格型和圓型圖像特征點(diǎn)檢測算法研究.pdf

1、機(jī)器視覺在三維重建、視覺監(jiān)控、工業(yè)檢測等領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛。各種視覺測量系統(tǒng)大多需要檢測圖像的幾何特征點(diǎn)，且圖像特征點(diǎn)的檢測精度和效率將直接影響整個(gè)系統(tǒng)的性能，在圖像視覺檢測技術(shù)中具有非常重要的地位。本文以格型和圓型特征圖像作為研究對(duì)象，通過理論分析、仿真研究和實(shí)際測試實(shí)驗(yàn)研究格型角點(diǎn)和圓心的檢測算法及其評(píng)價(jià)方法，主要研究內(nèi)容包括:
　　(1)仿真圖像的生成。通過攝像機(jī)線性的透視投影模型獲得格型和圓型特征圖像，并利用高斯函數(shù)卷積得到與

2、實(shí)際攝像機(jī)拍攝圖像特征類似的仿真圖像。利用該模型可以為圖像特征點(diǎn)檢測算法的檢測實(shí)驗(yàn)和評(píng)價(jià)提供參考基礎(chǔ)。
　　(2)格型圖像特征點(diǎn)檢測算法的研究。主要介紹幾種格型圖像特征點(diǎn)像素級(jí)和亞像素級(jí)檢測算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較分析。針對(duì)格型圖像特征點(diǎn)檢測算法的復(fù)雜度、計(jì)算速度和穩(wěn)定性等問題，提出了一種基于灰度對(duì)稱因子的棋盤格角點(diǎn)亞像素檢測算法。該算法利用方形環(huán)模板進(jìn)行角點(diǎn)檢測，無需高斯濾波及梯度計(jì)算，可以很好地解決算法數(shù)據(jù)量大，運(yùn)算速度慢等問題。

3、在像素級(jí)角點(diǎn)坐標(biāo)鄰域利用灰度對(duì)稱因子加權(quán)法得到亞像素級(jí)角點(diǎn)坐標(biāo)，可有效降低噪聲和其他不確定因素對(duì)角點(diǎn)亞像素檢測精度的影響。
　　(3)圓型圖像特征點(diǎn)檢測算法的研究。主要介紹幾種圓型圖像特征點(diǎn)檢測算法。為了降低圓型圖像特征點(diǎn)檢測算法的計(jì)算量和復(fù)雜度等問題，提出了一種基于橢圓中心灰度對(duì)稱的檢測算法。利用Sobel算子進(jìn)行圖像的邊緣檢測，并利用灰度質(zhì)心法得到橢圓中心點(diǎn)的坐標(biāo)，最后利用灰度對(duì)稱因子加權(quán)法得到橢圓圖像特征點(diǎn)的坐標(biāo)。該算法計(jì)算

4、量小、檢測效率高、受噪聲的影響比較小，并具有一定的精度。
　　(4)圖像特征點(diǎn)檢測算法的評(píng)價(jià)。利用攝像機(jī)線性的透視投影模型產(chǎn)生特征點(diǎn)位置準(zhǔn)確已知的仿真標(biāo)準(zhǔn)圖像，為檢測算法的精度評(píng)價(jià)提供參考;通過改變環(huán)境和光照條件，在靶標(biāo)靜止?fàn)顟B(tài)下以及三坐標(biāo)測量機(jī)微位移狀態(tài)下對(duì)檢測精度進(jìn)行測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，檢測精度在0.2個(gè)像素左右，能夠快速地實(shí)現(xiàn)圖像特征點(diǎn)位置坐標(biāo)的檢測，對(duì)光照、噪聲和圖像的旋轉(zhuǎn)等影響具有一定的穩(wěn)定性，并在機(jī)器視覺3D四輪定位儀