CN117409000B - 一种坡面的雷达图像处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种坡面的雷达图像处理方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：S1、从连续历史时刻的边坡雷达图像中提取若干个待监测边坡雷达图像，生成待监测边坡雷达图像集；S2、为各个待监测边坡雷达图像生成颜色稳定性系数；S3、根据各个待监测边坡雷达图像的颜色稳定性系数，生成标准边坡雷达图像集。该坡面的雷达图像处理方法可以从所有历史时刻的边坡雷达图像中挑选需要重点处理的图像，在后续过程重点分析像素点的颜色变化，从而确定图像的质量情况，保证运维人员通过像素较高的边坡雷达图像及时获取边坡情况，提高边坡监测效率。同时，本发明结合相邻时刻边坡雷达图像中像素点的颜色变化，可以有效提高变形监测准确率。

Description

一种坡面的雷达图像处理方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种坡面的雷达图像处理方法。
背景技术
随着我国经济的快速发展，露天矿的开采范围和开采深度在不断的增加，从而形成了众多大型的边坡，边坡很容易发生滑坡等事故，对矿区安全生产造成了很大威胁。为了发现边坡隐患，消除危害，有效而经济地采取整治措施，必须对各种边坡进行监测。传统的边坡变形监测采用人工通过监控摄像头实时监控，在发现可能发生边坡变形时，及时疏散人员，然而传统边坡变形监测方法效率低，且图像质量不清晰。因此本发明对采集的边坡雷达图像进行处理，提供像素高的图像。
发明内容
本发明为了解决以上问题，提出了一种坡面的雷达图像处理方法。
本发明的技术方案是：一种坡面的雷达图像处理方法包括以下步骤：
S1、采集连续历史时刻的边坡雷达图像，并从连续历史时刻的边坡雷达图像中提取若干个待监测边坡雷达图像，生成待监测边坡雷达图像集；
S2、为待监测边坡雷达图像集中各个待监测边坡雷达图像生成颜色稳定性系数；
S3、根据各个待监测边坡雷达图像的颜色稳定性系数，生成标准边坡雷达图像集。
进一步地，S1包括以下子步骤：
S11、采集连续历史时刻的边坡雷达图像，对各个历史时刻的边坡雷达图像进行滤波处理，生成各个历史时刻的滤波边坡雷达图像；
S12、对各个历史时刻的滤波边坡雷达图像进行坐标转换处理，生成各个历史时刻的标准边坡雷达图像；
S13、计算各个历史时刻的标准边坡雷达图像的变化系数；
S14、将所有变化系数的均值作为变化阈值，将小于变化阈值的变化系数对应的标准边坡雷达图像作为待监测边坡雷达图像，生成待监测边坡雷达图像集。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，通常情况下，边坡变形并非一瞬间发生，而是经历一定时间段的缓慢变化，因此本发明对历史时刻的雷达图像进行监测，通过各个时刻边坡雷达图像的变化系数来挑选需要重点处理的边坡雷达图像，将变化较小的边坡雷达图像剔除，可以简化处理流程。
进一步地，S12中，进行坐标转换处理的计算公式为：
；式中，xm_0表示滤波边坡雷达图像中第m个像素点的横坐标，ym_0表示滤波边坡雷达图像中第m个像素点的纵坐标，xm_1表示标准边坡雷达图像中第m个像素点的横坐标，ym_1表示标准边坡雷达图像中第m个像素点的纵坐标，M表示滤波边坡雷达图像的像素点个数，x0表示滤波边坡雷达图像中质心所在像素点的横坐标，y0表示滤波边坡雷达图像中质心所在像素点的横坐标。
进一步地，S13中，第t个历史时刻的标准边坡雷达图像变化系数θt的计算公式为：
；式中，T表示历史时刻总数，ht+1表示第t+1个历史时刻的标准边坡雷达图像中所有像素点的灰度均值，ht表示第t个历史时刻的标准边坡雷达图像中所有像素点的灰度均值，ht-1表示第t-1个历史时刻的标准边坡雷达图像中所有像素点的灰度均值，min(·)表示最小值运算，ht_0表示第t个历史时刻的标准边坡雷达图像中像素点的最大灰度值。
进一步地，S2包括以下子步骤：
S21、计算待监测边坡雷达图像中各个像素点的颜色空间值；
S22、根据待监测边坡雷达图像中所有像素点的颜色空间值，确定待监测边坡雷达图像的颜色对比值；
