一种水利建设倾斜度检测方法与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种水利建设倾斜度检测方法。


背景技术：

2.水利闸门是控制河流水位的一个重要设施，闸门也是封堵水流的重要部件，长时间的使用，面对水流中的漂浮物、障碍物的冲击力，会造成水利闸门的逐渐变形，从而导致水利闸门与其轨道之间的摩擦力增大，长此以往会导致水利闸门在开闸放水时，不能及时放水，进而严重危害水利大坝的使用安全，因此，需要对水利闸门的变形（即闸门的倾斜度）进行检测。
3.这就需要水利建设部门会定期对闸门进行检修和维护，现有技术中对水利闸门进行检修时，采用的机械结构的检修装置对闸门的变形进行检测，但机械结构的检修装置受摩擦力和重力因素的误差影响，其对导致闸门变形的检测结果不够精准，从而导致难以保障水利闸门的使用的安全性。
4.因此，需要提供一种水利建设倾斜度检测方法，予以解决上述问题。


技术实现要素：

5.本发明提供一种水利建设倾斜度检测方法，以解决现有的问题。
6.本发明的一种水利建设倾斜度检测方法采用如下技术方案：该方法包括：获取闸门上升时多帧连续的闸门图像及其灰度图；将上升时的第一帧闸门图像的灰度图分割成多个均匀大小的像素块，分割后的图像进行边缘检测得到边缘像素点所在的像素块记为边缘像素块；根据边缘像素块及其列像素方向上相邻的两像素块内像素点的灰度值计算每个边缘像素块的灰度差异，根据灰度差异及灰度差异阈值确定目标边缘像素块；获取目标边缘像素块在当前帧闸门图像的等位置投影的映射像素块，根据映射像素块的位置在当前帧闸门图像内设定三角形搜索算法的搜索模板，根据三角形搜索算法确定目标边缘像素块在搜索模板内的搜索区域；计算搜索区域内的每个像素块与目标边缘像素块的第一相似度，将最大的第一相似度对应的像素块记为最终像素块，根据每个目标边缘像素块的映射像素块及其对应的最终像素块的坐标计算目标边缘像素块至当前帧闸门图像对应时间的实际移动距离；根据闸门运行速度及当前帧闸门图像的时间计算闸门图像内每个目标边缘像素块的标准距离，获取每个实际距离和对应标准距离的距离差，根据每个距离差及预设的距离差阈值确定闸门在上升时的速度是否需要调整，同时判断完成开闸后该闸门是否需要进行修缮。
7.优选的，根据边缘像素块及其列像素方向上相邻的两像素块内像素点的灰度值计算每个边缘像素块的灰度差异，根据灰度差异及灰度差异阈值确定目标边缘像素块的步骤包括：
分别获取边缘像素块、其列像素方向上的相邻的像素块内所有像素点的灰度均值；分别计算边缘像素块内所有像素点的第一灰度均值、其列像素方向上的每个相邻像素块内所有像素点的第二灰度均值；获取第一灰度均值与每个第二灰度均值的绝对值；对所有绝对值求和并求平均得到的值即为该边缘像素块的灰度差异；当边缘像素块的灰度差异大于灰度差异阈值时，将该边缘像素块记为目标边缘像素块；当边缘像素块的灰度差异小于灰度差异阈值时，将该边缘像素块去除。
8.优选的，根据映射像素块的位置在当前帧闸门图像内设定三角形搜索算法的搜索模板的步骤包括：根据闸门的运动方向确定三角形搜索算法的搜索模板为倒三角形模板；并在倒三角形模板中朝向运动方向的边上按照像素块的分布位置均匀选取五个像素块作为模板像素块；以映射像素块的位置作为倒三角形模板的搜索窗口起点在当前帧闸门图像内设定的倒三角形模板。
9.优选的，根据三角形搜索算法确定目标边缘像素块在搜索模板内的搜索区域的步骤包括：计算目标边缘像素块与当前帧闸门图像中搜索模板中的模板像素块的第二相似度；将最大的第二相似度对应的模板像素块记为初始像素块；根据初始像素块、与初始像素块相邻的模板像素块及映射像素块的位置获取搜索区域。
