一種邊角檢測(cè)的棋盤(pán)格角點(diǎn)自動(dòng)篩選方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及棋盤(pán)格檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種邊角檢測(cè)的棋盤(pán)格角點(diǎn)自動(dòng)篩選方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 棋盤(pán)格是相機(jī)標(biāo)定中被廣泛應(yīng)用的一種標(biāo)定板，棋盤(pán)格角點(diǎn)被作為標(biāo)定的特征 點(diǎn)，其提取的位置精度會(huì)直接影響相機(jī)標(biāo)定的精度，進(jìn)而影響計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的準(zhǔn)確度； 針對(duì)棋盤(pán)格的角點(diǎn)檢測(cè)，目前已有較多的方法，如比較經(jīng)典的Harris法，susan法等，常規(guī) 角點(diǎn)檢測(cè)中通過(guò)角點(diǎn)檢測(cè)公式計(jì)算角點(diǎn)水平的高低，并通過(guò)設(shè)定其水平閾值確定角點(diǎn)，即 當(dāng)角點(diǎn)水平大于給定閾值時(shí)則認(rèn)為其是角點(diǎn)，在實(shí)際的棋盤(pán)格角點(diǎn)檢測(cè)中，當(dāng)角點(diǎn)水平閾 值設(shè)定比較高時(shí)，會(huì)產(chǎn)生角點(diǎn)漏檢測(cè)情況，當(dāng)水平閾值設(shè)置較低時(shí)，會(huì)出現(xiàn)角點(diǎn)過(guò)檢測(cè)情 況，即將一些非棋盤(pán)格角點(diǎn)作為角點(diǎn)檢測(cè)出來(lái)，出現(xiàn)角點(diǎn)的誤檢測(cè)；因此，常規(guī)角點(diǎn)檢測(cè)中 常常因閾值設(shè)置困難而導(dǎo)致角點(diǎn)檢測(cè)準(zhǔn)確率不高，影響相機(jī)標(biāo)定精度，迫切需要對(duì)現(xiàn)有技 術(shù)的角點(diǎn)檢測(cè)方法進(jìn)行改進(jìn)改良，以提高角點(diǎn)檢測(cè)準(zhǔn)確率，確保相機(jī)標(biāo)定精度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于提供一種能夠在閾值設(shè)置較低情況下，通過(guò)角點(diǎn)組成形狀的識(shí) 別自動(dòng)從檢測(cè)的角點(diǎn)中確定真實(shí)棋盤(pán)格角點(diǎn)并去除偽角點(diǎn)的邊角檢測(cè)的棋盤(pán)格角點(diǎn)自動(dòng) 篩選方法，以解決上述【背景技術(shù)】中提出的問(wèn)題。
[0004] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：
[0005] -種邊角檢測(cè)的棋盤(pán)格角點(diǎn)自動(dòng)篩選方法，包括以下步驟：
[0006] 1)相機(jī)拍攝棋盤(pán)格圖像：利用相機(jī)拍攝制作的黑白棋盤(pán)格靶標(biāo)，獲得棋盤(pán)格灰度 圖像；
[0007] 2)常規(guī)角點(diǎn)檢測(cè)：對(duì)拍攝的圖像利用常規(guī)角點(diǎn)檢測(cè)方法，設(shè)定一個(gè)較低的角點(diǎn)水 平閾值進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)，獲得過(guò)角點(diǎn)檢測(cè)的角點(diǎn)集合，該集合即為后續(xù)待篩選角點(diǎn)集合S，該 集合中包含了所有的真實(shí)棋盤(pán)格角點(diǎn)以及一些非棋盤(pán)格角點(diǎn)；
[0008] 3)在待識(shí)別角點(diǎn)集合中，搜索符合棋盤(pán)格角點(diǎn)特征的角點(diǎn)，并將其歸入真實(shí)棋盤(pán) 格角點(diǎn)集合，輸出棋盤(pán)格真實(shí)角點(diǎn)，具體過(guò)程包括以下步驟：
[0009] a.按位置關(guān)系搜索位于圖像最左上角的角點(diǎn)，作為初始角點(diǎn)ml;
[0010] b.分別搜索初始角點(diǎn)的右近鄰角點(diǎn)m2、下近鄰角點(diǎn)m3和右下近鄰角點(diǎn)m4,并計(jì)算 由角點(diǎn)ml、m2、m3、m4所組成的四邊形與矩形的形狀相似度，計(jì)算方法包括以下步驟：
[0011] i)計(jì)算特征向量：對(duì)于任一角點(diǎn)mi，某個(gè)特征點(diǎn)（記為叫）到其它點(diǎn)的距離為：
