[发明专利]基于改进型形状上下文的工件图像稀疏立体匹配方法

摘要

本发明提供了一种基于改进型形状上下文的工件图像稀疏立体匹配方法，该方法融合了能反映点位置分布关系的形状上下文和能反映点梯度属性的梯度方向直方图特征，主要包括对包含工件的左右图像对进行预处理，包括灰度归一化和大津法(Otsu)二值化；对二值图像对进行Canny边缘提取，均匀采样得到离散边缘点；根据形状上下文的直方图分布确定候选匹配点集，并改进相似性度量计算公式，进行形状上下文粗匹配；根据梯度方向直方图特征进行梯度方向直方图细匹配；引入左右一致性校验去除误匹配点对。本发明在满足实时性要求的情况下，提高了原始形状上下文匹配精度和匹配鲁棒性，为后续实现快速、精确的工件3D定位提供基础。

主权项

基于改进型形状上下文的工件图像稀疏立体匹配方法，其特征是，融合了能反映点位置分布关系的形状上下文特征和能反映点本身梯度属性的梯度方向直方图特征，根据形状上下文特征的直方图分布确定候选匹配点集，减少搜索空间，同时改进相似性度量计算公式，增加匹配点与非匹配点的区分度，并引入灰度归一化处理以及左右一致性校验，在满足实时性要求的情况下，提高了原始形状上下文匹配精度以及匹配的鲁棒性；主要包含如下几个步骤：(1)对原始输入的包含工件的左右图像对进行灰度归一化处理，消除由于两相机光照不一造成的影响，根据(2)～(6)分别对左右图像进行特征提取；(2)采用大津法(Otsu)进行二值化处理，并利用形态学去除毛刺和内部孔洞；(3)对二值图像进行Canny算法边缘提取，得到去除了内部短小边缘和孔洞边缘，只保留外边缘的二值图像；(4)采取对图像边缘进行随机均匀采样方法提取边缘点；(5)对采样得到的离散边缘点进行对数极坐标变换，计算并统计各点的形状直方图特征，统计落在直方图栅格里的边缘点数，得到各点的形状上下文特征向量描述；(6)对(5)得到的形状上下文特征向量提取非零元素，由提取出的非零元素构成新的特征描述向量，并记录对应非零元素所在的bin区编号，此处bin区编号即边缘点在形状直方图中的栅格编号构成标记向量；(7)根据标记向量查找候选匹配点集，达到减少后续搜索空间的目的，然后根据改进后的加权相似性度量公式进行形状上下文粗匹配，得到初始匹配点集；(8)将(7)得到的初始匹配点集对应的边缘点投影到原始输入的包含工件的左右图像对中，计算并统计其3*3邻域的梯度方向直方图特征，并利用归一化点积进行相似性度量计算，保留满足阈值条件的点对，剔除不满足阈值条件的点对，进行梯度方向直方图细匹配；(9)对(8)得到的匹配点对进行左右一致性校验，剔除错误匹配，得到最终匹配点对。