專利名稱：三維掃描系統中圓形標志點的檢測方法
技術領域：
本發明涉及一種物體檢測識別方法，尤其涉及一種三維掃描系統中圓形標志 點檢測方法，屬于圖像處理和計算機視覺技術領域。
背景技術：
在三維測量系統中，將光柵圖樣投影到被測物表面，利用安裝在不同方位的 左右兩個攝像機拍攝物體的光柵條紋圖像，圖像采集卡將CCD接收到的圖像信號 輸入計算機，由計算機按像素進行圖像處理，通過建立的攝像機數學模型，根據 左右攝像機拍攝的光柵條紋圖像信息就可計算出物體的三維曲面輪廓或三維空 間點坐標。對于大型曲面，受測量系統測量范圍的限制，不能一次性完整測量，必須分 塊測量，測量結果是多塊點云數據，需要進行坐標歸一化和消除冗余數據的處理， 這一過程稱為三維數據拼接。基于點拼接等眾多拼接算法為使拼接順利進行，首 先在兩塊點云之間定位一些公共的標志點，然后根據標志點在兩塊點云中的對應 關系計算出拼接的全局變換參數。快速準確地檢測點云中的標志點成為拼接的關 鍵，在三維測量系統的拼接過程中選取圓形的小物體的圓心作為拼接點是普遍 的，因為與角點相比，其圓的先驗知識使誤檢測的可能性大大降低，而且很多被 測物面自身具備圓形的標志物可供檢測，對自身沒有標志物的物面，可以貼若干 圓作為標志點，以圓形標志點的型心作為拼接點。在點云中直接檢測標志點非常 困難，需要首先檢測標志點在左右攝像機拍攝的圖像中的投影點，然后根據投影 點在圖像中的位置計算標志點在點云中的三維坐標，這里的圖像是指保持左右攝 像機與被測物體位置關系不變的情況下拍攝的無投影光柵的原始圖像。物體(包 括標志點)在有投影光柵圖像和無投影光柵原始圖像中的位置相同，檢測標志點 在左右兩幅原始圖像中的投影點位置后，利用建立的左右光柵圖像與物體三維坐 標的關系計算標志點的空間坐標。高級的圖像檢測系統包括特征檢測和假設驗證部分在特征檢測時常用圖像 分割的方法得到物體的特征，然后對特征進行檢測得到可能的物體，常見的圓檢 測方法是Z/OMg/z變換法；假設驗證部分根據物體的先驗知識進行驗證， 一般的驗證方法首先對可能的標志點計算驗證需要的值，然后設定一個固定閾值對實際值 進行比較，根據比較結果完成驗證。在實際的三維測量系統標志點檢測中，由于 圓形的標志物面積小且分布隨機，它們對圖像的灰度分布影響小，所以難以選取 合適的分割閾值；標志點形狀在透視投影后相比實際的三維形狀發生變形，圓投 影后變形為類橢圓，常用的//0"^/^變換法檢測面積小的非標準圓時效果不好，而且計算量比較大，難以達到實時檢測；相對攝像機的位置不同，標志點投影后在 圖像中的變形情況也不同，選擇單一的固定閾值驗證可能的標志點容易出現誤檢 測，需要對各可能標志點自適應設定閾值進行驗證。
發明內容
本發明提供一種能夠提高復雜背景圖中標志點檢測準確性的三維掃描系統中圓形標志點的檢測方法。本發明所采用的技術方案是-步驟l采集圖像并進行預處理步驟l.l通過圖像采集設備將圖像輸入計算機中；步驟1.2圖像預處理，使標志點的邊界連續閉合1) 檢測圖像邊緣利用經典的Om^邊緣算子檢測圖像的邊緣，得到圖像的邊緣圖，圖像的邊緣圖由邊緣像素點和非邊緣像素點組成，各邊緣像素點的邊緣方向由Om^邊緣 算子計算；2) 采取邊界跟蹤的方法提取圖像的邊緣，對于提取到的每一條連續的邊緣" 