汽车事故工程.

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1 汽车事故工程

2 第十章 交通事故现场摄影测量 第一节 交通事故摄影图像测量方法 第二节 三维摄影测量现场标定 第三节 交通事故现场空间点三维重建理论
第四节 交通事故现场俯视图几何校正处理

3 第一节 交通事故摄影图像测量方法 一、问题的提出 道路交通事故伤害是一个公共安全卫生问题。
交通事故不仅造成了严重的生命和财产损失，也带来了一系列法律问题。 由于缺乏必要的技术和设备，导致交通事故尤其是群死群伤和造成巨大财产损失的重特大交通事故的勘查延迟与处置不当，诱发事故连锁效应与经济损失传播效应（事故损失多米诺骨牌效应），进而造成了巨大的间接经济损失。

4 随着交通事故纠纷的逐年增加以及人们法制意识的提高，对交通事故现场勘查和分析技术也提出了更高的要求。
在现有相关技术的基础上，在准确勘查与处置得当的基本前提下，针对快速、有效的勘查交通事故的目标，建立完备、可靠、具备实用性及系统性的理论体系，以实现快速完成事故现场信息的采集与分析，进而完成自动测绘系统的开发。为实现交通事故现场勘查的自动化、规范化与科学化提供有效、必要的工具。

5 二、 交通事故现场图像信息处理技术的研究进展
1 国外相关研究情况 20世纪40年代，摄影技术开始应用于交通事故分析，至今已得到了一些应用。 日本早在20世纪70年代就将摄影测量应用于交通事故的勘查。 20世纪90年代，人们开始研究摄影图像信息处理技术在交通事故再现领域的应用。 总体上，国外对于事故现场采用摄影方法处理的研究，主要分布在一些发达国家，且处于初步应用阶段。

6 2 国内相关研究情况 20世纪90年代，吉林大学交通学院开始对摄影测量技术进行相关研究。 近年来，清华大学等院校也针对事故现场的三维重建理论开始进行研究。 总体上，国内相关研究重点围绕事故的再现与分析展开，并侧重于理论研究。

7 第二节 三维摄影测量现场标定 一、坐标系 世界坐标系、照相机坐标系和图像坐标系

8 二、线性成像模型 针孔照相机模型

9 三、非线性成像模型 照相机非线性成像模型

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11 根据透镜成像原理

12 四、标定点识别

13 　　通过聚类算法可将标定物平面上的检测直线具体分类，其中有平行于与道路平面接触的标定物支撑板面的两类平行直线集，其分别位于标定物左右平面板上。第三类就是与标定物支撑板面垂直的平行直线集。
a) 室外 b) 室内 标定直线及标定点的识别与排序

14 要确定物体的空间坐标，首先必须正确标定摄像机。
照相机内外参数准确标定是交通事故摄影图像三维重建的前提。 摄像机的传统标定方法主要有线性标定与非线性标定两种。 对于交通事故现场的三维摄影测量技术，基于线性标定方法主要采用最小二乘法和标定点优选法；对于非线性的标定方法，主要是考虑径向畸变的标定法。

15 第三节 交通事故现场空间点三维重建理论 一、空间点三维重建理论基础

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17 二、对应点匹配 对应点配准(匹配)就是对空间点在第一张照片中的图像点，在第二张照片中找出与点对应的在第二张照片中的图像点。对应点的建立还需利用其它物理信息，基本思想是基于相似性度量与连续性假设 ： # 相似性度量 # 连续性假设

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20 三、交通事故现场空间点三维重建误差分析

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22 四、交通事故现场空间点三维重建实例

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24 模拟事故现场测量结果及其误差 测量点 实测距离(mm) 重建距离(mm) 绝对误差(mm) 相对误差 FRC4 2760 2798.23
38.23 1.39% FRD4 3820 13.81 0.36% RRC4 4080 20.50 0.50% RRD4 3680 0.63 0.02%

