棋盘格图像角点亚像素的检测方法
【专利摘要】一种棋盘格图像角点亚像素的检测方法，包括三步：1、采用摄像机拍摄棋盘格标定模板，获得该棋盘格标定模板的模板图像，对该模板图像进行二值化，得到二值化图像；2、采用圆形模板遍历二值化图像，分别对二值化图像的所有被测像素点进行筛选，筛选出候选角点；3、根据候选角点对称分布在该角点集所确定的真角点附近的特性，计算候选角点的像素位置的横坐标平均值和纵坐标平均值，并将该横、纵坐标平均值作为真角点的亚像素坐标。本发明所提供的棋盘格图像角点亚像素的检测方法，仅使用简单的四则运算而不需要微分、插值、曲面拟合等运算，因而检测过程简单，易于实现，可直接获得亚像素级精度，具有较好的检测精度和实时性。
【专利说明】祺盘格图像角点亚像素的检测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于摄像机标定【技术领域】中的检测方法，特别涉及一种棋盘格图像角点亚像素的检测方法。
【背景技术】
[0002]棋盘格标定模板因具有特征简单、对比度明显、易于识别等特点，在摄像机标定技术中应用广泛。棋盘格图像角点检测是否准确直接决定了摄像机的标定精度，进而影响了后续视觉测量等任务的精度。因此，提高棋盘格图像角点检测的准确性，是视觉测量领域重要研究课题。目前，棋盘格图像角点检测方法可以分为基于边缘检测进行角点检测的方法和基于灰度变化进行角点检测的方法。
[0003]现有技术文献I和现有技术文献2提供了两种不同的基于边缘检测进行角点检测的方法。由于二者的角点检测效果很大程度上依赖于边缘检测的结果，因此当图像出现畸变时，角点的检测精度也会因边缘检测误差变大而急剧下降。
[0004]基于灰度变化进行角点检测的方法是利用角点附近局部像素的灰度值的变化进行检测。该类算法避免了基于边缘检测进行角点检测的方法所存在的上述缺陷，具有较好的综合性能，但仍存在一些局限性，如在现有技术文献3所公开的方法中，当处于复杂背景条件下时，则难以获得较好的检测精度，在现有技术文献4、现有技术文献5、现有技术文献6所公开的方法中，对角点进行定位的精度仅是像素级，当要获得亚像素级的精度时还需要进行后续处理，现有技术文献7所公开的方法虽然算法检测精度高但实时性差，现有技术文献8所公开的方法算法虽然实时性好但曝光程度较大时检测精度低。
[0005]现有技术文献:
[0006][现有技术文献I]:黑白棋盘格角点检测算法[J].东北大学学报(自然科学版)，2007,28 (8):1090-1093.[0007][现有技术文献2]:复杂背景下的棋盘格角点检测方法，CN200910045951.X.[0008][现有技术文献3]:—种基于Harris算子的棋盘格角点亚像素提取方法，CN201310291199.3.[0009][现有技术文献4]:用于摄像机标定的棋盘图像角点检测新算法[J].仪器仪表学报，2011，(32) 5:1109-1113.[0010][现有技术文献5]:基于灰度差异的棋盘格角点自动检测[J].光学精密工程，2011， (19)6:1360-1366.[0011][现有技术文献6]:—种X型角点亚像素提取方法，CN200510082766.X.[0012][现有技术文献7]:采用环形模板的棋盘格角点检测[J].光学精密工程，2013，
(21)1:189-196.[0013][现有技术文献8]:用于从灰度图像中提取X型角点的快速处理方法，CN201010105470.6.
