计算机视觉在土木建筑领域的应用
摘要：随着电子计算机的普及，计算机视觉已经广泛用于各个不同的领域。

本文就数图像识别、处理在土木建筑领域的应用、当前存在的问题及计算机视觉的发展现状进行了探讨。

关键字：计算机视觉数字图像处理土木建筑发展现状
信息与能源和材料并称人类社会的三大支柱。

人类通过眼、耳、手鼻、舌等五官来感受外部世界。

主要有视觉信息、听觉信息、触觉信息、嗅觉信息以及味觉信息。

在上述五种类型的信息中，人们对视觉和听觉信息研究得较多，利用也较多。

如通信、电视和多媒体等。

图形和图像均属于视觉信息。

近年来，随着电子计算机的普及和计算机视觉的深入研究，数字图像处理以其再现性好、适用面宽、灵活性高、信息压缩的潜力大等特点已经广泛用于各个不同的领域。

它在土木建筑方面也有着广泛的应用。

本文主要就数字图像处理在建筑学、桥梁道路等方面的应用及存在的问题展开讨论。

计算机视觉在土木领域的应用主要可以分为理论研究设计方面的应用，建筑等实物中的应用，建筑模拟方面的应用和其它方面的应用。

（1）在理论研究设计方面的应用
数字图像处理在土木建筑领域的理论设计以及模拟计算方面都有有广泛的应用，以下就一些实例加以说明。

在地下隧洞的开挖一个典型的例子是利用计算机解决隧洞超欠挖的问题
①
过程中，钻爆法是开挖的主要方法之一，但钻爆法的缺点是其不可避免地造成隧洞大量的超欠挖现象。

因此，方便、决捷且可靠的评价方法在隧洞的超欠挖评价中是十分必要的。

图像处理技术是解决此类问题的可靠方法之一，它不仅可以方便的计算超欠挖的方量，而且可以分析引起超欠挖的原因，同时，它可以解决工程中由于回填混凝上方量不统一的争端。

图像处理技术就是对隧洞的开挖断面进行一次数码成像，对数码图像进行计算机处理，从而计算超欠挖方量的技术。

主要是针对建筑物模型的规则性，另一个例子是建筑物表面模型的重建
②
用基于平面的建筑物模型重建算法，从单幅透视图像恢复建筑物的表面模型。

该方法主要分为相机定标、基平面的提取、平面位置和方向的计算等几个子过程。

相机定标主要用于求解相机的焦距，是一个非常重要的部分。

该方法以建筑物场
景中的几何结构作为约束条件，从单幅图像中求解相机的焦距；然后计算基平面位置和法向；最后通过交互式操作指明场景中各平面之间的相互关系，递归求解各平面的位置和法向，达到根据图像重建建筑物场景表面模型的目的。

（2）在建筑等实物中的应用
图像处理在建筑等实物中的应用主要是指其在现实生活中的实际应用。

比较普遍的应用有居家监控系统，道路智能交通系统等。

以下就以道路智能交通系统（ITS）为例进行说明。

ITS 是以信息技术、数据传输通信技术、电子控制技术和计算机处理技术等高科技手段，而实施的一种在大范围内、全方位发挥作用的实时、准确、高效的交通综合管理系统。

道路交通信息如车流量、车型、车速、车辆运行轨迹等基本交通参数的获取是ITS 发挥作用的前提和基础，而交通图像中包含了丰富的信息，已经为众多研究人员所关注。

道路交叉口违章自动检测管理系统，俗称“电子警察”，是集可视化技术、图像处理技术、自动控制技术、计算机通信技术以及数据库管理技术为一体的新技术。

它可以全天候自动检测道路交叉口的闯红灯的违章行为，并能对违章车辆进行检测记录、拍摄照片，协助交通管理部门对违章驾驶员进行处罚教育，促使其自觉遵守交通法规，增强道路交通安全意识，减。

少违章和事故，确保道路交叉日交通畅通
③
（3）在建筑模拟方面的应用
视觉模拟（Visual Simulation）又称视觉仿真，即对模拟对象作形式上的再现。

日趋成熟的计算机视觉模拟技术，可有效辅助和加强空间形态的描述和定量化，为空间形态研究、评估与决策、规划设计和教育，以及公众参与和交流提供共通的基础平台。

运用计算机视觉模拟方法对城市空间形态的研究，可以概括为3 个相互联系的主要方向：( 1 ）城市历史空间的研究；( 2 ）建成环境的分析和评价；( 3 ）城市未来形态的预测和评估。