25 第四节 交通事故现场俯视图几何校正处理 一、空间变换
图像在生成过程中，由于成像系统本身存在的非线性、摄像系统的姿态位置变化等因素，导致获取的图像产生几何畸变，从而在后续图像信息处理中，影响信息的正确表达。 a) 原图像 b) 透视畸变 c) 枕型畸变 d) 桶形畸变 几种典型的几何畸变

26 由于这些畸变都可以用原始图像坐标与畸变图像坐标之间的关系描述，因此消除几何畸变恢复原图像可归结为根据畸变图像和两坐标之间的关系求得无几何畸变的图像问题。
在两坐标变换关系已知的情况下，几何畸变校正主要包括两个步骤，即空间变换与灰度插值。

27 设f(x,y)为输入图像，g(x´,y´)为输出图像，则输入、输出图像点之间的几何变换关系可描述为：
几何变换原理

28 对于应用于交通事故现场俯视摄影图像的二维方法，空间变换为二维几何变换。
a) 平移 b) 旋转 c) 缩放 几何变换

29 确定各像素灰度值可采用两种灰度值映射方法。
二、 灰度插值 灰度插值是确定校正空间内像素的灰度值。 确定各像素灰度值可采用两种灰度值映射方法。 灰度值映射

30 无论采取以上何种灰度值映射方法，都要进行插值运算。常用的插值算法有最近邻插值、双线性插值和三次卷积插值。
最近邻插值法

31 双线性插值法

32 三次卷积法

33 三次卷积法考虑一个浮点坐标(x+u,y+v)周围的16个邻点，输出像素的值f(x+u,y+v)可通过插值公式计算获得。
其中 ：

34 交通事故分析所需要的大多数空间位置与特征信息都位于交通事故现场的道路平面上，因此现场勘查图为俯视平面图。
当拍摄位置高度远大于道路上的车辆等物体高度时，交通事故现场中的各个空间点近似位于一个平面上，因此事故现场空间位置与特征信息可以通过对交通事故现场进行俯视拍摄而被记录在图像数据中。 由于拍摄高度在实际勘查中不能达到绝对垂直高度，事故现场俯视摄影图存在几何畸变，使用之前需要进行几何校正。

35 三、二维方法的坐标变换数学模型 　　对于实际空间平面上的任一空间点，设其在二维图像平面坐标系上的图像点坐标为(x,y)，则此空间点空间坐标与其图像点坐标之间有如下关系： 二维重建方法原理

36 四、图像的参考点坐标获取方法 1 参考点实际坐标
1 参考点实际坐标 在拍摄现场任意确定四参考点（A、B、C、D）的位置，然后分别量取各参考点间的距离（a、b、c、d、e、f的长度）。以边AC与BD的交点为坐标原点，以AB边垂线方向为实际左手坐标系的Y轴正方向。 四参考点法原理

37 通过各点在坐标系中的几何位置关系，可导出各参考点在自动生成坐标系下的坐标。

38 分别导出实际坐标系下A、B、C、D各点的坐标计算式分别为：
在a、b、c、d、e、f长度已知的情况下，进行一次拍摄测量，通过几何位置关系即可唯一确定各夹角的大小及各参考点的坐标数据。

39 2 输入图像参考点坐标 　在事故现场俯视摄影图像校正中，输入图像参考点坐标的获取有两种方法。一是使用鼠标在图像上直接点取的手工获取方法（半自动方法），二是对图像进行阈值分割后进行腐蚀和膨胀操作的自动获取方法。 　手工获取方法是在拍摄照片上能够清晰地识别事故现场参考点的形状和中心位置的情况下，使用鼠标直接在计算机屏幕显示的图像上点击选择参考点，以此获得参考点的输入图像坐标。 　该方法适合于能够容易对拍摄照片中参考点中心位置进行定位，且可以清晰获得参考点形状的情况。

40 输入图像参考点坐标获取的另一种方法是对图像进行阈值分割后，再进行腐蚀和膨胀操作的自动获取方法。
　图像腐蚀与膨胀是数学形态学的两种基本运算子。 膨胀与腐蚀

41 五、几何校正后的图像处理 　　对事故现场俯视摄影图校正后，为了直观地获得现场信息，需在屏幕上显示校正图像。校正图像应该完整而比例适当地显示场景信息，且对输出图像像素点的像素值重新确定以利于人眼观察。因此需要对事故现场俯视摄影图校正后的图像进行处理。

