[发明专利]一种建筑工程工作面区域图像自动提取方法

说明书

一种建筑工程工作面区域图像自动提取方法，获取N张建筑工地现场相片形成相片组并对相片组进行空三解析获得相片的位姿信息，进而重建场景三维模型，基于相片的位姿信息以及相片的标定矩阵Ksupgt;(i)/supgt;得到投影矩阵Psupgt;(i)/supgt;；根据场景三维模型的点云和项目设计信息，获取M个工作面区域的位置，并得到M个工作面区域所对应的面域Ωsupgt;(j)/supgt;；在N张相片中，通过投影矩阵Psupgt;(i)/supgt;，对Ωsupgt;(j)/supgt;进行投影，得到第i张相片上的投影区域ωsupgt;(ij)/supgt;，并从N张相片的投影区域中找到Ωsupgt;(j)/supgt;解析度最高的投影利用本发明推导得到的从到Ωsupgt;(j)/supgt;局部坐标系下图像的单应矩阵将转换为工作面区域正射图像本发明的提取方法实现了在从单幅相片中对工作面区域图像进行物理意义明确、高保真度的自动化提取。

技术领域

本发明涉及建筑工地图像处理技术领域，尤其是一种建筑工程工作面区域图像自动提取方法。

背景技术

随着数码成像设备成本越来越低，对各类场景的监控相片越来越常见。这给我们通过机器视觉技术进行自动化的信息提取和处理提供了数据层面的基础。在很多情况下，图像分析的对象并非整张相片，而是其中某些区域，可称为“兴趣区域”。在建筑工程的主体施工阶段，主要的“兴趣区域”是楼层工作面。工作面是表明施工对象上可能安置一定工人操作或布置施工机械的空间大小，所以工作面是用来反映施工过程(工人操作、机械布置)在空间上布置的状态；工作面的状态往往是建筑工程相关各方共同关注的焦点。如果从一组几百张图片中去筛选、辨识每栋楼的工作面，是一件耗费人力、容易出错的。如何将工作面区域有效的从工地监控相片中提取出来，涉及到“图像分割”的相关技术。现有的图像分割技术，大多基于单相片信息，利用兴趣目标的颜色、灰度、纹理等特征，采用阈值分割、边缘分割、直方图法等方法，近年来也有结合卷积神经网络等图像识别技术的单像图像分割方法。这些常用的、基于单相片的图像分割方法，依赖目标的颜色、边缘、纹理等特征；识别出来的区域，物理含义、空间含义不明确，误判难以避免。当处于纷繁芜杂的工程场景时，工作面的特征、边界不清晰更是普遍情况，作为兴趣区域的“工作面区域”的图像，往往难以有效识别。

在基于相片的三维建模应用日渐广泛后，对场景相片进行三维建模，将工作面平面的图像进行融合，生成“工作面区域”的正射图像，也是一种较为有效的工作面区域图像提取方式，但是，在多图像融合过程中，往往由于图像数量较少、遮蔽区域无法建模等原因，工作面区域的三维场景出现较大的扭曲、变形，此时，通过三维模型生成正射投影方式获取的工作面区域图像，出现大量视觉信息缺失的情况，即时采用人工方式，也难以对工作面进行识读；对于机器视觉的自动化识别来说，这种工作面正射图像，后续的可用性也大打折扣。

由于场景相片是通过摄像机获取的“第一手”信息，并未经过后续的图像解算和融合，避免了后续误差的引入，图像信息的真实性得到了更大程度的保留，虽然也存在局部遮挡、倾斜等问题，但对于状态判别而言，含有更多清晰有效的信息，工程利用价值更高。

一般而言，建筑工程主体的工作面，其主体往往依附于某一楼层的楼板或者外墙墙体，具有三维空间中两维尺度远大于第三维尺度的特点，据此，可以将楼层工作面在几何概念上简化为一个“面域”(面域是二维闭合区域。)那么，工作面区域图像的提取，即转化为从N张工地现场图片中，找到工作面区域对应“面域”的最佳图像的问题，同时可以结合尺寸信息，并根据投影关系，将工作面区域图像转换为具有比例尺意义的正射图像，从而绕开图像中边缘、颜色、纹理等复杂特征的分析环节，也避免多图像三维重建引入的信息失真。

发明内容

针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种建筑工程工作面区域图像自动提取方法。该方法利用建筑工程场景的相片组，进行空三解算和工地场景三维重建，获取各相片位姿和工作面空间位置，进而通过将工作面区域向相片投射的方式，得到工作面区域的图像分割结果，即“工作面区域图像”，并在同一工作面区域的多个“工作面区域图像”中以若干规则进行比较，自动提取优选的“工作面区域图像”。