一種適用于低質(zhì)量圖像的棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于圖像識(shí)別領(lǐng)域，提供了一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法和裝置，該方法包括以下步驟：獲取棋盤格圖像；將獲取的棋盤格圖像進(jìn)行角點(diǎn)增強(qiáng)濾波，得到增強(qiáng)后的棋盤格圖像；在增強(qiáng)后的棋盤格圖像中確定角點(diǎn)所在的目標(biāo)區(qū)域；確定每個(gè)目標(biāo)區(qū)域中角點(diǎn)的坐標(biāo)。本發(fā)明采用基于極坐標(biāo)形狀描述子和模式自動(dòng)識(shí)別的方法進(jìn)行棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)，有效解決了經(jīng)典角點(diǎn)檢測(cè)方法對(duì)圖像質(zhì)量要求高、抗噪聲性能差、角點(diǎn)檢測(cè)精度低的問題。
【專利說明】一種適用于低質(zhì)量圖像的祺盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像識(shí)別領(lǐng)域，尤其涉及一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)的方法及其裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]相機(jī)標(biāo)定是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域從二維圖像獲取三維信息的一個(gè)基本步驟，被廣泛應(yīng)用于三維重建、視覺檢測(cè)和監(jiān)控等領(lǐng)域。相機(jī)標(biāo)定的精度直接影響后續(xù)計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的精度，而相機(jī)標(biāo)定的精度在很大程度上取決于標(biāo)定板控制點(diǎn)的圖像定位精度。因此，提高標(biāo)定板控制點(diǎn)的圖像定位精度是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域重要的研究課題。如圖1所示為棋盤格標(biāo)定板，是在相機(jī)標(biāo)定過程中應(yīng)用最為廣泛的一種標(biāo)定板，所以針對(duì)棋盤格的角點(diǎn)檢測(cè)目前已有較多的方法，如比較經(jīng)典的方法有harris法、susan法等,發(fā)明專利CN201010105470.6提出了一種利用灰度模板匹配的方法進(jìn)行“X”型角點(diǎn)，也就是棋盤格角點(diǎn)的檢測(cè)方法，但目前的方法需要進(jìn)行像素級(jí)的模板匹配，對(duì)圖像的質(zhì)量要求相對(duì)較高，圖2為在圖像質(zhì)量不高的情況下harris法的角點(diǎn)識(shí)別結(jié)果，從圖2中可以看出該方法的識(shí)別結(jié)果正確率很低，抗噪聲性能差。圖3為在圖像質(zhì)量不高的情況下susan法的角點(diǎn)識(shí)別結(jié)果，同上從圖3中可以看出該方法也存在同樣的問題。因此需要一種在圖像質(zhì)量不高的情況下，可以精確識(shí)別棋盤格角點(diǎn)的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明旨在提供一種抗噪性能好，能夠適用于低質(zhì)量棋盤格圖像的角點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)方法。
[0004]本發(fā)明實(shí)施例是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法，所述方法包括以下步驟:
[0005]獲取棋盤格圖像；
[0006]將獲取的棋盤格圖像進(jìn)行角點(diǎn)增強(qiáng)濾波，得到增強(qiáng)后的棋盤格圖像；
[0007]在增強(qiáng)后的棋盤格圖像中確定角點(diǎn)所在的目標(biāo)區(qū)域；
[0008]確定每個(gè)目標(biāo)區(qū)域中角點(diǎn)的坐標(biāo)。