[0012] S(m；,nij),....,S(m；,m；j),S(m；,mi+1),. . . . ,S(m；,mN)
[0013] 把這些值按照從小到大排列，則構(gòu)成特征向量：
[0014] S1=υ2，····，5ιΝ1)(式 1)
[0015] ii)計(jì)算角點(diǎn)集合組成形狀之間的相關(guān)函數(shù)：
[0016] 假設(shè)兩組角點(diǎn)集合所組成的特征向量分別為SpS,，則兩個(gè)形狀之間的相關(guān)系數(shù) 尺氏川》如下：
[0017]
[0018] 計(jì)算的相關(guān)系數(shù)是一個(gè)介于0和1之間的值，當(dāng)其值等于1時(shí)，說(shuō)明兩者的相似度 最尚；等于〇,則說(shuō)明它們不相似；
[0019]c.在[0,1]之間設(shè)定一個(gè)相似度閾值Th，將計(jì)算得到的相似度與閾值比較，若大 于閾值Th，則判定四個(gè)角點(diǎn)組成的形狀為矩形；并將這四個(gè)角點(diǎn)歸入新的角點(diǎn)集合，否則 繼續(xù)搜索角點(diǎn)ml的近鄰角點(diǎn)mt作為初始角點(diǎn)，并重復(fù)步驟b，直至搜索到符合矩形形狀的 四個(gè)角點(diǎn)，并將其歸入新角點(diǎn)集合；
[0020] d.重復(fù)步驟b和步驟c，直至遍歷完所有角點(diǎn)集合中的角點(diǎn)；
[0021] e.判斷新的角點(diǎn)集合與之前的角點(diǎn)集合是否一致，若一致，則停止搜索，并認(rèn)為當(dāng) 前角點(diǎn)集合即為真實(shí)角點(diǎn)集合，并輸出；否則，更新角點(diǎn)集合，即將新的角點(diǎn)集合中的點(diǎn)依 次作為初始角點(diǎn)，搜索其右方、下方與右下方的近鄰角點(diǎn)，組成四邊形，并按步驟b和步驟c 重新搜索。
[0022] 作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：所述步驟3中的近鄰角點(diǎn)采用距離和方向子圖搜索， 為了有效搜索某一角點(diǎn)的近鄰角點(diǎn)，將所有角點(diǎn)依據(jù)其位置關(guān)系構(gòu)造無(wú)向圖，為了全面描 述各個(gè)近鄰點(diǎn)之間的位置關(guān)系，建立兩個(gè)子圖分別描述各角點(diǎn)之間的距離和角度關(guān)系，兩 個(gè)子圖為距離子圖和方向子圖。
[0023] 作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述距離子圖由若干頂點(diǎn)和邊組成，集合中的角點(diǎn) 組成圖的頂點(diǎn)，各個(gè)角點(diǎn)之間的歐式距離為各頂點(diǎn)之間邊的權(quán)值，距離子圖的建立方法為： 依次提取集合中的角點(diǎn)，假設(shè)當(dāng)前提取的是第i個(gè)角點(diǎn)，則分別計(jì)算當(dāng)前角點(diǎn)與已經(jīng)提取 出的所有角點(diǎn)之間的歐式距離屯，（j=0、l、"·、?-1)，并采用二維鄰接矩陣對(duì)其進(jìn)行表 不。
[0024] 作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述方向子圖的頂點(diǎn)由角點(diǎn)集合中的所有角點(diǎn)組 成，邊的權(quán)值為兩個(gè)頂點(diǎn)之間的角度，具體計(jì)算方法為：假設(shè)第i個(gè)角點(diǎn)與第j個(gè)角點(diǎn)的坐 標(biāo)分別為Pi(xi,yi)，Pj(xj,yj)，則兩個(gè)點(diǎn)之間的夾角為：
[0025]
[0026] 作為本發(fā)明再進(jìn)一步的方案：所述步驟3中近鄰角點(diǎn)的搜索方法包括以下步驟：
[0027] i)確定近鄰角點(diǎn)的平均距離
[0028] 對(duì)于角點(diǎn)集合中的任一點(diǎn)，首先統(tǒng)計(jì)與該角點(diǎn)歐式距離最近的3個(gè)角點(diǎn)與該點(diǎn)的 距離的平均值，并將此距離作為該角點(diǎn)與其近鄰點(diǎn)的距離；然后統(tǒng)計(jì)集合中所有角點(diǎn)與其 近鄰點(diǎn)的距離的平均值Dm;
[0029] ii)對(duì)待處理角點(diǎn)，分別搜索該角點(diǎn)的水平、垂直和45度方向的3個(gè)近鄰點(diǎn)，搜索 某一角點(diǎn)到某方向的近鄰點(diǎn)時(shí)，若判斷該近鄰點(diǎn)與當(dāng)前角點(diǎn)的距離D小于Dm或大于Dm- 定的像素范圍時(shí)，則認(rèn)為該近鄰點(diǎn)無(wú)效，則繼續(xù)沿該方向搜索近鄰點(diǎn)直至搜索到滿足要求 的近鄰角點(diǎn)；若沿該方向搜索距離超過(guò)2Dm，則該方向停止搜索。