S23、根据待监测边坡雷达图像的颜色对比值，确定待监测边坡雷达图像的颜色稳定性系数。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，待监测雷达图像的颜色稳定性系数可以表征图像的颜色变化，颜色变化的大小又可以表征边坡稳定性变化，因此本发明可以通过颜色变化来确定生成质量更高的图像。
进一步地，S21中，像素点的颜色空间值r的计算公式为：
；式中，H表示像素点的色相值，S表示像素点的饱和度，V表示像素点的明度，ln(·)表示对数函数。
进一步地，S22中，待监测边坡雷达图像的颜色对比值d的计算公式为：
；式中，rm表示待监测边坡雷达图像中第m个像素点的颜色空间值，M表示待监测边坡雷达图像的像素点个数。
进一步地，S23中，待监测边坡雷达图像的颜色稳定性系数w的计算公式为：
；式中，dmax表示待监测边坡雷达图像集中最大颜色对比值，dmin表示待监测边坡雷达图像集中最小颜色对比值，d表示待监测边坡雷达图像的颜色对比值。
进一步地，S3中，生成标准边坡雷达图像集的具体方法为：将最大颜色稳定性系数与最小颜色稳定性系数之间的差值作为标准边坡雷达图像集的各个标准边坡雷达图像中像素点的灰度值。
本发明的有益效果是：该坡面的雷达图像处理方法可以从所有历史时刻的边坡雷达图像中挑选需要重点处理的图像，在后续过程重点分析像素点的颜色变化，从而确定图像的质量情况，保证运维人员通过像素较高的边坡雷达图像及时获取边坡情况，提高边坡监测效率。同时，本发明结合相邻时刻边坡雷达图像中像素点的颜色变化，可以有效提高变形监测准确率。
附图说明
图1为坡面的雷达图像处理方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
如图1所示，本发明提供了一种坡面的雷达图像处理方法，包括以下步骤：
S1、采集连续历史时刻的边坡雷达图像，并从连续历史时刻的边坡雷达图像中提取若干个待监测边坡雷达图像，生成待监测边坡雷达图像集；
S2、为待监测边坡雷达图像集中各个待监测边坡雷达图像生成颜色稳定性系数；
S3、根据各个待监测边坡雷达图像的颜色稳定性系数，生成标准边坡雷达图像集。
在本发明实施例中，S1包括以下子步骤：
S11、采集连续历史时刻的边坡雷达图像，对各个历史时刻的边坡雷达图像进行滤波处理，生成各个历史时刻的滤波边坡雷达图像；
S12、对各个历史时刻的滤波边坡雷达图像进行坐标转换处理，生成各个历史时刻的标准边坡雷达图像；
S13、计算各个历史时刻的标准边坡雷达图像的变化系数；
S14、将所有变化系数的均值作为变化阈值，将小于变化阈值的变化系数对应的标准边坡雷达图像作为待监测边坡雷达图像，生成待监测边坡雷达图像集。
在本发明中，通常情况下，边坡变形并非一瞬间发生，而是经历一定时间段的缓慢变化，因此本发明对历史时刻的雷达图像进行监测，通过各个时刻边坡雷达图像的变化系数来挑选需要重点处理的边坡雷达图像，将变化较小的边坡雷达图像剔除，可以简化处理流程。
在本发明实施例中，S12中，进行坐标转换处理的计算公式为：
；式中，xm_0表示滤波边坡雷达图像中第m个像素点的横坐标，ym_0表示滤波边坡雷达图像中第m个像素点的纵坐标，xm_1表示标准边坡雷达图像中第m个像素点的横坐标，ym_1表示标准边坡雷达图像中第m个像素点的纵坐标，M表示滤波边坡雷达图像的像素点个数，x0表示滤波边坡雷达图像中质心所在像素点的横坐标，y0表示滤波边坡雷达图像中质心所在像素点的横坐标。
在本发明实施例中，S13中，第t个历史时刻的标准边坡雷达图像变化系数θt的计算公式为：
；式中，T表示历史时刻总数，ht+1表示第t+1个历史时刻的标准边坡雷达图像中所有像素点的灰度均值，ht表示第t个历史时刻的标准边坡雷达图像中所有像素点的灰度均值，ht-1表示第t-1个历史时刻的标准边坡雷达图像中所有像素点的灰度均值，min(·)表示最小值运算，ht_0表示第t个历史时刻的标准边坡雷达图像中像素点的最大灰度值。
在本发明实施例中，S2包括以下子步骤：
S21、计算待监测边坡雷达图像中各个像素点的颜色空间值；
S22、根据待监测边坡雷达图像中所有像素点的颜色空间值，确定待监测边坡雷达图像的颜色对比值；
S23、根据待监测边坡雷达图像的颜色对比值，确定待监测边坡雷达图像的颜色稳定性系数。
在本发明中，待监测雷达图像的颜色稳定性系数可以表征图像的颜色变化，颜色变化的大小又可以表征边坡稳定性变化，因此本发明可以通过颜色变化来确定生成质量更高的图像。
在本发明实施例中，S21中，像素点的颜色空间值r的计算公式为：