42 1 俯视摄影图与目标图像的配准 在事故现场俯视摄影图像校正中，主要关注的是照片上路面的平面场景，故感兴趣部分一般在照片的中央靠下区域，不重要的部分一般在照片边缘。 采用输入图像水平线法。通过此方法可使感兴趣的部分在基准点的周围，而处于目标图像的边缘且超出图像边界的有效区域不会被裁剪掉，同时保证了校正后图像的显示效果。

43 将现场坐标系进行平移和旋转，以得到配准坐标系。
平移矩阵为： 旋转矩阵为： 配准原理图

44 复合变换矩阵为： 对于输入图像中的任意一点P(xs,ys)和变换后坐标P´(xs´,ys´)满足关系： 为了与显示器屏幕坐标保持一致，把原点设在图像的左上角，利用下式可求出输入图像上任意一点变换到目标图像坐标系下的坐标。

45 2 校正图像与现场的比例确定 由于事故现场俯视摄影图和目标图像大小相同，即长×宽=l×w，则事故现场到目标图像的比例关系为：
2 校正图像与现场的比例确定 由于事故现场俯视摄影图和目标图像大小相同，即长×宽=l×w，则事故现场到目标图像的比例关系为： 图像横向和纵向的比例尺需要统一。现场和目标图像比例尺k取kh与 kv的较大值，即： k值的大小与目标图像包括的范围大小成正比

46 3 校正图像的色彩恢复 校正图像的色彩恢复，即像素点的像素值确定，其包括灰度插值、灰度值映射和彩色处理。
3 校正图像的色彩恢复 校正图像的色彩恢复，即像素点的像素值确定，其包括灰度插值、灰度值映射和彩色处理。 考虑到从交通事故现场所获得的照片中图像信息量较大，且对处理后图像的纹理特征要求不是很高，尤其是针对快速勘查现场的需要，所以采用最近邻灰度插值方法实现灰度插值。 向后映射算法是逐像素、逐行地输出图像，且每个像素的灰度级最多是由四个像素所参与的插值唯一确定。在一般的情况下向后映射算法更为实用。因此像素灰度值映射采用向后映射法。

47 将彩色图像通过颜色空间转换得到灰度级颜色模型，采用灰度值映射方法实现几何校正。
RGB颜色空间

48 六、 几何校正算法实验与分析 1 几何校正算法校验 a) 原始照片 b) 校正图像 几何校正算法校验

49 2 算法的实验分析 　由于在事故现场，相机高度一般为手持或者车载，高度一般在1.5－2.5m之间，故对1.5m、1.7m、1.9m、2.1m、2.3m和2.5m六个高度的几何校正做精度分析。 俯视几何校正实验现场图

50 (a) 高度1.5m的校正图像 (b) 高度1.7m的校正图像 (c) 高度1.9m的校正图像 (d) 高度2.1m的校正图像 (e) 高度2.3m的校正图像 (f) 高度2.5m的校正图像 在远点E照相机不同高度时的校正结果

51 (a) 高度1.5m的校正图像 (b) 高度1.7m的校正图像 (c) 高度1.9m的校正图像 (d) 高度2.1m的校正图像 (e) 高度2.3m的校正图像 (f) 高度2.5m的校正图像 在近点F照相机不同高度时的校正结果

52 　　在同样高度下，对于获取图像的校正图像区域的范围，远点E要大于近点F；在同一拍摄位置上，对于获取图像的校正图像区域的范围，低位置点要大于高位置点。这是由于随着拍摄距离和高度的增加，都会使照相机光轴与地面夹角越来越大，从而照片的视场逐渐缩小，同时，校正后图像所包含的现场信息逐渐变少，但所反映的现场细节会逐渐变清晰。

53 思考题 1．简述交通事故摄影图像应用分类。 2．说明三维摄影测量现场标定方法。 3．说明交通事故现场俯视图几何校正方法的基本思路。