10.优选的，计算目标边缘像素块与当前帧闸门图像中搜索模板中的模板像素块的第二相似度的步骤包括：获取目标边缘像素块与模板像素块中每个对应位置像素点的灰度差值；根据目标边缘像素块与模板像素块中所有对应位置像素点的灰度差值获取目标边缘像素块与模板像素块的灰度差异值；获取目标边缘像素块在当前帧闸门图像中位置对应的像素块，并记为映射像素块；获取映射像素块与模板像素块之间连线，计算连线与闸门运动方向的垂直方向的夹角；计算映射像素块与模板像素块的夹角与闸门运动方向的角度差异值；调换映射像素块与模板像素块的位置，根据映射像素块、模板像素块调换位置后像素点的灰度值计算映射像素块、模板像素块调换位置后的每列像素的排列熵，根据映射像素块、模板像素块调换位置后的每列像素的排列熵计算目标边缘像素块与模板像素块的纹理差异值；根据纹理差异值、角度差异值及灰度差异值计算目标边缘像素块与模板像素块的第二相似度。
11.优选的，根据计算第二相似度的步骤计算搜索区域内的每个像素块与目标边缘像素块的第一相似度。
12.优选的，计算连线与闸门运动方向的垂直方向的夹角的步骤包括：在当前帧闸门图像建立坐标系；获取坐标系中映射像素块、每个模板像素块的坐标；根据映射像素块、模板像素块的坐标计算映射像素块与模板像素块的连线与闸门运动方向的垂直方向的夹角。
13.优选的，分别计算映射像素块、模板像素块调换位置后的每列像素的排列熵的步骤包括：分别获取映射像素块、模板像素块调换位置后在列像素方向相邻的两个像素块；获取映射像素块与其相邻两个像素块的每列像素的灰度值；根据映射像素块与其相邻两个像素块的每列像素的灰度值计算每列像素的第一排列熵；获取模板像素块与其相邻两个像素块的每列像素的灰度值；根据模板像素块与其相邻两个像素块的每列像素的灰度值计算每列像素的第二排列熵。
14.优选的，根据映射像素块、模板像素块调换位置后的每列像素的排列熵计算纹理差异值的步骤包括：计算每列像素的第一排列熵与对应列像素的第二排列熵的差值；根据所有对应列像素的差值计算纹理差异值。
15.优选的，根据每个距离差及预设的距离差阈值确定闸门在上升时的速度是否需要调整，同时判断完成开闸后该闸门是否需要进行修缮的步骤包括：当其中一个映射像素块及其对应的最终像素块之间的实际距离与标准距离的距离差大于距离差阈值时，则先提高闸门提升时的加载力使得闸门在上升时的速度提高，然后在对闸门进行修缮；当所有映射像素块及其对应的最终像素块之间的实际距离与标准距离的距离差小于距离差阈值时，则闸门上升时的速度不需要调整，也不需要进行修缮。
16.本发明的有益效果是：本发明的一种水利建设倾斜度检测方法，根据闸门的纵向纹理特征去除边缘像素块中受纹理干扰的像素块得到目标边缘像素块，然后利用三角形搜索法获取目标边缘像素块所在帧图像与其相邻的下一帧图像中的三角形模板中的模板像素块的相似度确定目标边缘像素块移动后搜索区域，然后根据目标边缘像素块与搜索区域中像素块的相似度确定目标边缘像素块移动后的精确的最终像素块，然后根据每个目标边缘像素块的映射像素块与对应最终像素块的位置确定目标边缘像素块的实际移动距离，然后根据标准距离与实际移动距离的距离差，根据距离差和距离差阈值确定闸门是否修缮，提高闸门变形的检测结果的准确性，从而保证水利闸门的使用的安全性。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
18.图1为本发明的一种水利建设倾斜度检测方法的实施例总体步骤的流程图；图2为实施例的s4步骤中获取第一相似度的流程图；图3为实施例的s43步骤中获取第一排列熵和第二排列熵的流程图；图4为实施例的s5步骤中倒三角形模板的三角形划分区域的结构示意图。
具体实施方式
19.下面将结合本发明实施例中的附图，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。
