一种基于相机投影模型的管柱图像展开方法.pdf
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1、 年 月第 卷第 期西安石油大学学报(自然科学版)()收稿日期:基金项目:陕西省教育厅重点实验室项目()第一作者:张家田(),男,教授,研究方向:测井信号,测试计量技术及仪器。:通讯作者:张志威(),男,硕士研究生,研究方向:图像检测与识别。:中图分类号:文章编号:()文献标识码:一种基于相机投影模型的管柱图像展开方法张家田,张志威,严正国,赵 耀(西安石油大学 陕西省油气井测控技术重点实验室,陕西 西安 )摘要:在管柱图像展开过程中,针对摄像机中心轴偏移与图像展开扭曲问题进行理论研究。通过相机成像原理分析,提出了一种基于管柱图像中心定位的模型映射展开算法。该算法利用最大类间方差法()和区域标
2、记法()定位管柱中心确定有效区域,通过推导投影函数,建立相机投影模型,改进映射方式,得到了无变形失真的展开图像。实验结果表明:设计方法与当前展开方法相比,消除了失真影响,实现了管柱与图像的量化关系,为后续定量分析提供了新的研究方向。关键词:套管检测;图像展开;中心定位;区域标记;投影模型;模型映射 ,(,):,(),:;张家田,张志威,严正国,等 一种基于相机投影模型的管柱图像展开方法 西安石油大学学报(自然科学版),():,(),():西安石油大学学报(自然科学版)引言套管在服役期间由于受到腐蚀、地层外部应力、井下作业等影响,可能发生套破、形变甚至破损,影响生产安全。因此,准确掌握套管损伤对
3、研究其损坏机理及采取保护具有十分重要的意义。国内外常用于套管检测的方法主要有 种:多臂井径、磁方法和可视化检测 ,其中,可视化测井通过测井电缆实时获取井眼图像,反映井下真实状况,以更直观、可靠的方法获取套管变形、腐蚀、射孔质量等检测结果。目前,可视化检测取得了良好的应用前景,但工程应用表明,测井仪在下降过程中产生一定的抖动或旋转,得不到理想的同轴图像,致使展开过程存在较大的失真。对于失真图像的展开,文献 提出一种自适应展开算法,利用边缘提取、变化等径向展开圆环,但其方法复杂、运行效率低;文献 利用 采集钻孔视频实现井下内壁图像快速展开,但该方法精度不高;文献 通过中心标定,分析钻孔状态动态展开
4、图像,但该方法在实际应用中存在畸变;文献 提出一种基于井筒截面轮廓检测和不动点定位的失真校正方法,但需要准确识别井筒的接箍轮廓,存在一定局限性。针对上述情况,本文提出一种基于线性模型的管柱中心定位展开算法。该算法结合 和 自动定位摄像机偏移中心,通过建立线性相机的投影模型,消除摄像机偏心引起的图像几何失真。最后,通过实验对展开后图像进行对比评价,验证其工程应用中的可行性。管柱中心定位方法 中心点定位原理可视化检测装置生成以镜头光轴为中心的 前视井壁图像,由于照明区域有限,图像中心区域的分辨率低于外部区域,井筒中心表现为类似于圆的视觉盲区 。可视化测井视频中,摄像机中心在不同深度的管柱图像都不相
5、同,连续两帧图像的管柱中心位置也会发生改变 。图 为测井视频中截取的不同位置管壁图像,分辨率为 ,其中蓝点为图像几何中心,红点为人工标注的管柱中心,圆环包裹区域为有效展开区域。图像的管柱中心和几何中心的坐标值,见表 ,竖直方向或水平方向,不同帧的管柱中心略有偏移,而管柱图像的几何中心固定不变,以管柱中心为圆心,预设内外圆半径,每帧图像的环形有效区域随管柱中心偏移产生整体性偏移。图 管柱中心与图像几何中心 表 管柱中心与图像几何中心坐标 管柱内壁图像几何中心坐标管柱中心坐标井筒接箍 ,套管射孔 ,井筒中心自动定位算法可视化检测获取的图像无直接的成像边界,直观的只有由近到远的井壁,图像呈现远端低光