[0009]本發(fā)明實(shí)施例的另一圖像識(shí)別方法，一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法，確定每個(gè)目標(biāo)區(qū)域中角點(diǎn)的坐標(biāo)；步驟中，確定一個(gè)目標(biāo)區(qū)域中角點(diǎn)的坐標(biāo)的具體步驟為:
[0010]在第一濾波圖像中搜索該目標(biāo)區(qū)域灰度值最大的點(diǎn)作為角點(diǎn)，輸出該角點(diǎn)的坐標(biāo)。
[0011]本發(fā)明實(shí)施例的另一目的在于提供一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)裝置，包括:棋盤格圖像獲取模塊、增強(qiáng)濾波模塊、二值化與膨脹腐蝕模塊、目標(biāo)區(qū)域確定模塊和角點(diǎn)確定模塊；其中:
[0012]棋盤格圖像獲取模塊:用于獲取棋盤格圖像；
[0013]增強(qiáng)濾波模塊:用于將獲取的棋盤格圖像進(jìn)行角點(diǎn)增強(qiáng)濾波，得到增強(qiáng)后的棋盤格圖像；[0014]二值化與膨脹腐蝕模塊:用于對(duì)增強(qiáng)后的棋盤格圖像進(jìn)行二值化與膨脹腐蝕處理。得到二值化與膨脹腐蝕處理后的棋盤格圖像；
[0015]目標(biāo)區(qū)域確定模塊:用于在二值化與膨脹腐蝕處理后的棋盤格圖像中確定角點(diǎn)所在的目標(biāo)區(qū)域；
[0016]角點(diǎn)確定模塊:用于確定每個(gè)目標(biāo)區(qū)域中角點(diǎn)的坐標(biāo)。
[0017]本發(fā)明提供的方法和裝置適用于低質(zhì)量棋盤格圖像，無需人工交互，魯棒性高。本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種能夠增強(qiáng)棋盤格角點(diǎn)的雙層濾波器，并采用基于極坐標(biāo)形狀描述子和模式自動(dòng)識(shí)別的方法進(jìn)行棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)，有效解決了經(jīng)典角點(diǎn)檢測(cè)方法對(duì)圖像質(zhì)量要求高、抗噪聲性能差、角點(diǎn)檢測(cè)精度低的問題。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0018]圖1是采用數(shù)碼相機(jī)拍攝的黑白棋盤格標(biāo)定板；
[0019]圖2是在圖像質(zhì)量不高的情況下harris法的角點(diǎn)識(shí)別結(jié)果；
[0020]圖3是在圖像質(zhì)量不高的情況下susan法的角點(diǎn)識(shí)別結(jié)果；
[0021]圖4是本發(fā)明一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法的實(shí)施例一提供的流程圖；
[0022]圖5是本發(fā)明一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法的實(shí)施例一提供的第一濾波器像素位置分布示意圖；
[0023]圖6是本發(fā)明一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法的實(shí)施例一提供的第一濾波后的圖像示意圖；
[0024]圖7是本發(fā)明一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法的實(shí)施例一提供的增強(qiáng)后的棋盤格圖像示意圖；
[0025]圖8是本發(fā)明一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法的實(shí)施例一提供的方法的角點(diǎn)識(shí)別結(jié)果；
[0026]圖9是本發(fā)明一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法的實(shí)施例二提供的流程圖；
[0027]圖10是本發(fā)明一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)裝置的實(shí)施例三提供的模塊圖。
【具體實(shí)施方式】
[0028]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0029]除非另有定義，本文所使用的所有的技術(shù)和科學(xué)術(shù)語(yǔ)與屬于本發(fā)明的【技術(shù)領(lǐng)域】的技術(shù)人員通常理解的含義相同。本文中在本發(fā)明的說明書中所使用的術(shù)語(yǔ)只是為了描述具體的實(shí)施例的目的，不是旨在于限制本發(fā)明。