20.本发明的一种水利建设倾斜度检测方法的实施例，本实施例中是以尺寸为9*9的像素块进行说明的，如图1所示，该方法包括：s1、获取闸门上升时多帧连续的闸门图像及其灰度图，具体的，在开闸时，以一定速度控制闸门上升，然后利用摄像机对闸门图像进行不间断地拍摄，直至闸门上升结束，得到多帧连续的闸门图像，其中，拍摄过程中确保相机进行水平拍摄，为减少噪声对闸门图像的影响以及方便后续对闸门图像进行分析，将得到的闸门图像进行灰度化除噪得到灰度图。
21.s2、将上升时的第一帧闸门图像的灰度图分割成多个均匀大小的像素块，分割后的图像进行边缘检测得到边缘像素点所在的像素块记为边缘像素块，将灰度图分割成多个9*9大小的像素块，其中，需要说明的是，第一帧闸门图像可以是闸门即将要上升时的闸门图像。
22.s3、为了避免边缘像素块中的纹理对图像影响，通过比较边缘像素块与其纵向相邻像素块的纹理相似性，然后去除受纹理影响的这些边缘像素块，即根据每列边缘像素块中所有边缘像素块内像素点的灰度值计算每个边缘像素块的灰度差异，根据灰度差异及灰度差异阈值确定目标边缘像素块。
23.具体的，为了消除该边缘像素块在块匹配时由于闸门纹理的影响造成的相似性不易比较，从而造成的误差，分别获取边缘像素块、其列像素方向上的相邻的像素块内所有像素点的灰度均值；计算边缘像素块内所有像素点的第一灰度均值、该边缘像素块的列像素方向上的每个相邻的像素块内的所有像素点的第二灰度均值；获取第一灰度均值与每个第二灰度均值的绝对值；对所有绝对值求和并求平均得到的值即为该边缘像素块的灰度差异，其中，根据下式（1）计算边缘像素块的灰度差异：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（1）式中，表示灰度图中第i列像素方向中的第j个边缘像素块内所有像素点的灰度均值；表示灰度图中第i列像素中的第u个边缘像素块内所有像素点的灰度均值。
24.故根据灰度差异及灰度差异阈值确定目标边缘像素块，具体的，当边缘像素块的灰度差异大于灰度差异阈值时，将该边缘像素块记为目标边缘像素块；当边缘像素块的灰度差异小于灰度差异阈值时，该边缘像素块的纹理受纵向纹理严重，故将该边缘像素块去除。
25.s4、获取目标边缘像素块在当前帧闸门图像的等位置投影的映射像素块，根据映
射像素块的位置在当前帧闸门图像内设定三角形搜索算法的搜索模板，根据三角形搜索算法确定目标边缘像素块在搜索模板内的搜索区域。
26.本实施例中，具体的，根据闸门的运动方向设定三角形搜索算法的搜索模板为倒三角形模板，即搜索模板的三角形的其中一个角朝下，且该角对应的边朝上，这样形成倒三角形模板，在倒三角形模板中朝向运动方向的边上（即倒三角形模板中朝下的角对应的边）按照像素块的分布位置均匀选取五个像素块作为模板像素块，其中，在倒三角形模板的朝下的角对应的边的两端的像素块为必选像素块，以映射像素块的位置作为倒三角形模板的搜索窗口起点在当前帧闸门图像内设定的倒三角形模板。
27.具体的，如图2所示，计算目标边缘像素块与当前帧闸门图像中搜索模板中的模板像素块的第二相似度；将最大的第二相似度对应的模板像素块记为初始像素块；根据初始像素块、与初始像素块相邻的模板像素块及映射像素块的位置获取搜索区域，其中，根据得到的目标边缘像素块与闸门其他部分的像素块的差异小，故而在进行第二相似度计算时，容易将不对应的像素块计算成对应像素块，因此，我们根据像素块的灰度差异，像素块的位置信息以及像素块周围像素块的信息，像素块在进行匹配时与其不对应的像素块的相似度，进而确保像素块的匹配准确性；即计算目标边缘像素块与当前帧闸门图像中搜索模板中的模板像素块的第二相似度的步骤包括：s