棋盤格圖像角點亞像素的檢測方法
2023-04-27 10:16:31 1
棋盤格圖像角點亞像素的檢測方法
【專利摘要】一種棋盤格圖像角點亞像素的檢測方法，包括三步：1、採用攝像機拍攝棋盤格標定模板，獲得該棋盤格標定模板的模板圖像，對該模板圖像進行二值化，得到二值化圖像；2、採用圓形模板遍歷二值化圖像，分別對二值化圖像的所有被測像素點進行篩選，篩選出候選角點；3、根據候選角點對稱分布在該角點集所確定的真角點附近的特性，計算候選角點的像素位置的橫坐標平均值和縱坐標平均值，並將該橫、縱坐標平均值作為真角點的亞像素坐標。本發明所提供的棋盤格圖像角點亞像素的檢測方法，僅使用簡單的四則運算而不需要微分、插值、曲面擬合等運算，因而檢測過程簡單，易於實現，可直接獲得亞像素級精度，具有較好的檢測精度和實時性。
【專利說明】祺盤格圖像角點亞像素的檢測方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於攝像機標定【技術領域】中的檢測方法，特別涉及一種棋盤格圖像角點亞像素的檢測方法。
【背景技術】
[0002]棋盤格標定模板因具有特徵簡單、對比度明顯、易於識別等特點，在攝像機標定技術中應用廣泛。棋盤格圖像角點檢測是否準確直接決定了攝像機的標定精度，進而影響了後續視覺測量等任務的精度。因此，提高棋盤格圖像角點檢測的準確性，是視覺測量領域重要研究課題。目前，棋盤格圖像角點檢測方法可以分為基於邊緣檢測進行角點檢測的方法和基於灰度變化進行角點檢測的方法。
[0003]現有技術文獻I和現有技術文獻2提供了兩種不同的基於邊緣檢測進行角點檢測的方法。由於二者的角點檢測效果很大程度上依賴於邊緣檢測的結果，因此當圖像出現畸變時，角點的檢測精度也會因邊緣檢測誤差變大而急劇下降。
[0004]基於灰度變化進行角點檢測的方法是利用角點附近局部像素的灰度值的變化進行檢測。該類算法避免了基於邊緣檢測進行角點檢測的方法所存在的上述缺陷，具有較好的綜合性能，但仍存在一些局限性，如在現有技術文獻3所公開的方法中，當處於複雜背景條件下時，則難以獲得較好的檢測精度，在現有技術文獻4、現有技術文獻5、現有技術文獻6所公開的方法中，對角點進行定位的精度僅是像素級，當要獲得亞像素級的精度時還需要進行後續處理，現有技術文獻7所公開的方法雖然算法檢測精度高但實時性差，現有技術文獻8所公開的方法算法雖然實時性好但曝光程度較大時檢測精度低。
[0005]現有技術文獻:
[0006][現有技術文獻I]:黑白棋盤格角點檢測算法[J].東北大學學報(自然科學版)，2007,28 (8):1090-1093.[0007][現有技術文獻2]:複雜背景下的棋盤格角點檢測方法，CN200910045951.X.[0008][現有技術文獻3]:—種基於Harris算子的棋盤格角點亞像素提取方法，CN201310291199.3.[0009][現有技術文獻4]:用於攝像機標定的棋盤圖像角點檢測新算法[J].儀器儀表學報，2011，(32) 5:1109-1113.[0010][現有技術文獻5]:基於灰度差異的棋盤格角點自動檢測[J].光學精密工程，2011， (19)6:1360-1366.[0011][現有技術文獻6]:—種X型角點亞像素提取方法，CN200510082766.X.[0012][現有技術文獻7]:採用環形模板的棋盤格角點檢測[J].光學精密工程，2013，
(21)1:189-196.[0013][現有技術文獻8]:用於從灰度圖像中提取X型角點的快速處理方法，CN201010105470.6.