計算^的長度/00，如果/(力小于等于5個像素或者大于等于300個像素，貝"的長度超出了標志物邊界的范圍，將s在邊緣圖中刪除；如果/(力大于5個像素并且小于300個像素，考察邊緣s的兩個端點; ,和A，沿端點A處的邊緣方向延伸一個像素，得到A+,，以A+,為中心點在3X3像素領域內尋找邊緣像素點，如果發現邊緣像素點并且該邊緣像素點不屬于邊緣"則將A+,置為邊緣像素點， 對s的另一個端點&進行同樣的處理； 步驟2檢測可能的標志點以邊緣圖的左下角為原點，向右和向上的方向分別為X軸正方向和y軸正方 向，圖像的寬度和高度分別為『和//，起始掃描點; 的初始坐標為(O，O)，檢測方法為-步驟2.1尋找第一個可能的標志點 步驟2丄1以p為起始點沿義軸正方向逐行向上掃描邊緣圖的像素點，直到掃描到邊 緣像素點時中止；將掃描到的邊緣像素點記為A，從A起沿義軸正方向繼續掃描，直到此后出現第一個非邊緣像素點時，將與該第一個非邊緣像素點相鄰且己被掃描到的邊 緣像素點記為^，如果掃描到圖像的最右邊仍未出現非邊緣像素點，則將該行中圖像最右邊的點記為A , A和A_為一條邊緣的最下面一行的左右端點；步驟2丄2記錄A和A的坐標值分別為"',力)和(^力)，以A為基準點，依次考察坐 標值為(^,力+l)、1,^+1)、 (^+l，力+l)三個像素點，判斷它們之中是否有邊緣像素點，如果有，將其中的第一個邊緣像素點記為^;對A做同樣的處 理，以A為基準點，依次考察坐標值為(《，力+l)、(《+1,^+1)、 1,^+1)的點，如果有邊緣像素點，將第一個邊緣像素點記為W ;如果沒有這樣的A'或^，或者W等于W，則A和A所在的邊緣不是連續 閉合的，這時令A右側的非邊緣像素點為新的起始點/ ，以步驟2丄1的方法沿義軸正方向繼續掃描以尋找新的邊緣的最下一行的左右端點。 步驟2丄3以W和W作為基準點，記錄它們的坐標值，采用與步驟2丄2相同的方法在 上一行中尋找新的基準點，并重復這一過程，對于找到的每一對新的基準點^和 "，如果下面情況至少出現一種時1) ^等于W， 2) pf與^之間的像素全 是邊緣像素點并且上面一行相應位置的像素是非邊緣像素點，則檢測到一個邊界 連續閉合區域，如果在上一行中沒有找到新的基準點，則令A右側的非邊緣像 素點為新的起始點p,以步驟2丄1的方法沿X軸正方向繼續掃描以尋找新的邊 緣的最下一行的左右端點；對于檢測到的一個邊界連續閉合區域，邊緣像素點A，A,W,乂…/^,/^屬于 該邊界閉合區域的邊界，將它們添加入鏈表/W，計算fof的均值作為邊界連續 閉合區域的型心，將該型心的值作為可能的標志點的坐標；將邊緣像素點 A， A,/7,'，"…W,乂標記為Sm ，此后的掃描過程中將標記為Bm的像素按非邊緣 像素處理；步驟2.2 尋找邊緣圖中所有剩余可能的標志點 步驟2.2.1令A右側的非邊緣像素點為新的起始點p，以步驟2.1中的方法在邊緣圖中繼續掃描尋找其他的邊界連續閉合區域，每檢測完一條邊緣是否邊界連續閉合 后，A和A更新為該條邊緣的最下面一行的左右端點； 步驟2.2.2不斷重復步驟2.2.1尋找圖像中所有剩余的邊界連續閉合區域，直到將邊緣 圖中所有的像素掃描完畢，將每一個邊界閉合區域的型心值作為可能的標志點的 坐標，將所有可能的標志點組成疑似點集{仏，《2，一，^}，其中《，&，…,^為疑似 點，m為疑似點的個數；步驟3.