；式中，H表示像素点的色相值，S表示像素点的饱和度，V表示像素点的明度，ln(·)表示对数函数。
在本发明实施例中，S22中，待监测边坡雷达图像的颜色对比值d的计算公式为：
；式中，rm表示待监测边坡雷达图像中第m个像素点的颜色空间值，M表示待监测边坡雷达图像的像素点个数。
在本发明实施例中，S23中，待监测边坡雷达图像的颜色稳定性系数w的计算公式为：
；式中，dmax表示待监测边坡雷达图像集中最大颜色对比值，dmin表示待监测边坡雷达图像集中最小颜色对比值，d表示待监测边坡雷达图像的颜色对比值。
在本发明实施例中，S3中，生成标准边坡雷达图像集的具体方法为：将最大颜色稳定性系数与最小颜色稳定性系数之间的差值作为标准边坡雷达图像集的各个标准边坡雷达图像中像素点的灰度值。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.一种坡面的雷达图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采集连续历史时刻的边坡雷达图像，并从连续历史时刻的边坡雷达图像中提取若干个待监测边坡雷达图像，生成待监测边坡雷达图像集；
S2、为待监测边坡雷达图像集中各个待监测边坡雷达图像生成颜色稳定性系数；
S3、根据各个待监测边坡雷达图像的颜色稳定性系数，生成标准边坡雷达图像集；
所述S2包括以下子步骤：
S21、计算待监测边坡雷达图像中各个像素点的颜色空间值；
S22、根据待监测边坡雷达图像中所有像素点的颜色空间值，确定待监测边坡雷达图像的颜色对比值；
S23、根据待监测边坡雷达图像的颜色对比值，确定待监测边坡雷达图像的颜色稳定性系数；
所述S21中，像素点的颜色空间值r的计算公式为：；式中，H表示像素点的色相值，S表示像素点的饱和度，V表示像素点的明度，ln(·)表示对数函数；
所述S22中，待监测边坡雷达图像的颜色对比值d的计算公式为：；式中，rm表示待监测边坡雷达图像中第m个像素点的颜色空间值，M表示待监测边坡雷达图像的像素点个数；
所述S23中，待监测边坡雷达图像的颜色稳定性系数w的计算公式为：；式中，dmax表示待监测边坡雷达图像集中最大颜色对比值，dmin表示待监测边坡雷达图像集中最小颜色对比值，d表示待监测边坡雷达图像的颜色对比值。
2.根据权利要求1所述的坡面的雷达图像处理方法，其特征在于，所述S1包括以下子步骤：
S11、采集连续历史时刻的边坡雷达图像，对各个历史时刻的边坡雷达图像进行滤波处理，生成各个历史时刻的滤波边坡雷达图像；
S12、对各个历史时刻的滤波边坡雷达图像进行坐标转换处理，生成各个历史时刻的标准边坡雷达图像；
S13、计算各个历史时刻的标准边坡雷达图像的变化系数；
S14、将所有变化系数的均值作为变化阈值，将小于变化阈值的变化系数对应的标准边坡雷达图像作为待监测边坡雷达图像，生成待监测边坡雷达图像集。
3.根据权利要求2所述的坡面的雷达图像处理方法，其特征在于，所述S12中，进行坐标转换处理的计算公式为：；式中，xm_0表示滤波边坡雷达图像中第m个像素点的横坐标，ym_0表示滤波边坡雷达图像中第m个像素点的纵坐标，xm_1表示标准边坡雷达图像中第m个像素点的横坐标，ym_1表示标准边坡雷达图像中第m个像素点的纵坐标，M表示滤波边坡雷达图像的像素点个数，x0表示滤波边坡雷达图像中质心所在像素点的横坐标，y0表示滤波边坡雷达图像中质心所在像素点的横坐标。
4.根据权利要求2所述的坡面的雷达图像处理方法，其特征在于，所述S13中，第t个历史时刻的标准边坡雷达图像变化系数θt的计算公式为：；式中，T表示历史时刻总数，ht+1表示第t+1个历史时刻的标准边坡雷达图像中所有像素点的灰度均值，ht表示第t个历史时刻的标准边坡雷达图像中所有像素点的灰度均值，ht-1表示第t-1个历史时刻的标准边坡雷达图像中所有像素点的灰度均值，min(·)表示最小值运算，ht_0表示第t个历史时刻的标准边坡雷达图像中像素点的最大灰度值。
5.根据权利要求1所述的坡面的雷达图像处理方法，其特征在于，所述S3中，生成标准边坡雷达图像集的具体方法为：将最大颜色稳定性系数与最小颜色稳定性系数之间的差值作为标准边坡雷达图像集的各个标准边坡雷达图像中像素点的灰度值。
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