[发明专利]一种十字标记的图像识别及对准方法

说明书

本发明公开了一种十字标记的图像识别及对准方法，包括如下步骤：步骤S110，输入含有十字标记的数字视频信号：通过摄像头获取含有十字标记的彩色图像；步骤S120，将视频中的图像转换为灰度图像：步骤S130，将灰度图像转换为二值图像：步骤S140，在二值图像中查找满足误差阈值的四边形轮廓：步骤S150，在近似为矩形的四边形轮廓中查找十字标记。本发明所公开十字标记的图像识别及对准方法，克服了传统的倒车定位、精确对接等高精度操作只能依赖操作员的视觉和经验完成，存在人为误差的缺陷，基于视频图像识别标靶，计算偏航信息，从而提高操作精度，缩小人为误差，因而在倒车定位、精确对接等领域具有一定的现实意义。

技术领域

本发明属于图像识别技术领域，特别涉及该领域中的一种基于十字标记的图像视觉识别及对准方法。

背景技术

随着现代技术的不断发展，高清数字摄像头可提供不同光线条件下清晰的数字图像，将数字图像输入计算机可进行图像处理、目标识别、计算等，这些技术的发展使得传统依赖人的肉眼进行分辨的工作可逐渐被机器取代，实现自动化或半自动化，并达到肉眼判断难以实现的精度，从而实现减小误差，降低人工成本的目的。传统的倒车定位、精确对接等高精度操作等只能依赖操作员的视觉和经验完成，难免存在误差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题就是提供一种十字标记的图像识别及对准方法。

本发明采用如下技术方案：

一种十字标记的图像识别及对准方法，其改进之处在于，包括如下步骤：

步骤S110，输入含有十字标记的数字视频信号：通过摄像头获取含有十字标记的彩色图像；

步骤S120，将视频中的图像转换为灰度图像：

读取摄像头拍摄视频中当前的一帧进行处理，将数字彩色图像转化为灰度图像，具体步骤为：取图像中每个像素的RGB颜色分量，利用公式：

Gray＝r*0.3+g*0.59+b*0.11

将彩色图像转化为灰度图像，采用高斯滤波的方法剔除噪声干扰，提高信噪比，采用直方图亮度均衡化方法，增大灰度的变化范围，从而增强图像的亮度和对比度；

步骤S130，将灰度图像转换为二值图像：

采用图像阈值分割技术将灰度图像转换为二值图像，采用最大类间方差算法来实现图像最佳阈值的选取，最佳阈值的计算过程如下：

假设图像有M个灰度值，取值范围在0～M-1，在此范围内选取灰度值t，将图像分成两类G₀和G₁，G₀包含的像素的灰度值在0～t，G₁包含的像素的灰度值在t+1～M-1，用N表示图像像素总数，n_i表示灰度值为i的像素的个数，灰度值i出现的概率为p_i＝n_i/N；G₀和G₁两类像素的个数在整体图像中所占百分比为ω₀，ω₁，两类平均灰度值为u₀,u₁，可得G₀和G₁两类像素出现的概率分别为：

G₀和G₁两类像素的平均灰度值为：

图像总的平均灰度为：

u＝ω₀×u₀+ω₁×u₁ (5)