[发明专利]一种棋盘格图像特征中心亚像素定位方法

说明书

本发明公开了一种棋盘格图像特征中心亚像素定位方法，基于双曲正切函数建立关于灰度增益和偏移，灰度跳变边缘方向角和灰度扩散因子的棋盘格特征理论模型，通过模型参数优化和灰度水平调整，使理论模型生成的仿真特征区域与已粗略定位的实际特征区域间达到最高峰值信噪比，并提取理论模型的特征中心参数作为补偿量，实现实际特征中心的亚像素定位。该方法无需设置经验阈值，对特征亮度变化和噪声不敏感，可明显提高棋盘格图像特征中心的定位精度，进而保证相机标定与位姿测量时参数估计的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别是一种棋盘格图像特征中心亚像素定位方法。

背景技术

相机标定与位姿测量是机器视觉中的基础和热门问题，其处理过程中通常需要在相机视野内放置靶标，通过靶标上的特征点建立世界坐标系与图像坐标系的映射关系，并求解PnP问题获得相机的内部参数和靶标的位姿参数。现今采用的靶标特征主要有棋盘格和圆。圆特征可通过亚像素边缘提取后再椭圆拟合或利用灰度质心法得到其中心坐标，但椭圆中心非目标圆圆心的真实投影，存在投影误差，在高精度标定和测量优化过程中需要迭代修正。棋盘格图元皆为一次几何图形，该特性决定其角点在仿射变换过程中不存在投影误差，其特征中心的定位过程独立于标定和测量过程，被广泛应用于机器视觉系统。现有棋盘格特征中心亚像素定位算法众多，可以采用边缘交点求取，但是其定位精度对镜头畸变较为敏感，也可基于灰度分析进行求取，常用的有Harris、Susan和Forstner及其改进算子，但其定位精度受噪声和灰度阈值的影响较大。因此，定位算法需要改进。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种棋盘格图像特征中心亚像素定位方法，提高棋盘格图像特征中心的定位精度。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种棋盘格图像特征中心亚像素定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)对于像素级定位的棋盘格特征中心[u_r,v_r]，在其邻域以12～18像素为窗半径截取矩形区域D_r；

2)在局部图像坐标系o-uv下建立关于灰度增益λ，灰度偏移κ，灰度跳变边缘方向角α和β，灰度扩散因子ρ的棋盘格特征理论模型为：

3)优化步骤1)中的各参数，使D_t(u,v)与D_r间达到最高峰值信噪比；

4)提取步骤2)中优化后的理论模型特征中心参数[u,v]，将棋盘格特征中心调整为[u_r－u,v_r－v]，完成亚像素定位。

步骤1)中，基于OpenCV的棋盘格特征粗定位函数进行特征中心的像素级定位。

步骤3)的具体实现过程为：

1)初始化u，v，λ，κ，α，β和ρ；

2)根据当前初值生成所述理论模型D_t(u,v)；

3)计算当前初值下D_t(u,v)关于各参数的一阶导数；

4)计算所述矩形区域D_r与D_t(u,v)中对应像素的灰度差；

5)基于所述一阶导数数据和灰度差，采用线性最小二乘求得各参数的修正值，修正各参数；

6)考察u和v的修正值，若二者的绝对值都小于0.001，终止迭代，否则跳转至步骤2)，继续迭代；

7)考察迭代次数，当迭代次数大于20时终止迭代。