一種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取算法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于軌道交通【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取算法及系統(tǒng)，機器識別連通的裂縫的算法流程，首先定義一個空的待訪問隊列Cn，以及一個空的存儲空間Cxy；裂縫區(qū)域凸多邊形的構(gòu)造，根據(jù)上一步運算得到的所有裂縫像素點的橫縱坐標(biāo)，經(jīng)過運算，可以得到由裂縫像素點集所構(gòu)成的一個凸多邊形；采用矩形框標(biāo)識裂縫主干，由以上所述兩個步驟可以得到凸多邊形，得到凸多邊形的基礎(chǔ)上，識別裂縫的主干區(qū)域，并使用匹配的矩形框把相應(yīng)區(qū)域標(biāo)識出來；本發(fā)明的益處在于：此裂縫主干提取算法及系統(tǒng)結(jié)合了自動檢測及人工檢測的優(yōu)勢，人工工作量大大降低，而且精度得到保證，是一個較好的裂縫主干提取算法及系統(tǒng)。
【專利說明】—種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取算法及系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于軌道交通【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取算法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，隨著城市建設(shè)的快速發(fā)展、城市規(guī)模的不斷擴大以及城市人口的急劇膨脹，許多城市都出現(xiàn)了不同程度的交通擁堵問題。為了有效緩解城市公共交通問題.大家紛紛把目光轉(zhuǎn)向發(fā)展城市軌道交通。我國北京、廣州、南京、深圳、重慶等城市已有多條地鐵線路投入營運，成都、青島、沈陽等城市的地鐵也正在建設(shè)中。
[0003]城市軌道交通的特點是運行速度快、行車密度高、客流量大、環(huán)境封閉，因而對運營安全要求極高，需要安全可靠的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)作為保障。然而在地鐵隧道運營管理及養(yǎng)護(hù)過程中，卻發(fā)現(xiàn)由于運行車輛的動力沖擊、地質(zhì)變形以及臨近施工等因素的影響，地鐵隧道存在不同程度的裂縫，為地鐵安全運營埋下了隱患，引起了業(yè)內(nèi)人士普遍的關(guān)注。因此，能夠隨時高效、快速地查找地鐵隧道表面裂縫的主干區(qū)域是確保城市軌道交通安全運行的必要措施。
[0004]現(xiàn)階段，國內(nèi)對地鐵隧道表面裂縫的檢測提取主要是依靠人工，即采用以人工靜態(tài)檢查為主、動態(tài)檢測車檢查為輔的方式。然后這種以人工為主的檢測方式必須在夜晚地鐵線路無運營任務(wù)時進(jìn)行，并且具有檢測速度慢、工作效率低、占用線路時間長、人工成本高以及失誤率高等不足，因此，這種主要依靠人工的方法已經(jīng)不符合現(xiàn)代城市軌道交通發(fā)展的需求。
[0005]因此，地鐵隧道裂縫檢測的發(fā)展趨勢是裂縫的自動檢測。目前裂縫自動檢測技術(shù)主要有兩種:1、基于形變數(shù)據(jù)的固定式檢測方法；2、利用光學(xué)成像和圖像處理技術(shù)的移動式自動檢測方法。前者通過在地鐵隧道內(nèi)安裝傳感器來檢測隧道形變數(shù)據(jù)，利用各種檢測算法評估隧道的破損情況。該方法存在以下不足:傳感器安裝復(fù)雜、工程量大，成本高，傳感器無法覆蓋所有地鐵隧道表面。第二種方法檢測靈活、移動性好、覆蓋所有區(qū)間，并且隨著機器視覺和圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，檢測的準(zhǔn)確性和效率不斷提高，已經(jīng)成為主要的發(fā)展方向。