这三个方向构成了城市空间形态模拟研究的完整序列。

其中，城市历史空间的模拟研究是一亚待拓展的重要领域。

城市历史空间计算机视觉模拟是个跨学科的综合性课题，需要城市空间形态历史研究和计算机视觉模拟技术的通力配合。

笔者设想，根据历史空间中常见建筑和小品的不同类型，以不同精度建立参数化的模型，需要时只要稍加修改便可随时调用与组合，这种类型化、标准化、参数化的模型库的建立，不失为当前技术条件下，减少建模工作量的现实选择。

随着计算机模拟技术的发展和空间形态研究的深入，可以预料将来在计算机视觉模拟空间形态研究中的应用成果，会集中体现于完整反映城市空间形态演化过程、具有一定精度的模型数据库的建立、
更新和使用上。

这是一个很有价值的研究方向，目前还没有一座城市完成这样的数据库，要实现这方面的突破，我们仍需努力。

（4）在其他方面的应用
计算机视觉在土木建筑方面的应用当然远远不止这些，其他方面的应用比如智能建筑火灾智能探测技术，智能建筑机器人等。

这里就不再详述。

虽然计算机视觉已经经过20 多年的研究，其在土木建筑的应用取得了很大的发展。

但无论是从视觉生理的角度，还是从实际应用方面来看，现有的计算机视觉技术还处在十分不成熟的阶段。

这不仅仅涉及到技术上的原因，而且更多地在于人类对自身视觉机理还不十分了解。

人类视觉系统具有惊人的分析理解能力，但人类是如何精选、获取和分析理解视觉知识的，至今还未充分搞清楚。

因此计算机在理论上和技术上都存在着很多问题，例如，在进行图像匹配时如何选择合理的匹配特征，以克服匹配准确性与恢复视差全面性间的矛盾；如何选择有效的识别准则和算法结构，以解决存在严重灰度失真、几何畸变（透视、旋转、缩放等）、噪声干扰、特殊结构（平坦区域、重复相似结构等）及遮挡景物的匹配问题，如何建立更有效的图象表达形式和立视模型，以便更充分地反应景物的本质属性，为匹配提供更多的约束信息，降低立体匹配的难度。

因此，立体视觉问题的彻底解决还有待于对人类自身视觉机理的深人研究。

虽然现有的计算机视觉系统还存在着许多问题，要构造出类比于人类视觉的通用的计算机视觉系统也不是近期内可以达到的，但经过一、二十年的研究，计算机视觉已经有了很大的发展，从早期的以统计相关理论为基础的相关匹配，发展到具有很强生理学背景的特征匹配，从串行到并行，从直接依赖于输人信号的低层处理到依赖于特征，结构、关系和知识的高层次处理，性能不断提高，其理论正处在不断发展与完善之中。

从当前的发展来看，其发展方向可归纳如下④：( 1 ）以全面的观点将立体视觉系统的各个模块联系起来，充分挖掘内在信息。

( 2 ）综合利用各种技术，多传感器信息融合，包括综合使用不同的匹配方法和主动式、被动式单目视觉技术等，提高系统的性能。

( 3 ）由传统的双目视觉向多目视觉、完全静态的视觉向动态视觉发展，通过增加信息输人降低视觉计算的难度。

( 5 ）算法向并行化发展，采用并行流水线机制和专用的信号处理器件，增强系统的实用性；
( 6 ）强调场景与任务约束，针对不同的应用目的，优化选择各部分，建立有目的的和面向任务的立体视觉系统。

计算机视觉作为一门多学科的交叉科学，正吸引着大批包括视觉生理、心理、物理、数学以及计算视觉等多种学科的研究人员运用不同的技术手段对之进行深人的研究，它不但具有重要的实用价值，而且对促进人类视觉机理的研究，彻底揭开人类视神经有着重要的意义。

相信当这些问题都解决的时候，计算机视觉在土木建筑方面的应用也将相当成熟。

参考文献
①魏继红等，图像处理技术在隧洞超欠挖评价中的应用，2005；
②刘培裙等，基于平面的建筑物表面模型重建算法的研究，2004；
③丰晓芳，交通图像在智能交通系统中的应用，2009；
④徐光才，立体视觉研究的现状与进展。