【發明內容】
[0014] 本發明的目的是提供一種棋盤格圖像角點亞像素的檢測方法，以解決上述問題。
[0015]為了實現上述目的，本發明所採用的技術方案為:
[0016]一種棋盤格圖像角點亞像素的檢測方法，其特徵在於，包括以下三個步驟:
[0017]步驟一:採用攝像機拍攝棋盤格標定模板，獲得該棋盤格標定模板的模板圖像，對該模板圖像進行二值化，得到二值化圖像；
[0018]步驟二:採用圓形模板遍歷二值化圖像，分別對二值化圖像的所有被測像素點進行篩選，當圓形模板內相鄰像素點的灰度跳變次數為四次且跳變點之間所對應的弧長和弦長兩兩相等，則被測像素點作為候選角點，反之，則被測像素點不作為候選角點，從篩選出的所有候選角點中找出隸屬於同一真角點的候選角點，組成隸屬於同一真角點的候選角點集Sk，
[0019]圓形模板的構造方法為:
[0020]1)、將二值化圖像的每個像素點均用正方形表示，每個像素點對應一個正方形，
[0021]2)、以二值化圖像的某個被測像素點所對應正方形的中心為圓心，以模板圖像中的一個棋盤格邊長的一半為半徑作圓，
[0022]3)、當圓的圓弧線所穿過的正方形位於圓內的面積大於等於該正方形面積的一半時，該正方形所對應的像素點用於組成圓形模板，反之，則該正方形所對應的像素點被去除不用於組成圓形模板，若去除該正方形所對應的像素點後組成圓形模板的像素點之間不連續時，則採用與被除去像素點最接近的且位於圓內的像素點予以彌補；
[0023]步驟三:根據Sk內的候選角點對稱分布在該角點集所確定的真角點附近的特性，計算候選角點集Sk內的所有候選角點的像素位置的橫坐標平均值和縱坐標平均值，並將該橫、縱坐標平均值作為真角點的亞像素坐標PkUci, y0)。
[0024]本發明的技術方案的進一步特徵在於:在步驟二中，被測像素點進行篩選的方法為:
[0025]a)、以被測像素點為圓形模板的圓心，如果圓形模板內所有相鄰的像素點的灰度跳變次數總和不等於4，則該被測像素點不是角點，結束對該被測像素點的檢測，開始對下一個被測像素點進行檢測；如果圓形模板內所有相鄰的像素點的灰度跳變次數總和等於4，則將該被測像素點定為可疑角點，轉入步驟b)；
[0026]b)、將可疑角點所對應的跳變點依次標記為A、B、C、D，如果該四個跳變點能夠滿足式(I)和式(2)，則將該可疑角點作為候選角點，並儲存在候選角點集S中；否則，不作為候選角點，轉入步驟a)對下一個被測像素點進行檢測，
【權利要求】
1.一種棋盤格圖像角點亞像素的檢測方法，其特徵在於，包括以下三個步驟: 步驟一:採用攝像機拍攝棋盤格標定模板，獲得該棋盤格標定模板的模板圖像，對該模板圖像進行二值化，得到二值化圖像； 步驟二:採用圓形模板遍歷所述二值化圖像，分別對所述二值化圖像的所有被測像素點進行篩選，當所述圓形模板內相鄰像素點的灰度跳變次數為四次且跳變點之間所對應的弧長和弦長兩兩相等，則被測像素點作為候選角點，反之，則被測像素點不作為候選角點，從篩選出的所有候選角點中找出隸屬於同一真角點的候選角點，組成隸屬於同一真角點的候選角點集Sk， 所述圓形模板的構造方法為: 1)、將所述二值化圖像的每個像素點均用正方形表示，每個像素點對應一個正方形， 2)、以所述二值化圖像的某個被測像素點所對應正方形的中心為圓心，以所述模板圖像中的一個棋盤格邊長的一半為半徑作圓， 3)、當所述圓的圓弧線所穿過的正方形位於所述圓內的面積大於等於該正方形面積的一半時，該正方形所對應的像素點用於組成所述圓形模板，反之，則該正方形所對應的像素點被去除不用於組成所述圓形模板，若去除該正方形所對應的像素點後組成所述圓形模板的像素點之間不連續時，則採用與被除去像素點最接近的且位於所述圓內的像素點予以彌補； 步驟三:根據所述Sk內的候選角點對稱分布在該角點集所確定的真角點附近的特性，計算所述候選角點集Sk內的所有候選角點的像素位置的橫坐標平均值和縱坐標平均值，並將該橫、縱坐標平均值作為真角點的亞像素坐標Pk(Xt), Yo)。
2.根據權利要求1所述的棋盤格圖像角點亞像素的檢測方法，其特徵在於: 在所述步驟二中，所述被測像素點進行篩選的方法為: a)、以被測像素點為圓形模板的圓心，如果圓形模板內所有相鄰的像素點的灰度跳變次數總和不等於4，則該被測像素點不是角點，結束對該被測像素點的檢測，開始對下一個被測像素點進行檢測；如果圓形模板內所有相鄰的像素點的灰度跳變次數總和為4次，則將該被測像素點定為可疑角點，轉入步驟b)； b)、將所述可疑角點所對應的跳變點依次標記為A、B、C、D，如果該四個跳變點能夠滿足式(I)和式(2)，則將所述可疑角點作為候選角點，並儲存在候選角點集S中；否則，不作為候選角點，轉入步驟a)對下一個被測像素點進行檢測，
3.根據權利要求1所述的棋盤格圖像角點亞像素的檢測方法，其特徵在於: 其中，所述亞像素坐標Pk (Xtl, Ytl)的計算方法為:
設所述Sk中包含m個候選角點,即Sk = (P1 (X1, Y1)，P2 (x2, y2)，…，Pm (xm，ym)}，根據所述Sk，得到如式(5)所示的真角點的亞像素坐標PkUtl, y0):
【文檔編號】G06T7/00GK103927750SQ201410156284
【公開日】2014年7月16日 申請日期:2014年4月18日 優先權日:2014年4月18日
【發明者】朱堅民, 李記崗, 戰漢, 張統超, 李孝茹, 齊北川 申請人:上海理工大學