[发明专利]三维扫描系统中圆形标志点的检测方法

说明书

技术领域：

本发明涉及一种物体检测识别方法，尤其涉及一种三维扫描系统中圆形标志点检测方法，属于图像处理和计算机视觉技术领域。

背景技术：

在三维测量系统中，将光栅图样投影到被测物表面，利用安装在不同方位的左右两个摄像机拍摄物体的光栅条纹图像，图像采集卡将CCD接收到的图像信号输入计算机，由计算机按像素进行图像处理，通过建立的摄像机数学模型，根据左右摄像机拍摄的光栅条纹图像信息就可计算出物体的三维曲面轮廓或三维空间点坐标。

对于大型曲面，受测量系统测量范围的限制，不能一次性完整测量，必须分块测量，测量结果是多块点云数据，需要进行坐标归一化和消除冗余数据的处理，这一过程称为三维数据拼接。基于点拼接等众多拼接算法为使拼接顺利进行，首先在两块点云之间定位一些公共的标志点，然后根据标志点在两块点云中的对应关系计算出拼接的全局变换参数。快速准确地检测点云中的标志点成为拼接的关键，

在三维测量系统的拼接过程中选取圆形的小物体的圆心作为拼接点是普遍的，因为与角点相比，其圆的先验知识使误检测的可能性大大降低，而且很多被测物面自身具备圆形的标志物可供检测，对自身没有标志物的物面，可以贴若干圆作为标志点，以圆形标志点的型心作为拼接点。在点云中直接检测标志点非常困难，需要首先检测标志点在左右摄像机拍摄的图像中的投影点，然后根据投影点在图像中的位置计算标志点在点云中的三维坐标，这里的图像是指保持左右摄像机与被测物体位置关系不变的情况下拍摄的无投影光栅的原始图像。物体(包括标志点)在有投影光栅图像和无投影光栅原始图像中的位置相同，检测标志点在左右两幅原始图像中的投影点位置后，利用建立的左右光栅图像与物体三维坐标的关系计算标志点的空间坐标。

高级的图像检测系统包括特征检测和假设验证部分：在特征检测时常用图像分割的方法得到物体的特征，然后对特征进行检测得到可能的物体，常见的圆检测方法是Hough变换法；假设验证部分根据物体的先验知识进行验证，一般的验证方法首先对可能的标志点计算验证需要的值，然后设定一个固定阈值对实际值进行比较，根据比较结果完成验证。在实际的三维测量系统标志点检测中，由于圆形的标志物面积小且分布随机，它们对图像的灰度分布影响小，所以难以选取合适的分割阈值；标志点形状在透视投影后相比实际的三维形状发生变形，圆投影后变形为类椭圆，常用的Hough变换法检测面积小的非标准圆时效果不好，而且计算量比较大，难以达到实时检测；相对摄像机的位置不同，标志点投影后在图像中的变形情况也不同，选择单一的固定阈值验证可能的标志点容易出现误检测，需要对各可能标志点自适应设定阈值进行验证。

发明内容：

本发明提供一种能够提高复杂背景图中标志点检测准确性的三维扫描系统中圆形标志点的检测方法。

本发明所采用的技术方案是：

步骤1采集图像并进行预处理

步骤1.1通过图像采集设备将图像输入计算机中；

步骤1.2图像预处理，使标志点的边界连续闭合

1)检测图像边缘：

利用经典的Canny边缘算子检测图像的边缘，得到图像的边缘图，图像的边缘图由边缘像素点和非边缘像素点组成，各边缘像素点的边缘方向由Canny边缘算子计算；

2)采取边界跟踪的方法提取图像的边缘，对于提取到的每一条连续的边缘s，计算s的长度l(s)，如果l(s)小于等于5个像素或者大于等于300个像素，则s的长度超出了标志物边界的范围，将s在边缘图中删除；如果l(s)大于5个像素并且小于300个像素，考察边缘s的两个端点p_l和p_r，沿端点p_l处的边缘方向延伸一个像素，得到p_l+1，以p_l+1为中心点在3×3像素领域内寻找边缘像素点，如果发现边缘像素点并且该边缘像素点不属于边缘s，则将p_l+1置为边缘像素点，对s的另一个端点p_r进行同样的处理；

步骤2检测可能的标志点

以边缘图的左下角为原点，向右和向上的方向分别为X轴正方向和Y轴正方向，图像的宽度和高度分别为W和H，起始扫描点p的初始坐标为(0，0)，检测方法为：

步骤2.1寻找第一个可能的标志点

步骤2.1.1

以p为起始点沿X轴正方向逐行向上扫描边缘图的像素点，直到扫描到边缘像素点时中止；