驗證疑似點 步驟3.1疑似點形狀描述對于疑似點集中的各疑似點2f S m)，計算包含&的邊界連續閉合區域 的面積cwe"(g,)，提取該邊界連續閉合區域的邊界，對提取到的邊界采用最小二 乘方法擬合橢圓，計算出擬合的圓心值《(;c。,j;。)和擬合均方差&(e)，采用 arn^)、《0c0,_yo)、《,(e)描述疑似點仏的形狀，形狀描述結果以像素為單位； 步驟3.2計算疑似點對應的空間點的三維坐標和微切平面與成像平面夾角 1)在三維測量系統中，二維圖像中點的坐標與該點的空間對應點的三維坐 標的對應關系為已知量，對于疑似點集中的各疑似點《,(l^^^m)，計算&對應 的三維空間點。,在點云中的三維坐標值QOc，j;,力，空間點的坐標值以攝像機坐
標系表示；2) 計算0在點云中的微切平面S((3,)的法向量"取點云中與0距離最短的30個點組成鄰近點集/^V5(g,)， iGV5 (O { ， ％2 ，…，％3。 },其中X, ， ％2,…，％3。為鄰近點；利用/^^5(g,)的最小二乘逼近平面作為g,的微切平面S(Q),計算S(g,)的法3) 計算微切平面與成像平面的夾角^成像平面的法線向量為"。={0，0，1},則微切平面S(Q)與成像平面的夾角cos("o,w)，按兩向量夾角余弦的坐標表示式，QW)可-來確定；步驟3.3自適應設定閾值疑似點的形狀閾值不僅與疑似點的空間對應點的位置和微切平面與成像平 面的夾角有關，還與采用的標志點和攝像機有關，假設Z為采用的標志點距離攝 像機鏡頭的垂直距離，iV為采用的標志點在攝像機鏡頭上方Zcm處透視投影成 像后的圓面積，投影時空間標志點所在平面與成像面夾角為O，即兩平面平行。 根據g0c,Y，z)、 0(0、 Z、 W為疑似點&設定面積閾值和擬合均方差閾值，面積閾值7; 。(9,)和擬合均方差閾值7;(e)分別設為<formula>formula see original document page 10</formula>其中d為疑似點仏的空間對應點Q(Jc，:^)的z坐標值，0 = Q的； 步驟3.4驗證標志點將C。。,p 7;(。與疑似點A的實際描述結果"""(A)、仏(e)進行比較，如果 c^ea(仏)〈r。—w并且仏(e) 則仏驗證為標志點，擬合得到的橢圓圓心值《(&,h)作為標志點在圖像中的位置； 步驟4.匹配左右圖像中的標志點采用上述方法得到左右攝像機拍攝的圖像中的標志點，用極線約束和唯一性 約束的方法匹配左右圖像的標志點；步驟5.將相匹配標志點對轉化為空間標志點利用相匹配標志點對的位置和二維圖像中點的坐標與該點的空間對應點的 三維坐標的對應關系，計算得到標志點在點云中的三維坐標。三維掃描系統圓形標志點檢測的難點有1)對于某些被測物面，圖像背景 復雜，噪聲特性未知；2)圓形標志點面積小，并且分布隨機；3)在透視投影成 像后，標志點形狀會有不同程度的畸變，圓變形為類橢圓，難以采用單一閾值進 行驗證。針對圖像背景復雜、標志點小、透視投影變形的實際問題，本發明根據 三維掃描系統的特點，提供一種基于邊界連續閉合區域特征檢測和自適應設定閾 值驗證的標志點檢測方法，本發明以邊界連續閉合區域作為特征，不需要對邊界 進行嚴格的數學描述，變形的小標志點符合該特征，所以檢測具有良好的魯棒性，而且與Z/0MgA變換法相比檢測邊界連續閉合區域方法的速度快。