【发明内容】
[0014] 本发明的目的是提供一种棋盘格图像角点亚像素的检测方法，以解决上述问题。
[0015]为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案为:
[0016]一种棋盘格图像角点亚像素的检测方法，其特征在于，包括以下三个步骤:
[0017]步骤一:采用摄像机拍摄棋盘格标定模板，获得该棋盘格标定模板的模板图像，对该模板图像进行二值化，得到二值化图像；
[0018]步骤二:采用圆形模板遍历二值化图像，分别对二值化图像的所有被测像素点进行筛选，当圆形模板内相邻像素点的灰度跳变次数为四次且跳变点之间所对应的弧长和弦长两两相等，则被测像素点作为候选角点，反之，则被测像素点不作为候选角点，从筛选出的所有候选角点中找出隶属于同一真角点的候选角点，组成隶属于同一真角点的候选角点集Sk，
[0019]圆形模板的构造方法为:
[0020]1)、将二值化图像的每个像素点均用正方形表示，每个像素点对应一个正方形，
[0021]2)、以二值化图像的某个被测像素点所对应正方形的中心为圆心，以模板图像中的一个棋盘格边长的一半为半径作圆，
[0022]3)、当圆的圆弧线所穿过的正方形位于圆内的面积大于等于该正方形面积的一半时，该正方形所对应的像素点用于组成圆形模板，反之，则该正方形所对应的像素点被去除不用于组成圆形模板，若去除该正方形所对应的像素点后组成圆形模板的像素点之间不连续时，则采用与被除去像素点最接近的且位于圆内的像素点予以弥补；
[0023]步骤三:根据Sk内的候选角点对称分布在该角点集所确定的真角点附近的特性，计算候选角点集Sk内的所有候选角点的像素位置的横坐标平均值和纵坐标平均值，并将该横、纵坐标平均值作为真角点的亚像素坐标PkUci, y0)。
[0024]本发明的技术方案的进一步特征在于:在步骤二中，被测像素点进行筛选的方法为:
[0025]a)、以被测像素点为圆形模板的圆心，如果圆形模板内所有相邻的像素点的灰度跳变次数总和不等于4，则该被测像素点不是角点，结束对该被测像素点的检测，开始对下一个被测像素点进行检测；如果圆形模板内所有相邻的像素点的灰度跳变次数总和等于4，则将该被测像素点定为可疑角点，转入步骤b)；
[0026]b)、将可疑角点所对应的跳变点依次标记为A、B、C、D，如果该四个跳变点能够满足式(I)和式(2)，则将该可疑角点作为候选角点，并储存在候选角点集S中；否则，不作为候选角点，转入步骤a)对下一个被测像素点进行检测，
【权利要求】
1.一种棋盘格图像角点亚像素的检测方法，其特征在于，包括以下三个步骤: 步骤一:采用摄像机拍摄棋盘格标定模板，获得该棋盘格标定模板的模板图像，对该模板图像进行二值化，得到二值化图像； 步骤二:采用圆形模板遍历所述二值化图像，分别对所述二值化图像的所有被测像素点进行筛选，当所述圆形模板内相邻像素点的灰度跳变次数为四次且跳变点之间所对应的弧长和弦长两两相等，则被测像素点作为候选角点，反之，则被测像素点不作为候选角点，从筛选出的所有候选角点中找出隶属于同一真角点的候选角点，组成隶属于同一真角点的候选角点集Sk， 所述圆形模板的构造方法为: 1)、将所述二值化图像的每个像素点均用正方形表示，每个像素点对应一个正方形， 2)、以所述二值化图像的某个被测像素点所对应正方形的中心为圆心，以所述模板图像中的一个棋盘格边长的一半为半径作圆， 3)、当所述圆的圆弧线所穿过的正方形位于所述圆内的面积大于等于该正方形面积的一半时，该正方形所对应的像素点用于组成所述圆形模板，反之，则该正方形所对应的像素点被去除不用于组成所述圆形模板，若去除该正方形所对应的像素点后组成所述圆形模板的像素点之间不连续时，则采用与被除去像素点最接近的且位于所述圆内的像素点予以弥补； 步骤三:根据所述Sk内的候选角点对称分布在该角点集所确定的真角点附近的特性，计算所述候选角点集Sk内的所有候选角点的像素位置的横坐标平均值和纵坐标平均值，并将该横、纵坐标平均值作为真角点的亚像素坐标Pk(Xt), Yo)。
2.根据权利要求1所述的棋盘格图像角点亚像素的检测方法，其特征在于: 在所述步骤二中，所述被测像素点进行筛选的方法为: a)、以被测像素点为圆形模板的圆心，如果圆形模板内所有相邻的像素点的灰度跳变次数总和不等于4，则该被测像素点不是角点，结束对该被测像素点的检测，开始对下一个被测像素点进行检测；如果圆形模板内所有相邻的像素点的灰度跳变次数总和为4次，则将该被测像素点定为可疑角点，转入步骤b)； b)、将所述可疑角点所对应的跳变点依次标记为A、B、C、D，如果该四个跳变点能够满足式(I)和式(2)，则将所述可疑角点作为候选角点，并储存在候选角点集S中；否则，不作为候选角点，转入步骤a)对下一个被测像素点进行检测，
3.根据权利要求1所述的棋盘格图像角点亚像素的检测方法，其特征在于: 其中，所述亚像素坐标Pk (Xtl, Ytl)的计算方法为:
设所述Sk中包含m个候选角点,即Sk = (P1 (X1, Y1)，P2 (x2, y2)，…，Pm (xm，ym)}，根据所述Sk，得到如式(5)所示的真角点的亚像素坐标PkUtl, y0):
【文档编号】G06T7/00GK103927750SQ201410156284
【公开日】2014年7月16日 申请日期:2014年4月18日 优先权日:2014年4月18日
【发明者】朱坚民, 李记岗, 战汉, 张统超, 李孝茹, 齐北川 申请人:上海理工大学