41、获取目标边缘像素块与模板像素块中每个对应位置像素点的灰度差值；根据目标边缘像素块与模板像素块中所有对应位置像素点的灰度差值获取目标边缘像素块与模板像素块的灰度差异值，其中，根据下式（2）计算目标边缘像素块与模板像素块的灰度差异值：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（2）式中，表示目标边缘像素块中第i个像素点的灰度值，表示模板像素块中第i个像素点的灰度值，表示目标边缘像素块与模板像素块的灰度差异值，其中，由于目标边缘像素块和模板像素块的尺寸均为9*9。
28.s42、获取目标边缘像素块在当前帧闸门图像中位置对应的像素块，并记为映射像素块；获取映射像素块与模板像素块之间连线，计算连线与闸门运动方向的垂直方向的夹角；具体的，在当前帧闸门图像建立坐标系，获取坐标系中映射像素块、每个模板像素块的坐标；根据映射像素块、模板像素块的坐标计算映射像素块与模板像素块的连线与闸门运动方向的垂直方向的夹角，其中，根据下式（3）计算连线与闸门运动方向的垂直方向的夹角：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（3）式中，（，）表示映射像素块的坐标；（，）表示第i个模板像素块的坐标，表示第i个模板像素块与映射像素块的连线与闸门运动方向的垂直方向的夹角；根据映射像素块、模板像素块的坐标计算映射像素块与模板像素块的连线与闸门运动方向的垂直方向的夹角计算映射像素块与模板像素块的夹角与闸门运动方向的角度差异值，其中根据下式（4）计算夹角与闸门运动方向的角度差异值：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（4）式中，为模板像素块与映射像素块的连线与闸门运动方向的垂直方向的夹角，e表示夹角与闸门运动方向的角度差异值，表示目标边缘像素块的映射像素块与模板像素块的夹角与闸门运动方向的角度差异值。
29.s43、调换映射像素块与模板像素块的位置，根据映射像素块、模板像素块调换位置后像素点的灰度值计算映射像素块、模板像素块调换位置后的每列像素的排列熵，根据映射像素块、模板像素块调换位置后的每列像素的排列熵纹计算目标边缘像素块与模板像素块的纹理差异值，其中，计算每列像素的第一排列熵与对应列像素的第二排列熵的差值；根据所有对应列像素的差值计算纹理差异值，具体的，目标边缘像素块与模板像素块的纹理差异值根据下式（5）计算：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（5）其中，表示映射像素块更换位置后第i列像素的排列熵；表示模板像素块更换位置后第i列像素的排列熵，表示目标边缘像素块与模板像素块的纹理差异值；如图3所示，s431、分别获取映射像素块、模板像素块调换位置后在列像素方向相邻的两个像素块；s432、获取映射像素块与其相邻两个像素块的每列像素的灰度值；s433、根据映射像素块与其相邻两个像素块的每列像素的灰度值计算每列像素的第一排列熵；s434、获取模板像素块与其相邻两个像素块的每列像素的灰度值；s435、根据模板像素块与其相邻两个像素块的每列像素的灰度值计算每列像素的第二排列熵，具体的，根据映射像素块与其相邻两个像素块的每列像素的灰度值计算每列像素的第一排列熵的步骤包括：根据每列像素的灰度值获取每列像素的灰度值序列，获取灰度值序列对应的所有信息熵，所有信息熵的和即为第一排列熵，具体的，获取第二排列熵的方法与获取第一排列熵的方法相同。
30.s44、根据纹理差异值、角度差异值及灰度差异值计算目标边缘像素块与模板像素块的第一相似度，其中，根据下式（6）中目标边缘像素块与模板像素块的第一相似度：