因為疑似點的空間對應點在點云中的位置和微切平面與成像平面的夾角能夠反映疑似點的投影 情況，所以據此可以對每個疑似點設定最合適的閾值，這與單一的固定閾值方法 相比，提高了驗證的準確性。本發明的有益效果是本發明中的基于邊界連續閉合區域的特征檢測方法在 搜索復雜背景下的小面積非標準圓時魯棒性更強，而且處理時間短，采用各疑似 點的空間對應點在點云中的位置和微切平面與成像平面的夾角設定閾值提高了 驗證的準確性。本發明提供的標志點檢測方法可以快速準確的檢測到三維掃描系 統中的圓形標志點，而且在面對復雜背景圖像時具有良好的魯棒性。
下面結合附圖和實施方式對本發明進一步說明 圖l為檢測方法流程圖；圖2為單個邊界連續閉合區域特征檢測流程圖；圖3為驗證流程圖；圖4為維納斯頭像模型圖像；圖5為預處理后的維納斯頭像邊緣圖； 圖6為投影變形后的邊緣斷裂的圓；圖7為邊界連續閉合區域示意圖；圖8為維納斯頭像的疑似點圖；圖9為驗證后的維納斯頭像標志點圖；圖io為左右攝像機拍攝的圖像中的匹配標志點圖。
具體實施例方式下面結合附圖示對本發明的具體實施方式
作進一步描述。編程工具選用 Visual C++6.0。選用維納斯頭像作為被測物體進行測量，因為頭像曲面復雜，需 要多次拼接才可得到完整曲面，選用半徑為5mm的標準圓作為標志點，如果小 標志點具有其他形狀，選擇適當的描述算子仍然可以使用本發明提出的基于邊界 連續閉合區域特征驗證和自適應閾值驗證的標志點檢測算法。1. 采集圖像并進行預處理圖4為拍攝的維納斯頭像模型的圖像，采用經典的C^"y邊緣算子檢測圖像的邊緣，得到圖像的邊緣圖如圖5所示，圖像的邊緣圖由邊緣像素點和非邊緣像素點組成，各邊緣像素點的邊緣方向由Omwj;邊緣算子計算，在邊緣圖中，大部分標志點的邊界連續閉合，但少量標志點的邊界中間斷裂，導致邊界不連續，斷 裂的標志點邊界如圖6所示。對邊緣圖作進一步的預處理使標志點的邊界連續如果/(力小于等于5個像素或者大于等于300個像素，貝"的長度超出了標志物邊界的范圍，將s在邊緣圖中刪除；如果/("大于5個像素并且小于300個像素，考察邊緣s的兩個端點A和& ，沿端點A處的邊緣方向延伸一個像素，得到A+1 ，以/7/+1為中心點在3X3像素領域內尋找邊緣像素點，如果發現邊緣像素點并且該像素點不是邊緣s中的點，則將A+,置為邊緣像素點，對s的另一個端點p,進 行同樣的處理。經過邊緣預處理后，標志點的邊界是連續閉合的，標志點的特征為邊界連續 閉合的小區域。2. 設計特征檢測方法檢測可能的標志點檢測的原理是首先尋找每一條邊緣的最下面一行的左右兩個端點，然后以這 行尋找邊緣中與這兩個端點相連的邊緣點，并以新的邊 緣點為基準點不斷重復這個過程，直到可以判斷邊緣是否滿足閉合條件。檢測時以邊緣圖的左下角為原點，向右和向上的方向分別為X軸正方向和y 軸正方向，圖像的寬度和高度分別為『和i/，起始掃描點p的初始坐標為(O,O)， 檢測方法為2.1尋找第一個可能的標志點圖7為將標志點的邊界連續閉合區域的示意圖，圖2為尋找單個邊界連續閉 合區域的流程圖，具體方法為 第一步以P為起始點沿X軸正方向逐行向上掃描邊緣圖的像素點，直到掃描到邊 緣像素點時中止。將掃描到的邊緣像素點記為A,從A起沿X軸正方向繼續掃描，直到此后 出現第一個非邊緣像素點時，將與該第一個非邊緣像素點相鄰且已被掃描到的邊 緣像素點記為A，如果掃描到圖像的最右邊仍未出現非邊緣像素點，則將該行 中圖像最右邊的點記為^， A和A為一條邊緣的最下面一行的左右端點，p,和 ^有可能為同一個點，但仍符合本發明的描述，可以繼續第二步。