[发明专利]基于对称性分析的摄像机标定棋盘图像角点检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理和机器视觉领域，尤其是图像处理和机器视觉领域一种基于对称性分析的摄像机标定棋盘图像角点检测方法。

背景技术

在图像测量和机器视觉领域中，摄像机标定是指根据摄像机模型求取摄像机内外参数的过程，是从二维图像获取三维信息的基本步骤，被广泛应用于三维重建、视觉检测和监控等领域。在现有摄像机标定方法中，基于黑白棋盘图像的平面模板标定方法由于标定模板制作简单、标定方法成熟而被广泛应用。由于摄像机标定精度在很大程度上取决于标定模板角点的定位精度，因此如何检测标定模板的角点位置是机器视觉领域的重要研究课题。

在摄像机标定实验中，由于棋盘图像往往具有较复杂的背景，为减少背景图像对棋盘图像角点检测的影响，目前大多采用鼠标点击的人机交互方法进行角点检测。该方法需要首先采用鼠标按一定顺序点击棋盘图像外围的4个点，用以定出角点位置的参考范围，然后再通过角点检测算法检测出点击范围内的角点。这种方法费时费力，难以实现摄像机标定过程的自动化。另一些研究关注于如何改进传统角点检测方法以解决棋盘图像角点检测问题，而对具有复杂背景棋盘图像的角点提取问题研究较少。

目前，已提出一些棋盘图像角点自动提取方法。如采用hough变换通过提取图像直线特征检测棋盘图像角点，以实现棋盘图像特征点的自动提取。总的来说，与摄像机标定方法相比，目前提出的专门针对棋盘图像角点自动检测和提取的方法依然较少，这在一定程度上阻碍了摄像机标定过程自动化程度的提高。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述问题，提供一种新的基于对称性分析的摄像机标定棋盘图像角点检测方法，该方法综合考虑棋盘图像具有的对称性，实现了棋盘图像角点的自动检测，适用于摄像机标定。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于对称性分析的摄像机标定棋盘图像角点检测方法，包括：进行棋盘图像读取；对读取的图像进行边缘检测；对边缘图像进行二值化；在二值化的边缘图像上进行候选特征点检测，得到候选特征点；对检测到的候选特征点进行聚类；对每个候选特征点聚类中的所有候选特征点进行对称性计算，得到特征点集合；在特征点集合中进行初始角点检测；以初始角点为初始搜索点，估计出其它角点位置，在位置误差范围内将所估计角点位置处的特征点置为角点；对搜索到的角点行进行判断；输出最终角点。

具体步骤如下：

步骤(1)：开始，读取棋盘图像；

步骤(2)：对图像采用canny算子进行边缘检测，得到边缘图像；

步骤(3)：对边缘图像进行二值化，得到二值化的边缘图像；

步骤(4)：在二值化的边缘图像上进行候选特征点检测，通过设置大小为w×w的滑动窗口遍历二值化边缘图像，如果滑动窗口的边缘与二值化边缘图像中的边缘有4个交点则将滑动窗口的中心点置为候选特征点，从而得到候选特征点集合；

步骤(5)：采用图像点标注的方法将检测到的候选特征点进行聚类，得到候选特征点的聚类；

步骤(6)：采用ChESS算子计算每个候选特征点聚类中所有候选特征点的对称响应值；

步骤(7)：根据候选特征点的对称响应值判断该点是否为特征点，如果是则把该点放入特征点集合中，如果不是则舍去该点；

步骤(8)：判断所有候选特征点聚类所对应特征点的提取是否完成，如果完成则进入步骤(9)；如果未完成，则返回步骤(6)；

步骤(9)：在特征点集合中，进行初始角点检测；

步骤(10)：以初始角点为初始搜索点，估计出其它角点位置，在位置误差范围内将角点位置处的特征点置为角点；对搜索到的角点按行进行排列，并称该行角点为角点行；设置棋盘图像一行角点中所含角点的个数，若搜索到的一行角点中含有的角点个数与设定的角点个数相同则将该行角点设置为正常角点行，如果角点个数不同则设置为非正常角点行；

步骤(11)：判断已搜索到的角点行中是否含有两个相邻的正常角点行；若检测到两个相邻的正常角点行，则采用正常角点行对已搜索到的角点行进行数据对齐，使角点行满足对称性要求，进入步骤(12)；若搜索结束未找到两个相邻正常角点行，则将当前棋盘图像作为异常情况进行处理，进入步骤(13)；

步骤(12)：输出图像角点，

步骤(13)结束。

所述步骤(5)中采用图像点标注的方法将检测得到的候选特征点进行聚类，得到候选特征点聚类集合的方法为：