[发明专利]图像配准试验点阵靶标图像特征点识别方法

摘要

本发明提供了一种图像配准试验点阵靶标图像特征点识别方法，包括：点阵靶标图像特征点分布区域的确认步骤；靶标图像特征点提取步骤；图像倾斜校正步骤；拾取图像中点阵的四边边界步骤；图像特征点识别步骤；图像倾斜还原步骤。本发明具备点阵靶标图像特征点提取与识别的功能，可对图像中的噪点进行识别，也可判断图像中是否存在缺失的特征点，降低了对图像清晰度和靶标摆放位置的要求，提高了特征点识别的准确率和识别精度,本发明适用图像配准试验等多特征点靶标的识别，以及视觉测量和视觉标定等。

主权项

1.一种图像配准试验点阵靶标图像特征点识别方法，其特征在于，包括：点阵靶标图像特征点分布区域的确认步骤：找到靶标图像中的特征点分布区域；靶标图像特征点提取步骤：迭代执行步骤I，得到特征点的个数等于靶标图像上点的个数的灰度阈值和特征点，其中，所述步骤I包括：根据最大类间方差法给出靶标图像初始灰度阈值；对靶标图像中的像元进行检索，将灰度值大于灰度阈值的像元标记为有效像元；将所有相邻的有效像元标记为一个连通区域；若连通区域内的像元总数和总灰度值属于阈值范围内，则认为该连通区域为一个特征点，利用重心法得出特征点在靶标图像坐标系下的坐标，并且得到特征点的个数；如果特征点的个数小于靶标图像上点的个数，则认为选择的灰度阈值偏大，则降低灰度阈值的值；如果特征点的个数大于靶标图像上点的个数，则认为灰度阈值偏小，增加灰度阈值的值；图像倾斜校正步骤：计算靶标图像的倾斜角度；以靶标图像中心像元为原点，所有特征点根据倾斜角度进行反向旋转，完成靶标图像的倾斜校正；拾取图像中点阵的四边边界步骤：找到靶标图像中点阵边界的特征点，进而完成点阵边界的拾取，并根据边界条件，剔除噪点；图像特征点识别步骤：将拥有相同纵向坐标范围的特征点分成一组，与靶标上的某一排点相对应；完成特征点分组后，需要对每一组内的特征点进行排序，并在存在噪点或特征点遗漏时，分别剔除噪点或找到遗漏的特征点；图像倾斜还原步骤：完成特征点识别后，将特征点的坐标映射回靶标图像坐标系，以靶标图像中心像元为原点，所有特征点根据倾斜角度进行旋转，完成靶标图像的倾斜还原。