第二步記錄p,和A的坐標值分別為(^,力)和(:c;"，力)，以A為基準點，依次考察坐 標值為 力+1)、 1,^+1)、 (4+1，力+1)三個像素點，判斷它們之中是否有邊緣像素點，如果有，將其中的第一個邊緣像素點記為^;對A做同樣的處 理，以A為基準點，依次考察坐標值為(^,^+l)、 +1,^+1)、 (<-1,^+1) 的點，如果有邊緣像素點，將第一個邊緣像素點記為^ 。如果沒有這樣的^或"，或者^等于W,則A和A所在的邊緣不是閉合 區域的邊緣，這時令^右側的非邊緣像素點為新的起始點/7，以第一步的方法沿Z軸正方向繼續掃描以尋找新的邊緣的最下一行的左右端點。 第三步以^和W作為基準點，記錄它們的坐標值，采用與第二步相同的方法在上 一行中尋找新的基準點，對于找到的每一對新的基準點^和"，如果下面情況至少出現一種時1) pf等于乂， 2) /7f與/^之間的像素全是邊緣像素點并且 上面一行相應位置的像素是非邊緣像素點，則檢測到一個邊界連續閉合區域，如 果在上一行中沒有找到新的基準點，則令/v右側的非邊緣像素點為新的起始點 P ，以第一步中的方法沿7軸正方向繼續掃描以尋找新的邊緣的最下一行的左 右端點。對于檢測到的一個邊界連續閉合區域，邊緣像素點化^,/7/1，"...; ;:,"屬于 該邊界閉合區域的邊界，將它們添加入鏈表fc/，計算/ZW的均值作為邊界連續 閉合區域的型心，將該型心作為可能的標志點；將邊緣像素點;7/，/7,,^1,/^..;^,乂標記為，此后的掃描過程中將標記為的像素按非邊緣像素處理。 2.2尋找邊緣圖中所有剩余可能的標志點 第一步令A右側的非邊緣像素點為新的起始點p，以2.1中的方法在邊緣圖中繼續 掃描尋找其他的邊界連續閉合區域，每檢測完一條邊緣是否邊界連續閉合后，a和A更新為該條邊緣的最下面一行的左右端點； 第二步不斷重復第一步的方法尋找圖像中所有剩余的邊界連續閉合區域，直到將邊 緣圖中所有的像素掃描完畢，將每一個邊界閉合區域的型心值作為可能的標志點 的坐標，將所有可能的標志點組成疑似點集(《，^，…，《J，其中《，&，…,&為疑 似點，w為疑似點的個數。維納斯頭像模型圖像中的疑似點如圖8所示。3驗證疑似點3.1疑似點形狀描述對于疑似點集中的各疑似點仏(l 2f《m)，計算包含仏的邊界連續閉合區域 的面積w^(A)，提取該邊界連續閉合區域的邊界，對提取到的邊界采用最小二 乘方法擬合橢圓，計算出擬合的圓心值《(x。，y。)和擬合均方差《(e)，采用 we"(A)、《(x。,y。)、仏(e)描述疑似點仏的形狀，形狀描述結果以像素為單位。 3.2計算疑似點對應的空間點三維坐標和微切平面與成像平面夾角 1)在三維測量系統中，二維圖像中點的坐標與該點的空間對應點的三維坐 標的對應關系為已知量，對于疑似點集中的各疑似點&(1^/2/ )，計算&對應 的三維空間點g在點云中的三維坐標值0Oc，少，z)，空間點的坐標值以攝像機坐標系表示。2) 計算2在點云中的微切平面S(Q)的法向量"取點云中與Q距離最短的30個點組成鄰近點集/GV5(g,)，/^5(Q)—X,，X2,…，義"，其中A,X2，…，義3。