[0030]實(shí)施例一
[0031]本發(fā)明實(shí)施例一提出了一種適用于低質(zhì)量圖像的棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法，如圖4所示，包括:
[0032]SI 1、獲取棋盤格圖像。
[0033]獲取棋盤格圖像可以使用常見的各種數(shù)字圖像獲取方式，例如利用數(shù)碼相機(jī)拍攝的黑白棋盤格標(biāo)定板。圖1為采用數(shù)碼相機(jī)拍攝的黑白棋盤格標(biāo)定板。
[0034]黑白棋盤格標(biāo)定板的角點(diǎn)是指棋盤格中黑白格交界處的臨界點(diǎn)，且與四個(gè)黑白格相鄰。
[0035]S12、將獲取的棋盤格圖像進(jìn)行角點(diǎn)增強(qiáng)濾波，得到增強(qiáng)后的棋盤格圖像。
[0036]由于棋盤格圖像為黑白格子突變區(qū)域，所以欲準(zhǔn)確提取角點(diǎn)，需要首先增強(qiáng)棋盤格圖像的角點(diǎn)。
[0037]S12、將獲取的棋盤格圖像進(jìn)行角點(diǎn)增強(qiáng)濾波，得到增強(qiáng)后的棋盤格圖像，的具體步驟為:
[0038]S121、通過第一濾波器對(duì)獲取的棋盤格圖像進(jìn)行角點(diǎn)區(qū)域增強(qiáng)，得到第一濾波圖像。
[0039]角點(diǎn)是棋盤格黑白交界的臨界點(diǎn)，該點(diǎn)沿對(duì)角線方向的灰度值呈對(duì)稱性分布，所以設(shè)計(jì)第一濾波器進(jìn)行圖像角點(diǎn)區(qū)域增強(qiáng)。
[0040]第一濾波器為:假設(shè)i為橫坐標(biāo)、j為縱坐標(biāo)，圖像中(i，j)位置的圖像灰度值表示為f (i, j)，設(shè)計(jì)7X7像素大小的濾波模板，濾波后的灰度值表示為Value (i, j)，圖像的像素位置分布如圖5所示，進(jìn)行圖像增強(qiáng)時(shí)按公式I進(jìn)行處理。
【權(quán)利要求】
1.一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟: 獲取棋盤格圖像； 將獲取的棋盤格圖像進(jìn)行角點(diǎn)增強(qiáng)濾波，得到增強(qiáng)后的棋盤格圖像； 在增強(qiáng)后的棋盤格圖像中確定角點(diǎn)所在的目標(biāo)區(qū)域； 確定每個(gè)目標(biāo)區(qū)域中角點(diǎn)的坐標(biāo)。
2.如權(quán)利要求1所述的一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，將獲取的棋盤格圖像進(jìn)行角點(diǎn)增強(qiáng)濾波，得到增強(qiáng)后的棋盤格圖像，包括以下步驟: 通過第一濾波器對(duì)獲取的棋盤格圖像進(jìn)行角點(diǎn)區(qū)域增強(qiáng)，得到第一濾波圖像； 通過第二濾波器對(duì)，第一濾波圖像進(jìn)行十字狀增強(qiáng)濾波，得到增強(qiáng)后的棋盤格圖像。
3.如權(quán)利要求1所述的一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，在增強(qiáng)后的棋盤格圖像中確定角點(diǎn)所在的目標(biāo)區(qū)域，包括以下步驟: 構(gòu)造增強(qiáng)后的棋盤格圖像中的每個(gè)連通區(qū)域的形狀描述特征序列； 對(duì)每個(gè)連通區(qū)域形狀描述的特征序列進(jìn)行篩選； 識(shí)別增強(qiáng)后的棋盤格圖像中每個(gè)連通區(qū)域是否為目標(biāo)區(qū)域。
4.如權(quán)利要求3所述的一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，構(gòu)造增強(qiáng)后的棋盤格圖像中的每個(gè)連通區(qū)域的形狀描述特征，包括以下步驟: 給增強(qiáng)后的棋盤格圖像中的每個(gè)連通區(qū)域貼標(biāo)簽； 提取增強(qiáng)后的棋盤格圖像中的每個(gè)連通區(qū)域的形狀描述特征。