[0030]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明提出了一種能夠在閾值設(shè)置較低 情況下，通過(guò)角點(diǎn)組成形狀的識(shí)別自動(dòng)從檢測(cè)的角點(diǎn)中確定真實(shí)棋盤(pán)格角點(diǎn)，去除偽角點(diǎn) 的方法，能夠從過(guò)角點(diǎn)檢測(cè)方法所得到的角點(diǎn)集合中自動(dòng)確定出所有棋盤(pán)格真實(shí)角點(diǎn)子集 合，剔除偽角點(diǎn)，通過(guò)設(shè)計(jì)一種矩形形狀的模板，并計(jì)算各角點(diǎn)組成的形狀與矩形形狀的 相似度確定其是否為棋盤(pán)格角點(diǎn)，采用雙子圖的方法描述各角點(diǎn)之間的位置關(guān)系，利用圖 論知識(shí)分別創(chuàng)建距離子圖和方向子圖搜索角點(diǎn)，有效解決了常規(guī)角點(diǎn)檢測(cè)中存在的角點(diǎn)誤 檢測(cè)問(wèn)題，提高了角點(diǎn)檢測(cè)準(zhǔn)確率；本發(fā)明對(duì)采用常規(guī)角點(diǎn)檢測(cè)，當(dāng)設(shè)定角點(diǎn)閾值水平較低 存在角點(diǎn)過(guò)檢測(cè)時(shí)，提供了一種無(wú)需人工干預(yù)，自動(dòng)從檢測(cè)到的角點(diǎn)集合中確定真實(shí)棋盤(pán) 格角點(diǎn)子集的方法，提高角點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確率，為相機(jī)標(biāo)定、三維重建等后續(xù)處理奠定基礎(chǔ)。
【附圖說(shuō)明】
[0031] 圖1為本發(fā)明中角點(diǎn)檢測(cè)的步驟流程圖。
[0032] 圖2為本發(fā)明中角點(diǎn)搜索的步驟流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0033] 下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；?本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他 實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0034] 請(qǐng)參閱圖1~2,本發(fā)明實(shí)施例中，一種邊角檢測(cè)的棋盤(pán)格角點(diǎn)自動(dòng)篩選方法，包 括以下步驟：
[0035] 1)相機(jī)拍攝棋盤(pán)格圖像：利用相機(jī)拍攝制作的黑白棋盤(pán)格靶標(biāo)，獲得棋盤(pán)格灰度 圖像；
[0036] 2)常規(guī)角點(diǎn)檢測(cè)：對(duì)拍攝的圖像利用常規(guī)角點(diǎn)檢測(cè)方法，設(shè)定一個(gè)較低的角點(diǎn)水 平閾值進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)，獲得過(guò)角點(diǎn)檢測(cè)的角點(diǎn)集合，該集合即為后續(xù)待篩選角點(diǎn)集合S，該 集合中包含了所有的真實(shí)棋盤(pán)格角點(diǎn)以及一些非棋盤(pán)格角點(diǎn)；
[0037] 3)在待識(shí)別角點(diǎn)集合中，搜索符合棋盤(pán)格角點(diǎn)特征的角點(diǎn)，并將其歸入真實(shí)棋盤(pán) 格角點(diǎn)集合，輸出棋盤(pán)格真實(shí)角點(diǎn)，具體過(guò)程包括以下步驟：
[0038]a.按位置關(guān)系搜索位于圖像最左上角的角點(diǎn)，作為初始角點(diǎn)ml ;
[0039] b.分別搜索初始角點(diǎn)的右近鄰角點(diǎn)m2、下近鄰角點(diǎn)m3和右下近鄰角點(diǎn)m4,并計(jì)算 由角點(diǎn)ml、m2、m3、m4所組成的四邊形與矩形的形狀相似度，計(jì)算方法包括以下步驟：
[0040] i)計(jì)算特征向量：對(duì)于任一角點(diǎn)mi，某個(gè)特征點(diǎn)（記為叫）到其它點(diǎn)的距離為： [0041 ]S(m；,nij),....,S(m；,m；j),S(m；,mi+1),. . . . ,S(m；,mN)
[0042] 把這些值按照從小到大排列，則構(gòu)成特征向量：
[0043]SfUw.D(式 1)
[0044] ii)計(jì)算角點(diǎn)集合組成形狀之間的相關(guān)函數(shù)：
[0045] 假設(shè)兩組角點(diǎn)集合所組成的特征向量分別為Sp S,，則兩個(gè)形狀之間的相關(guān)系數(shù) 尺