為鄰近點；利用的最小二乘逼近平面作為G的微切平面S(0)，計算S(Q)的法 矢量wHA萬，Cl ;3) 計算微切平面與成像平面的夾角^成像平面的法線向量為"。={0,0，1}，則微切平面S(Q)與成像平面的夾角0的的余弦(^(0(0)=cos("o，w)，按兩向量夾角余弦的坐標表示式，Q(e)可由<formula>formula see original document page 15</formula>來確定。 3.3自適應設定閾值疑似點的形狀閾值不僅與疑似點的空間對應點的位置和微切平面與成像平 面的夾角有關，還與采用的不同的標志點和攝像機有關，假設Z為采用的標志點 距離攝像機鏡頭的垂直距離，W為采用的標志點在攝像機鏡頭上方Zcm處透視 投影成像后的圓面積，投影時空間標志點所在平面與成像面夾角為O(兩平面平 行)。在本實施例中，標準圓的半徑為5mm。根據Q(;c，y，z)、 Q(9)、 Z、 iV為疑似點《設定面積閾值和擬合均方差閾值，面積閾值r。^。、和擬合均方差閾值r^)分別設為:<formula>formula see original document page 15</formula>其中^為疑似點仏的空間對應點2,Oc，J，z)的z坐標值，6 = QW)。 3.4驗證標志點將7^。(g,)、 ？;,w與疑似點A的實際描述結果flrea(仏)、仏(e)進行比較，如果 <formula>formula see original document page 16</formula>A)并且仏(e)〈7;(e)，則《,驗證為標志點，擬合得到的橢圓圓心值《(A，y。)作為標志點在圖像中的位置，圖9為維納斯頭像模型圖像中的標志點。4. 匹配左右圖像中的標志點以上述的方法得到左右攝像機拍攝的圖像中的標志點的位置，采用極線約束 和唯一性約束的方法匹配左右攝像機拍攝圖像的標志點。極線約束是指匹配對應 點只能落在對應圖像的極線上，這將減少匹配標志點的搜索空間，唯一性約束說 明了一幅圖像中的一個像素只能對應另一幅圖像中的一個像素。應用這些約束條 件可以匹配左右攝像機拍攝圖像的標志點，而且消除了不良的匹配點。左右攝像 機拍攝的維納斯頭像的匹配結果如圖IO所示。5. 將相匹配標志點對轉化為空間標志點利用相匹配標志點對的位置和二維圖像中點的坐標與該點的空間對應點的 三維坐標的對應關系，計算得到標志點在點云中的三維坐標。
權利要求
1、 一種三維掃描系統中圓形標志點的檢測方法，其特征在于，該檢測方法依次 含有以下步驟步驟l采集圖像并進行預處理步驟l.l通過圖像采集設備將圖像輸入計算機中；步驟1.2圖像預處理，使標志點的邊界連續閉合1) 檢測圖像邊緣利用經典的Om^邊緣算子檢測圖像的邊緣，得到圖像的邊緣圖，圖像的邊 緣圖由邊緣像素點和非邊緣像素點組成，各邊緣像素點的邊緣方向由C"""_y邊緣 算子計算；2) 采取邊界跟蹤的方法提取圖像的邊緣，對于提取到的每一條連續的邊緣s， 計算s的長度/(力，如果/(力小于等于5個像素或者大于等于300個像素，貝"的長度超出了標志物邊界的范圍，將s在邊緣圖中刪除；如果/00大于5個像素并且小于300個像素，考察邊緣s的兩個端點A和A，沿端點p,處的邊緣方向延伸一個像素，得到^+1，以A+,為中心點在3X3像素領域內尋找邊緣像素點，如果發現邊緣像素點并且該邊緣像素點不屬于邊緣"則將/7/+1置為邊緣像素點，對s的另一個端點A進行同樣的處理； 