[0006]然而，我國在地鐵裂縫移動式自動檢測方面的研究還比較薄弱，尚處在起步階段。這幾年，對裂縫的自動檢測技術(shù)研究主要集中在公路路面以及工業(yè)探測上，比如鋼板裂縫識別，在這些方面的確取得了一定成果，提出了一些有效的裂縫圖像處理算法。而對于隧道等城市軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施的裂縫自動檢測尚無報道。國外，日本和韓國在隧道表面裂縫自動檢測領(lǐng)域的研究處于領(lǐng)先位置，日本的隧道裂縫光學(xué)檢測系統(tǒng)甚至已經(jīng)在工程中有了一些實際應(yīng)用。
[0007]移動式檢測設(shè)備以線陣相機拍攝的圖像的形式對地鐵隧道全貌進(jìn)行記錄，通過圖像處理技術(shù)識別隧道圖像中的裂縫，通過適當(dāng)方法將裂縫標(biāo)識出來，進(jìn)而采取適度措施來保障軌道交通安全。但是，由于地鐵隧道內(nèi)環(huán)境復(fù)雜，隧道裂縫形狀千奇百怪，主裂縫與細(xì)小裂縫互相交叉，一條主裂縫往往會延伸出多條細(xì)小裂縫，等等。這種情況下，通過傳統(tǒng)的圖像處理方式無法恰當(dāng)?shù)貥?biāo)識出主干裂縫存在的區(qū)域，提取出的區(qū)域存在誤差，并不能很好的表示裂縫的主干。
[0008]本算法的核心部分是從遍歷互相連通的裂縫像素點集開始，到采用矩形框把裂縫的主干區(qū)域標(biāo)識出來結(jié)束。
[0009]在本算法核心部分運算之前，我們先使用前人經(jīng)常使用的圖像處理技術(shù)初步對裂縫圖像進(jìn)行處理，該部分具體步驟包括:裂縫圖像預(yù)處理、分塊二值化、細(xì)化和去除噪聲干擾四部分。裂縫圖像預(yù)處理包括圖像剪切、對比度調(diào)整、亮度調(diào)節(jié)等等。分塊二值化是把8bit灰度圖像的像素點根據(jù)事先設(shè)置的閾值轉(zhuǎn)換為Ibit的黑白像素點。細(xì)化是對裂縫寬度進(jìn)行預(yù)處理。去除噪聲干擾是盡可能地去除地鐵隧道中眾多污點對裂縫判斷的影響。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010]為了克服現(xiàn)有技術(shù)對裂縫主干區(qū)域提取不準(zhǔn)確的缺點，本發(fā)明通過借鑒計算幾何的相關(guān)知識，識別連通的分叉交織裂縫，進(jìn)一步通過本算法準(zhǔn)確提取該分叉交織區(qū)域的裂縫主干部分，以確保對裂縫識別的準(zhǔn)確性，以及為事后補救裂縫施工時提供更為重要與詳細(xì)的信息。
[0011]在傳統(tǒng)的地鐵隧道裂縫檢測系統(tǒng)中，如果存在小裂縫與大裂縫混合在一起，或者大裂縫衍生出多條小裂縫的情況，那么傳統(tǒng)算法就會把包含這些大大小小的裂縫的整個區(qū)域標(biāo)識出來，或者把這些裂縫識別成分離的多條裂縫。因而，無論采用上述哪種標(biāo)識方法，都不能很好地標(biāo)識出裂縫的主干區(qū)域。
[0012]為了解決以上問題，我們提出了這種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取算法。具體方案如下:一種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取算法，其特征在于包含如下步驟:
[0013]步驟I)機器識別連通的裂縫的算法流程，首先定義一個空的待訪問隊列Cn，以及一個空的存儲空間Cxy ；
[0014]步驟2)裂縫區(qū)域凸多邊形的構(gòu)造，根據(jù)上一步運算得到的所有裂縫像素點的橫縱坐標(biāo)，經(jīng)過運算，可以得到由裂縫像素點集所構(gòu)成的一個凸多邊形。
[0015]步驟3)采用矩形框標(biāo)識裂縫主干，由以上所述兩個步驟可以得到凸多邊形，得到凸多邊形的基礎(chǔ)上，識別裂縫的主干區(qū)域，并使用匹配的矩形框把相應(yīng)區(qū)域標(biāo)識出來。
[0016]步驟I)還進(jìn)一步包括:
[0017]步驟1.1)取一個黑色像素點Cbl作為裂縫識別的一個起點，同時把Cbl加入到待訪問隊列Cn中，把Cbl坐標(biāo)存入Cxy中；
