[发明专利]双介质下基于双目视觉的目标姿态测量方法

权利要求书

1.一种双介质下基于双目视觉的目标姿态测量方法，包括如下步骤：

(1)对左右摄像机进行标定，得出摄像机的内参数和外参数，根据该内外参数计算出左摄像机的内参数矩阵M_l1、外参数矩阵M_l2和投影矩阵M_l，右摄像机内参数矩阵M_r1、外参数矩阵M_r2和投影矩阵M_r；通过左右两个摄像机采集目标物体的图像：设左摄像机采集到的图像为I_l(x，y)，右摄像机采集到的图像为I_r(x′，y′)，并对两幅图像依次进行对比度增强和灰度降低处理；

(2)采用Harris角点检测的方法，找出空间目标在左图像I_l(x，y)中的特征点，并得出左图像中每个特征点的图像坐标P_l＝(x，y)^T；

(3)采用极线约束方法进行特征点匹配，并利用金字塔快速匹配方法，以左图像特征点为模板中心，找出空间目标点在右图像I_r(x′，y′)中与左图像特征点相匹配的特征点，得出特征点在右图像的图像坐标P_r＝(x′，y′)^T；

(4)根据左右摄像机的参数和多对匹配特征点的图像坐标进行三维重建，得出特征点在空间中世界坐标系下的三维坐标；

(5)根据折射原理，建立三维坐标值的修正模型，利用该修正模型对世界坐标系下的三维坐标进行修正，得出准确的三维坐标值，在目标物体上建立目标坐标系，计算目标坐标系下的三维坐标值；

(6)根据RANSAC随机采样算法筛选出同一平面内的所有特征点，利用这些特征点在世界坐标系和目标坐标系下的三维坐标值，求解空间目标物体的姿态。

2.根据权利要求1所述的双介质下基于双目视觉的目标姿态测量方法，其中步骤(2)所述的采用Harris角点检测的方法，找出空间目标在左图像I_l(x，y)中的特征点，按如下步骤进行：

(2a)利用式Ix=Il⊗(-1,0,1)TIy=Il⊗(-1,0,1)T]]>计算左图像I_l(x，y)梯度图像，其中表示卷积运算，I_x为水平梯度图像，即图像在x方向的一阶偏导数，I_y为垂直梯度图像，即图像在y方向上的一阶偏导数；

(2b)利用水平梯度图像I_x和垂直梯度图像I_y构造自相关矩阵：

M=w⊗Ix2IxIyIxIyIy2=ACCB,]]>w＝exp(-(x²+y²)/2σ²)，是高斯平滑窗函数，w中的x，y是高斯窗函数内点的横纵坐标值，σ是尺度空间坐标，A是高斯平滑窗函数同图像在x方向上的二阶偏导数的卷积，B是高斯平滑窗函数同图像在y方向上的二阶偏导数的卷积，C是高斯平滑窗函数同图像在x和y方向的二阶混合偏导数的卷积，M矩阵是一个二阶实对称矩阵，必然存在两个特征值λ₁和λ₂；

(2c)取图像中任意一点(x，y)，将对该点是否为角点的判断转化为对M矩阵的特征值λ₁和λ₂的判断，并进一步将其转化为对矩阵M的迹trace(M)和行列式det(M)的计算和判断，其中trace(M)＝λ₁+λ₂＝A+B，det(M)＝λ₁λ₂＝AB-C²，当trace(M)和det(M)满足：det(M)-k·trace²(M)＞T时，则点(x，y)是一个角点，并作为左图的一个特征点，这里T是一个固定的阈值，k是参数，k＝0.04～0.06。