步驟2檢測可能的標志點以邊緣圖的左下角為原點，向右和向上的方向分別為Z軸正方向和r軸正方 向，圖像的寬度和高度分別為『和//，起始掃描點;7的初始坐標為(0,0)，檢測 方法為步驟2.1尋找第一個可能的標志點 步驟2丄1以/ 為起始點沿X軸正方向逐行向上掃描邊緣圖的像素點，直到掃描到邊 緣像素點時中止；將掃描到的邊緣像素點記為A，從P,起沿X軸正方向繼續掃描，直到此后 出現第一個非邊緣像素點時，將與該第一個非邊緣像素點相鄰且己被掃描到的邊 緣像素點記為a，如果掃描到圖像的最右邊仍未出現非邊緣像素點，則將該行中圖像最右邊的點記為a ， a和a為一條邊緣的最下面一行的左右端點； 步驟2丄2記錄/7,和a的坐標值分別為0c"^.)和(《,^.)，以a為基準點，依次考察坐 標值為(x;，力+l)、 (x,'-l，yy+l)、 Oc,'+1，a+1)三個像素點，判斷它們之中是否 有邊緣像素點，如果有，將其中的第一個邊緣像素點記為/^;對^做同樣的處 理，以a為基準點，依次考察坐標值為(《,力+l)、 (<+1,力+1)、 (<-1，a+1) 的點，如果有邊緣像素點，將第一個邊緣像素點記為^ ;如果沒有這樣的;^或"，或者W等于W，則a和a所在的邊緣不是連續 閉合的，這時令a右側的非邊緣像素點為新的起始點p，以步驟2丄1的方法沿 X軸正方向繼續掃描以尋找新的邊緣的最下一行的左右端點。步驟2丄3以W和W作為基準點，記錄它們的坐標值，采用與步驟2丄2相同的方法在 上一行中尋找新的基準點，并重復這一過程，對于找到的每一對新的基準點^和 "，如果下面情況至少出現一種時1) W等于乂， 2) ;^與《之間的像素全 是邊緣像素點并且上面一行相應位置的像素是非邊緣像素點，則檢測到一個邊界 連續閉合區域，如果在上一行中沒有找到新的基準點，則令a右側的非邊緣像 素點為新的起始點p，以步驟2丄1的方法沿X軸正方向繼續掃描以尋找新的邊 緣的最下一行的左右端點；對于檢測到的一個邊界連續閉合區域，邊緣像素點; ,,;7,,; ,1，"...^,/7，屬于 該邊界閉合區域的邊界，將它們添加入鏈表fc/，計算/w的均值作為邊界連續 閉合區域的型心，將該型心的值作為可能的標志點的坐標；將邊緣像素點 a,a， ..W，W標記為5附，此后的掃描過程中將標記為5附的像素按非邊緣 像素處理；步驟2.2 尋找邊緣圖中所有剩余可能的標志點 步驟2.2.1 令A右側的非邊緣像素點為新的起始點p，以步驟2.1中的方法在邊緣圖中 繼續掃描尋找其他的邊界連續閉合區域，當檢測完一條邊緣是否邊界連續閉合 后，A和A更新為該條邊緣的最下面一行的左右端點；步驟2.2.2不斷重復步驟2.2.1尋找圖像中所有剩余的邊界連續閉合區域，直到將邊緣 圖中所有的像素掃描完畢，將每一個邊界閉合區域的型心值作為可能的標志點的 坐標，將所有可能的標志點組成疑似點集fe，^，…，^1，其中仏，&，…，^為疑似 點，m為疑似點的個數；步驟3.驗證疑似點 步驟3.1疑似點形狀描述對于疑似點集中的各疑似點S/ S m)，計算包含&的邊界連續閉合區域 的面積fl^a(《,)，提取該邊界連續閉合區域的邊界，對提取到的邊界采用最小二 乘方法擬合橢圓，計算出擬合的圓心值《0。,h)和擬合均方差《,(e)，采用 "r^(仏)、《(x。,;;。)