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（6）式中，表示目标边缘像素块与模板像素块的灰度差异值；表示目标边缘像素块与模板像素块的纹理差异值；表示目标边缘像素块的映射像素块与模板像素块的夹角与闸门运动方向的角度差异值。
31.本实施例中，为了减少计算数据的计算量，本实施例减小搜索区域的大小，即根据初始像素块、与初始像素块相邻的模板像素块及映射像素块的位置获取搜索区域的步骤：具体的，将倒三角形模板的三角形设定在9*9的区域内，然后根据倒三角形模板的五个模板像素块将三角形划分为5个区域，如图4所示，映射像素块记为三角形的o点，即在倒三角形模板中朝向运动方向的边上按照像素块的分布位置均匀选取五个像素块作为模板像素块，若选取a、b、c、d、e五个模板像素块，则划分后的区域为aoc、boc、bod、cod、coe五个区域，根
据s4步骤中得到的初始像素块位置，即a、b、c、d、e五个模板像素块中的一个，若初始像素块为a则初始像素块和搜索窗口起点确定搜索模板的搜索区域为aoc区域，若初始像素块为b则初始像素块和搜索窗口起点确定搜索模板的搜索区域为boc区域，若初始像素块为c则初始像素块和搜索窗口起点确定搜索模板的搜索区域为bod区域，若初始像素块为d则初始像素块和搜索窗口起点确定搜索模板的搜索区域为cod区域，若初始像素块为e则初始像素块和搜索窗口起点确定搜索模板的搜索区域为coe区域。
32.s5、计算搜索区域内的每个像素块与目标边缘像素块的第一相似度，将最大的第一相似度对应的像素块记为最终像素块，根据每个目标边缘像素块的映射像素块及其对应的最终像素块的坐标计算目标边缘像素块至当前帧闸门图像对应时间的实际移动距离。
33.具体的，获取每个目标边缘像素块对应的映射像素块位置坐标及其对应的最终像素块的位置坐标；根据映射像素块的位置坐标及其对应的最终像素块的位置坐标计算目标边缘像素块的实际移动距离。
34.s6、由于闸门变形后，其变形位置会导致闸门上升时受摩擦力，故当闸门的上升加载力恒定时，相同时间内变形后的闸门的移动距离就比较近，故根据闸门运行速度及当前帧闸门图像的时间计算闸门图像内每个目标边缘像素块的标准距离，获取每个实际距离和对应标准距离的距离差，根据每个距离差及预设的距离差阈值确定闸门在上升时的速度是否需要调整，同时判断完成开闸后该闸门是否需要进行修缮，具体的，当其中一个映射像素块及其对应的最终像素块之间的实际距离与标准距离的距离差大于距离差阈值时，闸门需要进行修缮，由于闸门还在开闸操作，为了避免闸门变形影响的闸门上升速度，进而导致的安全性问题，故先，提高对闸门上升时的加载力，然后在闸门开闸放水后对闸门进行修缮；则先提高闸门提升时的加载力，然后在对闸门进行修缮；当所有映射像素块及其对应的最终像素块之间的实际距离与标准距离的距离差小于距离差阈值时，则闸门不需要进行修缮。
35.综上所述，本发明提供一种水利建设倾斜度检测方法，根据闸门的纵向纹理特征去除边缘像素块中受纹理干扰的像素块得到目标边缘像素块，然后利用三角形搜索法获取目标边缘像素块所在帧图像与其相邻的下一帧图像中的三角形模板中的模板像素块的相似度确定目标边缘像素块移动后的搜索区域，然后根据目标边缘像素块与搜索区域中像素块的相似度确定目标边缘像素块移动后的精确的最终像素块，然后根据每个目标边缘像素块的映射像素块与对应最终像素块的位置确定目标边缘像素块的实际移动距离，然后根据标准距离与实际移动距离的距离差，根据距离差和距离差阈值确定闸门是否修缮，提高闸门变形的检测结果的准确性，从而保证水利闸门的使用的安全性。
36.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。