[发明专利]显微视觉系统中运动误差矫正方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机显微成像技术领域，尤其涉及显微视觉系统中运动误差矫正方法。

背景技术

随着信号处理科学和计算机技术的发展，计算机视觉作为人工智能的一个新领域也逐渐形成并得到了极大的发展，计算机视觉技术用摄像机代替人眼获取景物图像并转换为数字信号，利用计算机代替人的大脑对客观世界进行视觉感知和解释。虽然目前还不能够使计算机、机器人或其他智能机器也具有像人类等生物那样高效、灵活和通用的视觉，但自20世纪50年代以来视觉理论和技术得到了迅速发展，从阿帕奇上的头盔瞄准到军用车辆上的电子稳像，从导弹上的图像制导到军事目标识别，计算机视觉已被广泛的应用于军事、制造业、检验、文档分析、医疗诊断等各种领域。而随着个人计算机的发展，硬件成本的降低促进了计算机视觉这一新兴技术逐步走入人们的生活，为人们所熟悉。

通常一个完整的立体视觉系统的工作过程包括摄像机标定、特征提取、立体匹配、三维重建等部分，而三维重建是计算机视觉研究的最终目的之一。其中旋转三维重建技术，将观测物体做旋转运动作为限制条件，从而获取物体的运动信息，提高三维重建效率与精度。然而，由于显微视觉系统中显微运动视频由高倍显微镜与CCD图像传感器采集到，微小对象的旋转运动存在明显的运动位置偏移，极大地影响了后期的三维重建。

同时目前计算机视觉中的误差矫正方法都是基于光学畸变误差，一般通过建立相应的光学畸变模型进行图像校正，这类矫正方法主要侧重于图像成像过程中产生的光学畸变，却没有考虑到显微序列图像间的运动变换关系，忽视了运动偏移导致的图像误差。

发明内容

本发明提出一种显微视觉系统中运动误差矫正方法，其目的是为了克服显微视觉系统下旋转三维重建过程中存在明显的运动位置偏移，能够准确评估显微视觉系统的运动误差，建立误差矫正模型，对采集到的显微图像进行预处理，显著减小运动误差。

一种显微视觉系统中运动误差矫正方法，应用于显微视觉系统，所述显微视觉系统包括用于获取被观测物体的显微图像的单目光学显微镜和摄像机，载物台以及控制所述载物台作一定倾斜角度的旋转运动的运动控制设备，以及用来进行视觉处理的计算机系统，所述矫正方法包括步骤：

(1)建立误差矫正模型；

(2)调整载物台位置以适应被观测物体，采用标定板对摄像机进行标定，计算出摄像机的内外参数；

(3)根据所述摄像机录制的被观测物体的显微图像对应的旋转角度，将步骤(2)得到的摄像机的内外参数代入误差矫正模型，计算所述旋转角度对应的偏移矫正向量，对所述显微图像进行矫正。

进一步地，所述步骤(1)建立误差矫正模型包括步骤：

(1.1)采用标定板对所述摄像机进行标定，确定所述摄像机的内外参数，建立显微视觉系统的摄像机模型；

(1.2)对标定板进行角点跟踪；

(1.3)确定显微视觉系统载物台旋转轴；

(1.4)建立理想的旋转运动轨迹；

(1.5)构建误差矫正模型。

进一步地，所述摄像机模型通过空间点P＝[x，y，z]与其在摄像机中显示的二维图像上的投影点p＝[u，v]的关系表示为：

其中和分别是p和P加1的增向量，s是尺度因子，A为摄像机内参矩阵，[RT]为摄像机外参矩阵。

进一步地，所述标定板是微棋盘格，所述步骤(1.2)包括步骤：

(1.2.1)、输入所述摄像机采集的微棋盘格显微运动视频，截帧获取K张显微序列图像；

(1.2.2)、取其中一张图像，转换为灰度图，建立角点的集合U，和空的链表L；

(1.2.3)、从集合U中搜索找到棋盘格顶点，将该点移到链表L中并设为基点；

(1.2.4)、根据集合U中任意两点间最短距离，建立基点的搜索域；

(1.2.5)、如果在搜索域中找到两个角点，并且当前基点是边界角点，则根据两角点与基点的关系，调整它们的顺序，并移动到链表L中；如果找到一个角点，并且当前基点非边界角点，则直接移动到链表L中；否则调整搜索域，重复步骤(1.2.5)；

(1.2.6)如果链表L长度达到N，则保存链表L，取下一张图像，回到(1.2.2)；否则，取链表L中基点的下一个点为当前基点，回到步骤(1.2.4)；

(1.2.7)当K张显微序列图像都经过角点检测并编号，则得到K个链表L，根据角点序号建立对应关系，得到N个角点跟踪轨迹。