基于航拍影像的建筑施工进度监测及预警方法与流程

本发明涉及建筑施工航拍图像增强，具体涉及一种基于航拍影像的建筑施工进度监测及预警方法。

背景技术：

1、在进行建筑施工时，需要根据建筑的施工进度进行监测，避免建筑施工时由于施工问题导致其逾期，影响后续的各项工程和收益情况。在建筑施工过程中通过航拍获取到施工过程中的建筑影像信息，分析采集的影像信息中的施工进度和预计设定的施工进度，分析两者之间进度的差异性，对现在施工的情况进行判断对其进行预警，避免施工进度导致逾期问题。

2、在现有技术中，常使用双边滤波算法对采集到的图像进行图像增强以保留更多的图像信息。对采集图像进行增强的过程中，由于建筑会产生烟尘，进而导致获取的建筑施工航拍图像边缘过于平滑，导致双边滤波中的空间域权重过大，而像素范围域权重过小，进而导致增强后的建筑施工航拍图像会损失大量边缘信息，无法获得理想的图像增强结果，进而影响建筑施工进度监测的准确性。

技术实现思路

1、为了解决由于建筑产生烟尘导致获取的图像边缘过于平滑，导致双边滤波中的空间域权重过大，而像素范围域权重过小，进而导致增强后的图像会损失大量边缘信息，无法获得理想的图像增强结果，进而影响建筑施工进度监测的准确性的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于航拍影像的建筑施工进度监测及预警方法，所采用的技术方案具体如下：

2、一种基于航拍影像的建筑施工进度监测及预警方法，所述方法包括：

3、获取建筑施工航拍图像；

4、根据所述建筑施工航拍图像中每个预设窗口及其预设第一邻域范围内的邻域窗口内的灰度分布情况，获得所述建筑施工航拍图像中每个窗口的灰尘影响程度；依据所有窗口之间的距离与每个窗口的所述灰尘影响程度对所述建筑施工航拍图像中的窗口进行区域划分，获得所有灰尘区域；根据每个所述灰尘区域内所有窗口的所述灰尘影响程度获取每个所述灰尘区域的整体灰尘影响程度；

5、根据每个所述灰尘区域内像素点的梯度分布特征，获得每个所述灰尘区域内每个像素点的显著程度；根据每个所述灰尘区域的整体灰尘影响程度与每个所述灰尘区域内每个像素点的所述显著程度，获得每个灰尘区域内每个像素点的调整像素范围域权重；