[0018]步驟1.2)將Cbl標(biāo)記為已探測的裂縫像素點，然后搜索與Cbl相鄰的其所有黑色像素點，把其中未被訪問的黑色像素點cb2，Cb3,...，Cbn依次放在待訪問隊列Cn的尾部，并把各自坐標(biāo)把存入Cxy中；
[0019]步驟1.3)用隊列Cn的下一個首元素Cb2替換Cbl，并從隊列Cn中去掉首元素Cbl。重復(fù)以上過程，直到隊列Cn空為止；
[0020]所述步驟2)還包括:[0021]步驟2.1)設(shè)裂縫像素點集中y坐標(biāo)最小的點為C1，把C1同裂縫像素點集中其他各點用線段連接，并計算這些線段與水平線的夾角。然后按照夾角大小及到C1的距離進(jìn)行詞典式分類，得到一序列C1, C2, , Cn，依次連接這些點，便得到一個多邊形。C1點是凸多邊形邊界的起點，C2與Cn也必然是凸多邊形的頂點。Clrt=C1 ；
[0022]步驟2.2)刪去C3，C4, , Clri中不是凸多邊形的點。
[0023]步驟3.3)順序輸出凸多邊形頂點。
[0024]所述步驟3 )還進(jìn)一步包括:
[0025]步驟3.1)找到最優(yōu)的凸多邊形對角線對應(yīng)的兩個頂點，具體方法步驟如下:
[0026]步驟3.1.1)設(shè)該凸多邊形的頂點中y坐標(biāo)最小的點為C1，從C1開始按照凸多邊形逆時針順序可以得到凸多邊形的各個頂點序列C1, C2,..., Cn ；
[0027]步驟3.1.2)依次計算所有裂縫點到每條對角線線段的距離之和，輸出距離之和最小時對應(yīng)的對角線的兩個頂點；
[0028]步驟3.1.3)輸出最優(yōu)的凸多邊形對角線對應(yīng)的兩個頂點，即第二步中最終得到的minsum對應(yīng)的頂點Ci和Cj ；
[0029]步驟3.2)計算最優(yōu)的矩形框?qū)挾炔⑹褂镁匦慰驑?biāo)識裂縫主干的相關(guān)算法。
[0030]步驟3.2.1)依次計算除Ci和Cj以外的所有裂縫點C1, C2,..., Cn到對角線線段CiCj的距離S1, S2, , Sn，其中，CiCj是由前面模塊得到的最優(yōu)的凸多邊形對角線的兩個端點，距離的計算方法參考步驟3.1.2)中的算法；
[0031]步驟3.2.2)將步驟3.2.1)計算得到的距離S1, S2,...,Sn按照由小到大的順序排列，取序列中第[0.5Xn]個位置對應(yīng)的s值，該s值即為最優(yōu)的矩形框?qū)挾戎担?br> [0032]步驟3.2.3)以Ci和Cj兩點為一對對邊的中點，以s為該對邊的長度，畫出一個矩形框，該矩形框標(biāo)識的區(qū)域即為裂縫的主干區(qū)域。
[0033]一種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取系統(tǒng)，其特征在于包括:
[0034]機器識別連通的裂縫的算法流程模塊，定義一個空的待訪問隊列Cn，以及一個空的存儲空間Cxy ；
[0035]裂縫區(qū)域凸多邊形的構(gòu)造模塊，根據(jù)上一個運算得到的所有裂縫像素點的橫縱坐標(biāo)，經(jīng)過本模塊算法，可以得到由裂縫像素點集所構(gòu)成的一個凸多邊形。
[0036]采用矩形框標(biāo)識裂縫主干模塊，由以上所述兩個模塊可以得到凸多邊形，得到凸多邊形的基礎(chǔ)上，識別裂縫的主干區(qū)域，并使用匹配的矩形框把相應(yīng)區(qū)域標(biāo)識出來。
[0037]機器識別連通的裂縫的算法流程模塊還包括:
[0038]取一個黑色像素點Cbl作為裂縫識別的一個起點，同時把Cbl加入到待訪問隊列Cn中，把Cbl坐標(biāo)存入Cxy中；
[0039]將Cbl標(biāo)記為已探測的裂縫像素點，然后搜索與Cbl相鄰的其所有黑色像素點，把其中未被訪問的黑色像素點Cb2，Cb3，...，Cbn依次放在待訪問隊列Cn的尾部，并把各自坐標(biāo)把存入Cxy中；
[0040]用隊列Cn的下一個首元素Cb2替換Cbl，并從隊列Cn中去掉首元素Cbl。重復(fù)以上過程，直到隊列Cn空為止；
[0041]裂縫區(qū)域凸多邊形的構(gòu)造模塊還包括:
[0042]設(shè)裂縫像素點集中y坐標(biāo)最小的點為C1，把C1同裂縫像素點集中其他各點用線段連接，并計算這些線段與水平線的夾角。然后按照夾角大小及到C1的距離進(jìn)行詞典式分類，得到一序列C1;c2，...，Cn，依次連接這些點，便得到一個多邊形。C1點是凸多邊形邊界的起點，C2與Cn也必然是凸多邊形的頂點。Clri=C1 ；
[0043]刪去C3，C4, , Clri中不是凸多邊形的點。
[0044]順序輸出凸多邊形頂點。
[0045]采用矩形框標(biāo)識裂縫主干模塊還包括:
[0046]找到最優(yōu)的凸多邊形對角線對應(yīng)的兩個頂點:
[0047]設(shè)該凸多邊形的頂點中y坐標(biāo)最小的點為C1，從C1開始按照凸多邊形逆時針順序可以得到凸多邊形的各個頂點序列C1, C2,..., Cn ；
[0048]依次計算所有裂縫點到每條對角線線段的距離之和，輸出距離之和最小時對應(yīng)的對角線的兩個頂點；
[0049]輸出最優(yōu)的凸多邊形對角線對應(yīng)的兩個頂點，即最終得到的minsum對應(yīng)的頂點Ci和Cj ;
[0050]計算最優(yōu)的矩形框?qū)挾炔⑹褂镁匦慰驑?biāo)識裂縫主干的相關(guān)算法。
[0051]依次計算除Ci和Cj以外的所有裂縫點C1, C2，...，Cn到對角線線段CiCj的距離S1,S2, , sn，其中，CiCj是由前面模塊得到的最優(yōu)的凸多邊形對角線的兩個端點；
[0052]將上面計算得到的距離Sl，S2, , Sn按照由小到大的順序排列，取序列中第[0.5 Xη]個位置對應(yīng)的s值，該s值即為最優(yōu)的矩形框?qū)挾戎担?br> [0053]以Ci和&兩點為一對對邊的中點，以s為該對邊的長度，畫出一個矩形框，該矩形框標(biāo)識的區(qū)域即為裂縫的主干區(qū)域。
[0054]本發(fā)明的益處在于:此裂縫主干提取算法及系統(tǒng)結(jié)合了自動檢測及人工檢測的優(yōu)勢，人工工作量大大降低，而且精度得到保證，是一個較好的裂縫主干提取算法及系統(tǒng)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0055]圖1為本發(fā)明算法框架流程圖；
[0056]圖2為本發(fā)明系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；
[0057]圖3為機器識別連通裂縫的算法結(jié)果示意圖；
[0058]圖4為裂縫像素點構(gòu)成的凸多邊形；
[0059]圖5為查找最優(yōu)凸多邊形的對角線及其端點；
[0060]圖6為查找最優(yōu)凸多邊形的對角線及其端點；
[0061]圖7為使用矩形框標(biāo)識裂縫主干；
[0062]圖8為使用矩形框標(biāo)識裂縫主干；
[0063]圖9為使用矩形框標(biāo)識裂縫主干。
【具體實施方式】
[0064]當(dāng)結(jié)合附圖考慮時，通過參照下面的詳細(xì)描述，能夠更完整更好地理解本發(fā)明以及容易得知其中許多伴隨的優(yōu)點，但此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本發(fā)明的一部分。
[0065]為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。
[0066]實施例:如圖1至圖8所示，我們提出的核心算法流程具體分為三個模塊:機器識別連通的裂縫的算法流程、裂縫區(qū)域凸多邊形構(gòu)造的算法流程和采用矩形框標(biāo)識裂縫主干的算法流程。
[0067]首先，詳細(xì)介紹第一個模塊一機器識別連通的裂縫的算法流程。我們首先定義一個空的待訪問隊列cn，以及一個空的存儲空間Cxy。第一步:取一個黑色像素點Cbl作為裂縫識別的一個起點，同時把Cbl加入到待訪問隊列Cn中，把Cbl坐標(biāo)存入Cxy中。第二步:將Cbl標(biāo)記為已探測的裂縫像素點，然后搜索與Cbl相鄰的其所有黑色像素點，把其中未被訪問的黑色像素點Cb2，Cb3，...，Cbn依次放在待訪問隊列Cn的尾部，并把各自坐標(biāo)把存入Cxy中。第三步:用隊列Cn的下一個首元素Cb2替換Cbl，并從隊列Cn中去掉首元素cbl。重復(fù)以上過程，直到隊列Cn空為止。如圖2所示，即為按照上述算法得到的一個裂縫區(qū)域，該裂縫上的所有點的坐標(biāo)都全部存放在了 Cxy中。