5.如權(quán)利要求4所述的一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，提取增強(qiáng)后的棋盤格圖像中的每個(gè)連通區(qū)域的形狀描述特征；步驟中對(duì)于一個(gè)連通區(qū)域進(jìn)行形狀描述特征提取的具體步驟為: 計(jì)算該連通區(qū)域的質(zhì)心； 將該連通區(qū)域內(nèi)的所有像素的直角坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為以質(zhì)心為原點(diǎn)的極坐標(biāo)。
6.如權(quán)利要求3所述的一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，識(shí)別增強(qiáng)后的棋盤格圖像中每個(gè)連通區(qū)域是否為目標(biāo)區(qū)域；步驟中，識(shí)別一個(gè)連通區(qū)域是否為目標(biāo)區(qū)域，的具體步驟為: 從該連通區(qū)域的篩選后的連通區(qū)域形狀特征序列中，提取出每個(gè)像素點(diǎn)的角度特征形成序列，作為識(shí)別該區(qū)域的角度特征序列； 采用最小類內(nèi)方差法確定分類第二閾值； 用第二閾值，將該區(qū)域的角度特征序列劃分為Pl和P2兩個(gè)特征集合，并計(jì)算這兩個(gè)特征集合的均值meanl和mean2 ； 若該區(qū)域Pl和P2兩個(gè)特征集合的均值meanl和mean2近似為90度時(shí)，則認(rèn)定該連通區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)區(qū)域。
7.如權(quán)利要求1所述的一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，確定每個(gè)目標(biāo)區(qū)域中角點(diǎn)的坐標(biāo)；步驟中，確定一個(gè)目標(biāo)區(qū)域中角點(diǎn)的坐標(biāo)的具體步驟為: 在第一濾波圖像中搜索該目標(biāo)區(qū)域灰度值最大的點(diǎn)作為角點(diǎn)，輸出該角點(diǎn)的坐標(biāo)。
8.一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟: 獲取棋盤格圖像； 將獲取的棋盤格圖像進(jìn)行角點(diǎn)增強(qiáng)濾波，得到增強(qiáng)后的棋盤格圖像；對(duì)增強(qiáng)后的棋盤格圖像進(jìn)行二值化與膨脹腐蝕處理； 在二值化與膨脹腐蝕處理后的棋盤格圖像中確定角點(diǎn)所在的目標(biāo)區(qū)域； 確定每個(gè)目標(biāo)區(qū)域中角點(diǎn)的坐標(biāo)。
9.如權(quán)利要求8所述的一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)方法，其特征在于，對(duì)增強(qiáng)后的棋盤格圖像進(jìn)行二值化與膨脹腐蝕處理；的具體步驟為: 設(shè)定灰度圖像的第三閾值為Th，若圖像中某一像素的灰度值大于Th時(shí)，將其值賦為1，否則為O ; 對(duì)二值化后的圖像進(jìn)行多次膨脹腐蝕運(yùn)算。
10.一種棋盤格角點(diǎn)檢測(cè)裝置，其特征在于，包括:棋盤格圖像獲取模塊、增強(qiáng)濾波模塊、二值化與膨脹腐蝕模塊、目標(biāo)區(qū)域確定模塊和角點(diǎn)確定模塊；其中: 棋盤格圖像獲取模塊:用于獲取棋盤格圖像； 增強(qiáng)濾波模塊:用于將獲取的棋盤格圖像進(jìn)行角點(diǎn)增強(qiáng)濾波，得到增強(qiáng)后的棋盤格圖像； 二值化與膨脹腐 蝕模塊:用于對(duì)增強(qiáng)后的棋盤格圖像進(jìn)行二值化與膨脹腐蝕處理。得到二值化與膨脹腐蝕處理后的棋盤格圖像； 目標(biāo)區(qū)域確定模塊:用于在二值化與膨脹腐蝕處理后的棋盤格圖像中確定角點(diǎn)所在的目標(biāo)區(qū)域； 角點(diǎn)確定模塊:用于確定每個(gè)目標(biāo)區(qū)域中角點(diǎn)的坐標(biāo)。
【文檔編號(hào)】G06K9/00GK104036244SQ201410252718
【公開日】2014年9月10日 申請(qǐng)日期:2014年6月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月9日
【發(fā)明者】鄧穎娜, 鞏稼民, 袁立行, 湯琦, 孫宇航, 徐軍華, 王鳳利, 趙德勝, 喬琳 申請(qǐng)人:西安郵電大學(xué)