6、利用所述调整像素范围域权重与空间域权重对所述建筑施工航拍图像进行双边滤波，获得图像增强结果；

7、利用所述图像增强结果对建筑施工进度进行监测预警。

8、进一步地，所述灰尘影响程度的获取方法包括：

9、将每个窗口内像素点的灰度方差的倒数作为每个窗口内的灰度平缓程度；

10、根据每个窗口内像素点的灰度位置分布特征获得每个窗口内的灰度混乱程度；

11、根据每个窗口与所有邻域窗口内的所述灰度混乱程度，获得每个窗口与所有邻域窗口之间的灰度混乱差异程度；

12、根据所述灰度平缓程度、所述灰度混乱程度与所述灰度混乱差异程度获得每个窗口的灰尘影响程度。

13、进一步地，所述灰度混乱程度的获取方法包括：

14、对每个窗口进行阈值分割，获得每个窗口受到灰尘影响的连通域；计算获取连通域的周长与面积；

15、将每个窗口内的连通域周长与连通域面积之间的比值作为每个窗口内的灰度混乱程度。

16、进一步地，所述灰度混乱差异程度获取方法包括：

17、将每个窗口的连通域数量与所述灰度混乱程度之间的乘积作为窗口混乱程度，将每个窗口及其对应的所有邻域窗口的所述窗口混乱程度进行累加求和获得第一混乱程度；

18、计算每个窗口与所有邻域窗口组成的整体中连通域的数量与所述灰度混乱程度之间的乘积作为第二混乱程度；

19、将所述第一混乱程度与所述第二混乱程度之间的比值进行归一化，作为每个窗口与所有邻域窗口之间的灰度混乱差异程度。

20、进一步地，根据所述灰度平缓程度、所述灰度混乱程度与所述灰度混乱差异程度获得每个窗口的灰尘影响程度，包括：

21、将所述灰度平缓程度、所述灰度混乱程度与所述灰度混乱差异程度的乘积归一化处理，获得每个窗口的灰尘影响程度。

22、进一步地，所述显著程度的获取方法包括：

23、获取每个像素点预设第二邻域范围内的所有邻域像素点；

24、根据每个像素点所有方向上的梯度幅值变化程度获得每个像素点的梯度变化程度；

25、根据每个像素点的所有邻域像素点的所述梯度变化程度，及每个像素点与所有邻域像素点的梯度特征，获得每个像素点与所有邻域像素点之间的梯度关联程度；

26、根据每个像素点的所述梯度变化程度及每个像素点与所有邻域像素点之间的梯度关联程度，获得每个像素点的显著程度。

27、进一步地，所述梯度变化程度的获取方法包括：

28、将每个像素点在所有方向中每两个方向之间的梯度幅值差异最大值进行归一化处理，获得每个像素点的梯度变化程度。

29、进一步地，所述梯度关联程度的获取方法包括：

30、将每个像素点的梯度方向与梯度方向上的梯度幅值之间的乘积作为每个像素点的梯度特征；

31、将每个像素点的梯度特征与每个像素点的每个邻域像素点的梯度特征之间的比值进行归一化处理，并与每个邻域像素点的所述梯度变化程度相乘获得第一乘积，将每个邻域像素点的所述第一乘积累加求和，获得每个像素点与所有邻域像素点之间的梯度关联程度。

32、进一步地，根据每个像素点的所述梯度变化程度及每个像素点与所有邻域像素点之间的梯度关联程度，获得每个像素点的显著程度，包括：

33、将每个像素点的所述梯度变化程度，和每个像素点与所有邻域像素点之间的梯度关联程度的乘积进行归一化处理，作为每个像素点的显著程度。

34、进一步地，所述调整像素范围域权重的获取方法包括：

35、将每个像素点的所述显著程度与每个像素点所在灰尘区域的整体灰尘影响程度之间的和进行归一化处理，获得每个像素点的所述调整像素范围域权重。

36、本发明具有如下有益效果：

37、本发明获取建筑施工航拍图像，为了后续对建筑施工进度进行监测；根据建筑施工航拍图像中每个窗口与每个窗口的所有邻域窗口内的灰度分布情况，获得建筑施工航拍图像中每个窗口的灰尘影响程度，反映了不同窗口内细小边缘信息需要保留的程度；依据所有窗口之间的距离与每个窗口的灰尘影响程度对建筑施工航拍图像中的窗口进行区域划分，获得所有灰尘区域，灰尘区域内包含这灰尘影响程度相似的窗口，这些窗口内对细小边缘的保留程度相同；根据每个灰尘区域内所有窗口的灰尘影响程度获取每个灰尘区域的整体灰尘影响程度；根据每个灰尘区域内像素点的梯度分布特征，获得每个灰尘区域内每个像素点的显著程度，显著程度可以区分边缘信息是否为建筑施工航拍图像背景区域的有效边缘信息；由于相同显著程度的像素点由于所在灰尘区域的整体灰尘影响程度不同，对像素范围域权重的调整情况也不相同，根据每个灰尘区域的整体灰尘影响程度与每个灰尘区域内每个像素点的显著程度，获得每个灰尘区域内每个像素点的调整像素范围域权重；利用调整像素范围域权重与空间域权重对建筑施工航拍图像进行双边滤波，获得图像增强结果；利用图像增强结果对建筑施工进度进行监测预警。本发明通过调整像素范围域权重，提高了双边滤波的鲁棒性，能够获得理想的建筑施工图像的图像增强结果，使建筑施工进度监测预警的准确性。