[0068]該部分的算法偽代碼如下:
[0069]
【權(quán)利要求】
1.一種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取算法，其特征在于包含如下步驟: 步驟I)機器識別連通的裂縫的算法流程，首先定義一個空的待訪問隊列cn，以及一個空的存儲空間Cxy ； 步驟2)裂縫區(qū)域凸多邊形的構(gòu)造，根據(jù)上一步運算得到的所有裂縫像素點的橫縱坐標(biāo)，經(jīng)過運算，可以得到由裂縫像素點集所構(gòu)成的一個凸多邊形。 步驟3)采用矩形框標(biāo)識裂縫主干，由以上所述兩個步驟可以得到凸多邊形，得到凸多邊形的基礎(chǔ)上，識別裂縫的主干區(qū)域，并使用匹配的矩形框把相應(yīng)區(qū)域標(biāo)識出來。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取算法，其特征在于步驟I)還進(jìn)一步包括: 步驟1.1)取一個黑色像素點Cbl作為裂縫識別的一個起點，同時把Cbl加入到待訪問隊列Cn中，把Cbl坐標(biāo)存入Cxy中； 步驟1.2)將Cbl標(biāo)記為已探測的裂縫像素點，然后搜索與Cbl相鄰的其所有黑色像素點，把其中未被訪問的黑色像素點cb2，Cb3,...，Cbn依次放在待訪問隊列Cn的尾部，并把各自坐標(biāo)把存入Cxy中； 步驟1.3)用隊列Cn的下一個首元素Cb2替換Cbl，并從隊列Cn中去掉首元素Cbl。重復(fù)以上過程，直到隊列Cn空為止。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述 的一種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取算法，其特征在于所述步驟2)還包括: 步驟2.1)設(shè)裂縫像素點集中y坐標(biāo)最小的點為C1，把C1同裂縫像素點集中其他各點用線段連接，并計算這些線段與水平線的夾角。然后按照夾角大小及到C1的距離進(jìn)行詞典式分類，得到一序列C1, C2, , Cn，依次連接這些點，便得到一個多邊形。C1點是凸多邊形邊界的起點，C2與Cn也必然是凸多邊形的頂點Klrt=C1 ； 步驟2.2)刪去C3，C4, , Clri中不是凸多邊形的點； 步驟3.3)順序輸出凸多邊形頂點。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取算法，其特征在于所述步驟3)還進(jìn)一步包括: 步驟3.1)找到最優(yōu)的凸多邊形對角線對應(yīng)的兩個頂點，具體方法步驟如下: 步驟3.1.1)設(shè)該凸多邊形的頂點中y坐標(biāo)最小的點為C1，從C1開始按照凸多邊形逆時針順序可以得到凸多邊形的各個頂點序列C1, C2,..., Cn ； 步驟3.1.2)依次計算所有裂縫點到每條對角線線段的距離之和，輸出距離之和最小時對應(yīng)的對角線的兩個頂點； 步驟3.1.3)輸出最優(yōu)的凸多邊形對角線對應(yīng)的兩個頂點，即第二步中最終得到的minsum對應(yīng)的頂點Ci和Cj ； 步驟3.2)計算最優(yōu)的矩形框?qū)挾炔⑹褂镁匦慰驑?biāo)識裂縫主干的相關(guān)算法。 步驟3.2.1)依次計算除Ci和Cj以外的所有裂縫點C1, C2,..., Cn到對角線線段CiCj的距離Sl，s2, , sn，其中，CiCj是由前面模塊得到的最優(yōu)的凸多邊形對角線的兩個端點，距離的計算方法參考步驟3.1.2)中的算法； 步驟3.2.2)將步驟3.2.1)計算得到的距離Sl，s2,..., Sn按照由小到大的順序排列，取序列中第[0.5Xn]個位置對應(yīng)的S值，該S值即為最優(yōu)的矩形框?qū)挾戎担? 步驟3.2.3)以Ci和&兩點為一對對邊的中點，以s為該對邊的長度，畫出一個矩形框，該矩形框標(biāo)識的區(qū)域即為裂縫的主干區(qū)域。
