[发明专利]一种基于双视场的无标定平面突起目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于双视场的无标定平面突起目标检测方法，该方法按照以下步骤实施：场景标记物的设置；图像的采集；检测并计算出标记物的四个对应点对；根据四个对应标记点对求单应矩阵；对右视图进行单应变换；进行光照亮度调整，之后进行配准叠加；进行平面突起目标的判断，即得最终的判断结果。本发明的方法，无需相机标定，从双目视场，或者是单目相机的两个变换姿态的视场中，即可获得三维空间中的平面上突起目标的检测方法，运算方法合理，计算速度提高，能够满足三维视觉系统对目标检测的准确性及实时性的要求。

主权项

1.一种基于双视场的无标定平面突起目标检测方法，其特征在于，该方法按照以下步骤实施：步骤1、场景标记物的设置在采集图像之前，先在所需检测目标的平面(1)上设置四个标记物(3)，设置的标记物(3)选用与平面亮度有差异的薄片状物体，标记物(3)设置在拍摄场景有效视域内尽可能大的范围内，四个灰色块为标记物(3)的放置位置，待检测的突起目标(2)放置在中间位置；步骤2、图像的采集为了寻找基准平面进行单应变换，首先获取两个视场，该两个视场通过一个单目相机采集，两幅图像分别为相机上下移动时分别拍摄，或者是水平移动后分别拍摄得到，或者采用双目相机直接拍摄得到，将相机从左侧或者相机从上侧位置上拍摄到的图像称为左视图；将相机从右侧或者是相机从上侧位置上拍摄到的图像称为右视图，要求在左视图以及右视图中，均包括待检测平面一部分相同区域；步骤3、检测并计算出标记物的四个对应点对3.1)确定候选标记物区域设在平面(1)上放置的四个大小基本相同的标记物(3)在图像中，各自所形成的区域为Ω₁，Ω₂，Ω₃，Ω₄，假设以相同尺寸的白色纸条放置，则从图像中确定四个标记物区域的计算公式为：Lab(x,y)=1f(x,y)≥Th0f(x,y)<Th,x=1,2,...,m;y=1,2,...,n---(1)]]>其中，f(x，y)为输入图像在坐标点(x，y)处的像素值，m为图像的行数，n为图像的列数，Th为判断白色标记的阈值，Th＝k·max(f(x，y))，k为根据环境照度确定的经验值；Lab(x，y)为标记检测矩阵，当Lab(x，y)＝1时表明为标记物的候选点，当Lab(x，y)＝0时，表明为非标记物；3.2)确定标记物区域对由公式(1)得到的标记矩阵Lab(x，y)进行贴标签处理，分别在左视图和右视图中，找到四个面积大小最相近的标签区域位置，即为标记物区域，标记物区域中的像素点统称为标记点，将四个左视图中的标记物区域分别标记为{Ω₁^L，Ω₂^L，Ω₃^L，Ω₄^L}，将四个右视图中的标记区域分别标记为{Ω₁^R，Ω₂^R，Ω₃^R，Ω₄^R}；3.3)确定标记点对所谓的标记点对，是指在左视图中的四个标记物中的某一个与右视图中相同的那个标记物，记作一个标记物对，从该标记物对中选择出一个相同点，即为标记点对；当标记物(3)选择为矩形时，左侧的两个标记物采用左上角的角点，右侧的两个标记物采用右上角作为标记点对，分别检测该四个角点的坐标为对应的标记点位置，先是，对于标记区域Ω_i^k(i＝1，2，3，4，k＝L，R)，按照从上到下，从左到右的顺序扫描并查找每行中最左侧的点序列，设为N_L是扫描到的最左侧标记点的个数，如果该序列的列坐标值y_j是单调下降的，即如左视图中的左侧两个标记物区域形状，则标记点(x_i^k，y_i^k)＝(x_i，1^k，y_i，1^k)；如果该序列的列坐标值，不是单调下降的，即如右视图中的左侧两个标记物区域形状，则选择满足y_i，j+1^k＜y_i，j^k＜y_i，j-1^k的点(x_i，j^k，y_i，j^k)为标记点，即(x_i^k，y_i^k)＝(x_i，j^k，y_i，j^k)；左视图和右视图中相同标记物的标记点，构成一个标记点对(x_i^k，y_i^k)，k＝L，R；随后，对于标记区域Ω_i^k(i＝1，2，3，4，k＝L，R)，按照从上到下，从右到左的顺序扫描并查找每行中最右侧的点序列，设为N_R是扫