针对桥梁经常性安全检查效率低、准确性差、缺乏量化科学依据的问题,利用数字图像进行高精度结构形变检测,是当前桥梁健康监测的发展前景。由于桥梁场景范围大,直接获取桥梁全局图像很难有效提高图像分辨率和检测精度,为了实现对桥梁形变的图像检测,本文依托导师主持的国家自然科学基金面上项目“基于影像轮廓线叠差分析获取桥梁全息变形及结构状态演绎方法探索(51778094)”,在室内对钢桁-砼组合试验梁开展基于序列图像特征匹配的桥梁轮廓线变形获取方法研究。其主要研究内容如下:1.为研究利用序列图像特征匹配来获取桥梁轮廓线的方法的可行性,探索采用数字图像学和图像处理技术的桥梁结构检测新方法,在实验室内对计算跨径为7.0m的钢桁-砼组合试验梁开展多种损伤状况下的移动摄影序列图像信息采集和传统百分表的位移数据采集试验。2.针对损伤工况下的梁体序列图像数据,结合图像拼接算法的相关理论知识,通过将基于基本点和基本方向的改进的SURF算法与基于相位相关法的图像序列自动排序方法相结合,将采集的序列图像进行拼接构成全息形态图像。3.根据数学形态学以及图像信息学相关理论,运用Matlab软件对全息形态图像进行边缘提取,结合三次B样条曲线理论,通过叠差分析得到本实验各损伤加载工况下的全息相对变形曲线,由此得到的测点位置相对变形值和基于百分表的相对变形值基本稳合,具有良好的精度和可靠性。4.针对G42沪蓉高速线银窝滩大桥的监测,通过对连续采集的序列图像进行拼接,获取像素级边缘轮廓线,进行叠差分析得到桥梁边缘轮廓线的相对变形值,与三维激光扫描所得相对变形值相对稳合,满足当前工程应用需求。