、《,(e)描述疑似點《的形狀，形狀描述結果以像素為單位；步驟3.2計算疑似點對應的空間點的三維坐標和微切平面與成像平面夾角1) 在三維測量系統中，二維圖像中點的坐標與該點的空間對應點的三維坐 標的對應關系為已知量，對于疑似點集中的各疑似點仏(BWm)，計算仏對應的三維空間點g,在點云中的三維坐標值0(x,y，z)，空間點的坐標值以攝像機坐標系表示；2) 計算Q在點云中的微切平面S(2,)的法向量"取點云中與Q距離最短的30個點組成鄰近點集幻VB(g,)， ^VS(Q) = 其中X,，Z2,…，Z3。為鄰近點；利用的最小二乘逼近平面作為Q的微切平面S(Q)，計算S(0)的法矢量"={45，(^};3) 計算微切平面與成像平面的夾角e成像平面的法線向量為w。 ={0,0,1}，則微切平面S(Q)與成像平面的夾角Q(0的余弦cos(G(e))二，按兩向量夾角余弦的坐標表示式，g(^可 <formula>formula see original document page 5</formula>-來確定;步驟3.3自適應設定閾值疑似點的形狀閾值不僅與疑似點的空間對應點的位置和微切平面與成像平 面的夾角有關，還與采用的標志點和攝像機有關，假設Z為采用的標志點距離攝 像機鏡頭的垂直距離，iV為采用的標志點在攝像機鏡頭上方Z cm處透視投影成 像后的圓面積，投影時空間標志點所在平面與成像面夾角為O，即兩平面平行。 根據Q(x，少,z)、 、 Z、 iV為疑似點《,設定面積閾值和擬合均方差閾值，面積閾值r。，^和擬合均方差閾值7;^)分別設為30"<60 60^^901 0^6><30
2 30^<60
3 0^290其中d為疑似點&的空間對應點Q0c，少，z)的z坐標值，^ = 0(0 ; 步驟3.4驗證標志點將 L。。,)、 與疑似點&的實際描述結果《(e)進行比較，如果 flm^:xr。^,)并且&(e)〈7;(e)，則A驗證為標志點，擬合得到的橢圓圓心值《(x。，:v。)作為標志點在圖像中的位置； 步驟4.匹配左右圖像中的標志點釆用上述方法得到左右攝像機拍攝的圖像中的標志點，用極線約束和唯一性 約束的方法匹配左右圖像的標志點；步驟5.將相匹配標志點對轉化為空間標志點利用相匹配標志點對的位置和二維圖像中點的坐標與該點的空間對應點的 三維坐標的對應關系，計算得到標志點在點云中的三維坐標。
全文摘要
一種三維掃描系統圓形標志點的檢測方法。該方法首先對左右攝像機拍攝的圖像進行預處理，標志點的特征是在預處理后得到的邊緣圖中邊界連續閉合，其次以邊界連續閉合區域作為標志物的特征，設計相應的特征檢測方法在圖像中檢測可能的標志點，將可能的標志點組成疑似點集，然后利用各疑似點的空間對應點在點云中的位置和微切平面與成像平面之間的夾角自適應設定形狀描述閾值，并利用該閾值對疑似點的實際形狀描述結果進行驗證得到圖像中的標志點，最后將左右攝像機拍攝的圖像中的標志點進行匹配得到左右對應的標志點對，并獲取匹配標志點對應的空間標志點。
文檔編號G01B11/24GK101144708SQ200710133269
公開日2008年3月19日 申請日期2007年9月26日 優先權日2007年9月26日
發明者朱正鍵, 楊偉光, 蓋紹言, 谷繼兵, 達飛鵬 申請人:東南大學
專業數控銑床產品供應商
20年生產經驗，實力工廠，精工品質，質量有保障