5.一種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取系統(tǒng)，其特征在于包括: 機器識別連通的裂縫的算法流程模塊，定義一個空的待訪問隊列Cn，以及一個空的存儲空間Cxy ； 裂縫區(qū)域凸多邊形的構(gòu)造模塊，根據(jù)上一個運算得到的所有裂縫像素點的橫縱坐標(biāo)，經(jīng)過本模塊算法，可以得到由裂縫像素點集所構(gòu)成的一個凸多邊形； 采用矩形框標(biāo)識裂縫主干模塊，由以上所述兩個模塊可以得到凸多邊形，得到凸多邊形的基礎(chǔ)上，識別裂縫的主干區(qū)域，并使用匹配的矩形框把相應(yīng)區(qū)域標(biāo)識出來。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取系統(tǒng)，其特征在于機器識別連通的裂縫的算法流程模塊還包括: 取一個黑色像素點Cbl作為裂縫識別的一個起點，同時把Cbl加入到待訪問隊列Cn中，把Cbl坐標(biāo)存入Cxy中； 將Cbl標(biāo)記為已探測的裂縫像素點，然后搜索與Cbl相鄰的其所有黑色像素點，把其中未被訪問的黑色像素點Cb2，Cb3，...，Cbn依次放在待訪問隊列Cn的尾部，并把各自坐標(biāo)把存入Cxy 中； 用隊列Cn的下一個首元素Cb2替換Cbl，并從隊列Cn中去掉首元素cbl。重復(fù)以上過程，直到隊列Cn空為止。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取系統(tǒng)，其特征在于裂縫區(qū)域凸多邊形的構(gòu)造模塊還包括: 設(shè)裂縫像素點集中y坐標(biāo)最小的點為仏，把C1同裂縫像素點集中其他各點用線段連接，并計算這些線段與水平線的夾角。然后按照夾角大小及到C1的距離進(jìn)行詞典式分類，得到一序列C1, C2, , Cn，依次連接這些點，便得到一個多邊形。C1點是凸多邊形邊界的起點，C2與Cn也必然是凸多邊形的頂點，Cntl=C1 ； 刪去C3，C4, , Clri中不是凸多邊形的點； 順序輸出凸多邊形頂點。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于計算幾何的高效、快速的地鐵裂縫主干提取系統(tǒng)，其特征在于采用矩形框標(biāo)識裂縫主干模塊還包括: 找到最優(yōu)的凸多邊形對角線對應(yīng)的兩個頂點: 設(shè)該凸多邊形的頂點中y坐標(biāo)最小的點為C1，從C1開始按照凸多邊形逆時針順序可以得到凸多邊形的各個頂點序列C1, C2,..., Cn ； 依次計算所有裂縫點到每條對角線線段的距離之和，輸出距離之和最小時對應(yīng)的對角線的兩個頂點； 輸出最優(yōu)的凸多邊形對角線對應(yīng)的兩個頂點，即最終得到的minsum對應(yīng)的頂點Ci和Cj; 計算最優(yōu)的矩形框?qū)挾炔⑹褂镁匦慰驑?biāo)識裂縫主干的相關(guān)算法； 依次計算除Ci和Cj以外的所有裂縫點C1, C2,..., Cn到對角線線段CiCj的距離S1,s2, , sn，其中，CiCj是由前面模塊得到的最優(yōu)的凸多邊形對角線的兩個端點；將上面計算得到的距離Sl，S2,..., Sn按照由小到大的順序排列，取序列中第[0.5Xn]個位置對應(yīng)的s值，該s值即為最優(yōu)的矩形框?qū)挾戎担? 以Ci和&兩點為一對對邊的中點，以s為該對邊的長度，畫出一個矩形框，該矩形框標(biāo)識的區(qū)域即為裂`縫的主干區(qū)域。
【文檔編號】G06T7/00GK103488989SQ201310407779
【公開日】2014年1月1日 申請日期:2013年9月9日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月9日
【發(fā)明者】張振江, 劉云, 吳曉陽, 熊菲 申請人:北京交通大學(xué)