描到的最右侧标记点的个数，如果该序列的列坐标值y_j是单调上升的，即如右视图中的右侧两个标记物区域形状，则标记点(x_i^k，y_i^k)＝(x_i，1^k，y_i，1^k)；如果该序列的列坐标值，不是单调上升的，即如左视图中的右侧两个标记物区域形状，则选择满足y_i，j-1^k＜y_i，j^k＜y_i，j+1^k的点(x_i，j^k，y_i，j^k)为标记点，即(x_i^k，y_i^k)＝(x_i，j^k，y_i，j^k)；左视图和右视图中相同标记物的标记点，构成一个标记点对(x_i^k，y_i^k)，k＝L，R；步骤4、根据四个对应标记点对求单应矩阵根据单应变换的计算公式，左视图与右视图的四个标记点对坐标的相互关系表示为：ρxiLyiL1=H·xiRyiR1,i=1,2,3,4---(2)]]>其中，H为单应矩阵，H=h11h12h13h21h22h23h31h321,]]>h_l，s只是矩阵的分量表示形式，没有具体含义，表明需要确定的单应矩阵有八个未知数，l＝1，2，3，s＝1，2，3为单应矩阵的分量，在单应变换中，只要求出单应矩阵H，便可获得两个平面间的相互关系，将步骤3所得到的四个标记点对的坐标{(x₁^L，y₁^L)，(x₂^L，y₂^L)，(x₃^L，y₃^L)，(x₄^L，y₄^L)}和{(x₁^R，y₁^R)，(x₂^R，y₂^R)，(x₃^R，y₃^R)，(x₄^R，y₄^R)}代入公式(2)中，得到八个独立的线性方程，由此便可计算有八个位置数的单应矩阵H；步骤5、对右视图进行单应变换将步骤4得到的单应矩阵代入公式(3)，对右视图进行单应变换，则该右视图在(x，y)坐标位置，在经过变换后的坐标位置间的相互关系为：ρx^y^1=int(H·xy1),---(3)]]>其中，x＝1，2，...，m，y＝1，2，...，n，int()为取整函数；5.1)单应坐标变换有效点集合的求解对公式(3)计算得到的所有像素点，在其中选择单应变换后的新右视图中与左视图相同的像素点的部分，在此定义为有效像素点集合，设根据公式(3)得到的的取值范围以及的取值范围则其有效像素点计算如下：Ωx={[x^min,x^max]I[1,m]}---(4)]]>Ωy={[y^min,y^max]I[1,n]}---(5)]]>其中，I是计算集合相交的算子，则有效点集合为：Ω={(x^,y^)|x^∈Ωx,y^∈Ωy};]]>5.2)求解单应变换后的新右视图由公式(3)得到单应变换后的新右视图为：f^R(x^,y^)=fR(x,y),---(6)]]>其中，f^R(x，y)为输入的右视图，为经过单应变换的新右视图，其中的x＝1，2，...，m，y＝1，2，...，n；步骤6、进行图像配准叠加图像配准叠加是指将有效像素集合内的左视图的像素点与单应变换后的新右视图的像素点，先进行光照亮度调整，之后进行配准叠加，6.1)光照亮度的调整对于像素点集合按照下面的公式调整左视图与单应变换后的新右视图的光照亮度，使其保持基本一致，6.1.1)分别求两者的有效像素点集合的平均亮度：f‾R=1NΩ·Σ(x^,y^)∈Ωf^R(x^,y^),---(7)]]>f‾L=1NΩ·Σ(x^,y^∈ΩfL(x^,y^),---(8)]]>其中，N_Ω为有效像素点集合中的像素点的个数；6.1.2)进行亮度调整：f~R(x^,y^)=f‾Lf‾R·f^R(x^,y^),(x^,y^)∈Ω---(9)]]>6.2)图像的配准叠加按照下面的计算公式进行左视图与单应变换后的新右视图的配准叠加，结果是：fR+L(x^,y^)=0.5·(f~R(x^,y^)+fL(x^,y^)),(x^,y^)∈Ω---(10)]]>对于的像素点，则：f^R+L(x，y)＝f^L(x，y)，(11)步骤7、进行平面突起目标的判断按照下面的公式标记出突起目标物：其中，x＝1，2，...，m；y＝1，2，...，n，Lab_obj(x，y)为平面突起目标的标记矩阵，当Lab_obj(x，y)＝1表明为标记的目标点，Lab(x，y)＝0，表明为平面上的突起目标点，ε为偏差增量，即得最终的判断结果。