[发明专利]一种基于消隐点的圆阵靶标中心像点定位方法

权利要求书

1.一种基于消隐点的圆阵靶标中心像点定位方法，其特征在于，其步骤如下：

步骤一：采集圆阵靶标的图像，对图像进行预处理，去除预处理后图像上的杂乱边缘，得到具有感兴趣轮廓的图像；

步骤二：利用Canny边缘检测算法对感兴趣轮廓的图像进行边缘检测，实现轮廓边缘的粗定位；利用亚像素边缘检测算法获取轮廓边缘的亚像素边缘点；通过最小二乘法对亚像素边缘点进行椭圆拟合，得到椭圆轮廓的方程以及椭圆的中心像点坐标；

步骤三：利用椭圆的中心像点坐标与圆阵靶标上圆的对应关系，计算单应性矩阵；

步骤四：利用步骤三得到的单应性矩阵计算出消隐点坐标，并将消隐点坐标与步骤二得到的椭圆轮廓的方程联立解出每个椭圆轮廓的两组公切点坐标；

步骤五：建立两组公切点之间的直线方程，联立两个方程求出每个圆的中心像点坐标。

2.根据权利要求1所述的基于消隐点的圆阵靶标中心像点定位方法，其特征在于，所述圆阵靶标为矩形的标定板，标定板上的多个圆组成矩形阵，矩形阵包括至少3个标志圆，且标志圆的直径大于其他圆的直径，任意三个标志圆不能同时在一条直线上。

3.根据权利要求2所述的基于消隐点的圆阵靶标中心像点定位方法，其特征在于，所述矩形阵为11×9的矩形阵，矩形阵中设有5个标志圆，且5个标志圆不在一条直线上。

4.根据权利要求1或3所述的基于消隐点的圆阵靶标中心像点定位方法，其特征在于，所述预处理的方法为：先对图像进行二值化、中值滤波的操作，然后用Canny边缘检测算法获取图像上靶标内所有物体轮廓的边缘信息；

所述去除杂乱边缘的方法为：依次利用椭圆本身的周长规则、面积规则、圆度信息对预处理后图像上的杂乱边缘进行清除，即

利用周长规则和面积规则将不满足条件的轮廓进行清除：

其中，C_min代表了感兴趣轮廓的最小周长，C_max代表了感兴趣轮廓的最大周长，S_min是感兴趣轮廓面积的最小值，S_max为感兴趣轮廓面积的最大值；

利用圆度信息将不满足条件的轮廓进行清除：

A＝4π(S/C²)；

其中，S为所检测轮廓的面积信息，C为所检测轮廓的周长信息；设定一个阈值，当圆度A的值大于该阈值时，认为所检测轮廓符合要求；否者清除所检测轮廓。

5.根据权利要求1、2或3所述的基于消隐点的圆阵靶标中心像点定位方法，其特征在于，所述利用亚像素边缘检测算法获取轮廓边缘的亚像素边缘点的方法为：计算粗定位后图像上感兴趣区域内所有像素点灰度的一阶导数和二阶导数的值；若某像素点一阶导数的值小于该区域所有像素点一阶导数的平均值，则该像素点排除在候选点的范围之内；然后沿着x轴和y轴方向寻找出二阶导数下两侧异号的点即为候选点；令二阶导数的线性拟合函数等于零实现候选点的精确边缘定位；

将提取的轮廓的亚像素边缘点利用最小二乘法进行椭圆拟合，获取椭圆的相关参数；将拟合的椭圆的中心像点坐标存放到容器imageCenter中，同时计算椭圆的轮廓面积的值存放到数组contoursArea中。

6.根据权利要求5所述的基于消隐点的圆阵靶标中心像点定位方法，其特征在于，所述步骤三的实现方法为：利用圆阵靶标上标志圆对椭圆拟合的中心像点坐标按照世界坐标系下圆的排列顺序进行对应，利用标志圆在世界坐标系上的三维坐标点和在图像坐标系上的二维坐标点计算单应性矩阵；对椭圆拟合的中心像点坐标进行排序，利用圆阵靶标上所有圆点的三维坐标点和图像坐标系上的二维坐标点的对应关系重新计算单应性矩阵。