[发明专利]一种共面圆圆心投影点的定位方法有效
| 申请号: | 200910236998.4 | 申请日: | 2009-10-30 |
| 公开(公告)号: | CN101706960A | 公开(公告)日: | 2010-05-12 |
| 发明(设计)人: | 张广军;赵征;魏振忠;王巍 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00 |
| 代理公司: | 北京派特恩知识产权代理事务所(普通合伙) 11270 | 代理人: | 张颖玲;王黎延 |
| 地址: | 100083*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 圆圆 投影 定位 方法 | ||
技术领域
本发明涉及图像处理中的定位技术,尤其涉及一种共面圆圆心投影点的定 位方法。
背景技术
由于圆投影在图像平面上的椭圆是由大量边缘点定义,而曲线拟合过程对 图像点的噪声有平滑作用,因此,圆特征具备较强的抗噪声能力,利用现有的 拟合算法便可以精确的获得其参数。圆心投影点的定位是视觉任务中图像处理 过程的基本任务,在完成圆心投影点定位的基础上,才可以进一步完成摄像机 标定、相对位置姿态测量、图像的度量矫正以及一些涉及到圆特征的3D重构 等图像处理过程。目前,圆心投影点的定位多应用于摄像机标定、摄像机视觉 姿态测量、以及无人机的自主着陆等方面。
圆心投影点的定位过程中,圆在透视投影中其圆心的投影点存在透视畸变, 且该圆心投影点与所投影的椭圆的圆心点在通常条件下并不重合。因此,直接 使用椭圆圆心点定位圆心的真实投影点来进行标定或者姿态测量,不仅理论上 会存在误差,而且在实际应用中也会影响后续处理过程的精度。
Heikkila(海奇拉)等人在1997年的Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(计算机视觉与 模式视觉IEEE会议)上发表的论文:“A Four-step Camera Calibration Procedure with Implicit Image Correction.(含有图像校正的4步法摄像机标定)”中提到, 利用已知各圆尺寸以及圆之间相对距离的阵列圆进行摄像机标定,具体是:将 椭圆中心作为特征点,采用非线性优化方法估计摄像机内外参数,并且由摄像 机外部参数在非线性优化过程中对所得到的特征点的位置进行矫正以获得圆心 的真实投影点的位置。这种处理方法不仅处理过程较为复杂、效率不高,而且 需要已知阵列圆的排列方式和相对位置关系才能实现。
此外,YihongWu(吴毅红)等人在2006年4月发表于Image and Vision Computing(图像与视觉计算)上的论文“Coplanar circles,quasi-affine invariance and calibration.(共面圆,准仿射不变量以及摄像机标定)”中提出了一种利用 共面双圆进行摄像机自标定的方法,通过比较双圆在图像平面上的交点的位置 关系,来确定真实的虚圆点位置。该方法在计算过程中需要确定两个构造的二 次曲线之间的交点,以便通过极点-极线约束来获得圆心的真实投影点位置。显 然,这种定位方法需要较为复杂的处理过程,才可以确定两个二次曲线的交点, 从而增加了定位处理过程的复杂度,降低了定位处理过程中算法的稳定性,而 且无法获得双圆的结构参数。
发明内容
有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种共面圆圆心投影点的定位方法, 能解决现有技术中圆心真实投影点定位中处理过程复杂的问题。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
本发明提供了一种共面圆圆心投影点的定位方法,所述方法包括:
A、获取摄像机拍摄处于同一平面的两个共面圆得到的测量图像,对该测 量图像进行边缘提取处理,获取测量图像中的椭圆边缘点,并根据所获取的椭 圆边缘点,得到所述共面圆投影在所述测量图像平面上的椭圆表达式;
B、根据得到的椭圆表达式构造二次曲线,得到所述二次曲线的特征值及 对应的特征向量;
C、根据所述特征向量得到所述共面圆的投影不变点,确定所述共面圆圆 心连线的投影直线,并得到该投影直线与所述椭圆的交点;并根据所述特征值 确定所述共面圆的结构参数;
D、根据所述共面圆圆心连线的投影直线与所述椭圆的交点、以及所述共 面圆的结构参数,由交比不变原理,确定所述共面圆圆心的真实投影点的位置;
步骤B中根据得到的椭圆表达式构造二次曲线,包括:根据椭圆的矩阵表 达式e1、e2,由公式构造二次曲线q1以及由公式构造二次曲线 q2;
步骤B中在得到所述二次曲线的特征值及对应的特征向量后,还包括:
B1、根据计算的所述特征向量,得到各所述特征向量之间的欧式距离;并 根据所述欧式距离中的最小值,对所述特征向量进行排序;
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