基于改进型形状上下文的工件图像稀疏立体匹配方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及利用双目视觉进行工件3D定位领域，具体是指一种应用于工业现场 的、能有效解决双目视觉系统在不同角度下拍摄同一工件的图像匹配方法。
【背景技术】
[0002] 立体匹配作为双目视觉系统的关键技术，其目的是确定立体图像对点之间的对应 关系，从而得到视差图。目前可大致分为两类：全局匹配方法和局部匹配方法。全局匹配方 法主要有动态规划、置信传播、GraphCut等，这类方法得到的是稠密视差，计算量大，耗时 久，对于实时性要求较高的场合不适用。局部匹配方法主要有基于区域的匹配方法、基于相 位的匹配方法和基于特征的匹配方法，其中基于区域的匹配方法和基于相位的匹配方法得 到的是稠密视差，其缺点是在低纹理区域或纹理相似区域容易造成大量的误匹配，边界模 糊，虽然速度较全局匹配方法有所提升，但是对于实时性要求较高的场合仍然不适用。而基 于特征的匹配方法具有计算速度快和占用内存少的优点，满足工业上的工件定位的实时性 要求，成了机器视觉领域研宄的重点。
[0003] 针对工件图像特有的属性，一般工件图像属于少特征、少纹理图像，基于CCS、 Harris、SIFT、SURF、FAST等特征点匹配检测到的特征点较少，在一定程度上不能保证后续 定位精度。近年来基于形状特征的匹配方法在缺乏纹理和颜色的图像中得到了长足的发 展，尤其是以形状上下文为代表的基于边缘轮廓的形状上下文匹配方法。形状上下文使用 一组直方图来表示整个目标物体形状，每个边缘轮廓上的采样点都用一个统计直方图来表 示，通过描述边缘轮廓序列上的某个点与其他点的空间位置分布关系，实现对边缘轮廓点 的特征描述。对于边缘轮廓序列上的每一个点，都用一个向量来描述，这样的表示方法含有 丰富的信息，对于微小的旋转、尺寸和视角变化具有一定的鲁棒性。但是形状上下文仅仅考 虑到各点的位置分布关系，忽略了点本身的梯度属性，匹配时存在一对多和多对一的误匹 配问题，对于立体匹配中确定立体图像对点之间的对应关系，特征描述区分度不够大，导致 点匹配的精度不能满足后续定位的要求。
【发明内容】
[0004] 本发明为了确定立体匹配中工件立体图像对点之间的对应关系，提供了一种满足 工业精度和实时性要求，且具有一定鲁棒性的基于改进型形状上下文的工件图像稀疏立体 匹配方法。
[0005] 为达此目的，本发明通过如下技术方案实现：
[0006] (1)对原始输入的包含工件的左右图像对分别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，然后根据（2)~（5)分别对左右图像进行特征提取。
[0007] (2)对归一化处理后的图像进行大津法（Otsu)二值化处理，并利用形态学去除毛 刺和内部孔洞，得到对应的二值图像。
[0008] (3)Canny算法提取边缘，由于排除内部短小边缘和孔洞边缘的干扰，得到只保留 外边缘的二值图像，提高了算法抗干扰性，同时减少了后续形状上下文特征匹配的复杂度。
[0009] (4)均匀采样提取边缘点。采取Jitendra的均匀采样方法，从而保证边缘点能准 确描述目标物体的同时，通过减少边缘点数量降低匹配复杂度。
[0010] (5)对（4)得到的离散边缘点图像进行对数极坐标变换，计算并统计各边缘点的 形状直方图特征，得到形状上下文特征向量描述，并得到形状上下文特征向量描述矩阵。
[0011] (6)对左右图像所有的离散边缘点对应的形状上下文特征向量分别进行如下操 作：依次遍历左右图像中的离散边缘点，提取各边缘点相对应的形状上下文特征向量中的 非零元素，记录对应非零元素所在的bin区编号（bin区编号即边缘点在形状直方图中对应 的第i个栅格分量）构成标记向量，由提取出的非零元素构成新的特征描述向量；然后根据 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。
[0012] (7)利用候选匹配点对应的标记向量的相同元素个数对相似性度量值进行加权， 增加匹配点与非匹配点之间的区分度，然后在候选匹配点集中计算对应相似性度量值，进 行形状上下文粗匹配，得到初始匹配点集。
[0013] (8)将（7)中初始匹配点集对应的边缘点投影到原始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。
[0014] (9)为了进一步提高点匹配的精度，对（8)得到的匹配点对进行左右一致性校验， 剔除一对多或者多对一的错误匹配点对，得到最终匹配点对。
[0015] 本发明的有益效果是：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。由形状上下文的粗匹配和梯度方向直方图的细匹配构成 的两级匹配，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。有效解决了实际的双目视觉系统中，由于摄像机从不同角度拍摄工件造成的工件图 像存在微小视角变化、尺度和光照不完全一致的图像匹配问题，是实现后期工件3D定位的 重要前期处理环节。
【附图说明】
[0016] 图1形状上下文bin区划分和bin区边缘点数统计
[0017] 图2本发明的整体算法流程图
【具体实施方式】
[0018] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合具体实施例，并参照 附图，对本发明作进一步详细说明。
[0019] 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，整个算 法流程主要由图像预处理、Canny边缘提取、边缘点均匀采样、形状上下文粗匹配、梯度方向 直方图细匹配和左右一致性校验去除误匹配等构成。
[0020] 为了进一步说明，具体实现步骤为：
[0021] (1)输入包含工件的左右图像对，然后根据⑵~（9)分别对左右图像进行特征提 取。
[0022] (2)对输入图像进行灰度归一化处理。
[0023]g=[f-min(f)]/[max(f)-min(f)]*255 (1)其中：f和g分别