6、而形成近似圆形的黑色区域,从灰度级上分析,其区域值与其他区域的值有明显的区分,利用此特点进行圆心定位,其整体定位算法流程如图 所示。图 中心定位算法流程 管壁图像通过 变换调整整体灰度范围,突出远端低光区域,同时增强管壁灰度值。变换属于非线性变换,管壁图像的灰度值与输出图像的灰度值呈指数关系,输入与输出图像的关系式为 。()式中:为缩放系数,通常取 ;与 分别为输入和输出的图像;为控制因子,时,图像边界区域灰度值被拉伸,黑色中心区域灰度值被压缩,图像张家田等:一种基于相机投影模型的管柱图像展开方法中心区域与边界对比更加明显。灰度增强结果如图()所示,灰度变换后的图像经中值滤波抑制噪音干扰,整体
7、平滑图像,二维中值滤波图像输入、输出关系式为(,)(,),(,)。()式中:为二维中值滤波执行函数;(,),(,)分别为原始图像和处理后图像;为二维模板,其区域为 ,默认值为 。将平滑后的图像整体取反,计算输入灰度图像直方图以及整体灰度平均值 。根据直方图,求取每个灰度级所占的概率 ();设定循环阈值,根据阈值 将输入图像分成、两部分,分别求取 的期望和 的期望,以及 和 的概率 ()、()。上述参数与方差 的关系为 ()()()()。()式中:为阈值,;为部分的整体灰度平均值;为 部分的整体灰度平均值。通过式()求取每个阈值 对应的方差,取最大方差所对应 为整体最佳阈值,将输入图像中亮度大于
8、 的所有像素替换为 值(白色),其他像素替换为 值(黑色),转换为如图 ()二值图像。二值化后的图像存在复杂的小面积连通区域,通过开运算先腐蚀后膨胀,消去图像二值化后存在的白色噪点,然后填充二值图像中的空洞区域,填充色为白色,最后进行面积开运算,从二值图像中删除少于个像素的所有连通分量(对象),并生成如图 ()所示无小面积干扰的二值图像。节中表明,中心区域是井筒中心形成的视觉盲区,因而非中心区域圆度明显小于中心区域。通过区域标记对二值图像连通区域进行颜色区分,计算每个区域的圆度,比较出最大的圆度视为中心区域,并标定其质心作为圆心,颜色标记及圆度计算结果如图()所示。圆度通常用于描述图形与圆的相
9、似程度,其定义如下 :。()式中:为区域像素数;为区域边界长度;为区域与圆的相似程度,越大,区域的形状越接近于圆形。图 中心定位算法图像处理结果 井筒图像模型展开算法 建立相机投影模型根据针孔相机成像原理,建立如图 所示的物平面与像平面的线性成像模型。其中,为物体投影的成像大小,;为物体的物理尺寸,;为像平面与镜头的距离,;为物平面与镜平面的距离,。假设摄像机的像元 且边长为 ,单位 ,根据三角形相似原理,可得到投影函数关系式:,即 。()式中:为相机常数,。由于像平面与镜平面距离 未知,通常很难测量,并且 与镜头结构及成像元件的分辨率有关,因此,可通过摄像机标定获取 。图 线性成像模型 对于
10、摄像机投影成像,像平面与物平面的关系具有旋转不变性,即无论三维管柱如何改变位置,投影函数保持不变 。摄像机中的管柱成像如图 西安石油大学学报(自然科学版)()所示,摄像机的成像是将三维圆柱面压缩成一个成像平面,虽然不同距离的横截面与管柱内壁的交线是直径相同的圆,但其图像呈现的却是直径逐渐变大(或变小)的同心圆。假设有效视角范围内目标管柱长度为 、物平面与镜头的距离为 、管径为 ,根据式 ,()可以确定管柱投影内外圆半径 和。将投影半径为和的圆环包裹区域作为有效区域,以像素为单位将长度为 的半径差分为 份,间隔为 。故每段投影半径 的大小为 ,(,)。()选取某段 所对应的环形管柱区域,将 圆环
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