点对应的经纬度以及与每一组经纬度匹配的三维廓形边界半径，确定所述道砟颗粒的三维廓形。