[发明专利]一种基于二基点的标定板特征点自动排序方法

说明书

本发明公开了一种基于二基点的标定板特征点自动排序方法，本发明使用Matlab对特征点进行提取并排序。首先，对图像进行预处理，使特征点的边缘特征更加明显，提取特征点的像素坐标之后，经过最小二乘椭圆拟合得到每个特征点的圆心坐标以及半径。然后，筛选出中心特征点以及两个基点，利用这两个基点坐标拟合直线，筛选出距离最小的N_x个点并排序，N_x为同一水平线上特征点的个数。最后，再向两边进行平移筛选每一行的特征点并把所有的点都排序完成，共N_y组。

技术领域

本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于二基点的标定板特征点自动排序方法。

背景技术

在计算机视觉领域，相机标定是一个基本而又重要的步骤。通过相机标定可以计算出世界坐标系与像素坐标系的对应关系，并且求解出相机的内外参数。通过相机的内外参数以及映射关系，便可以从一个点的像素坐标反推出世界坐标。对于相机标定，其中最重要的一步就是提取出标定板的特征点像素坐标并将其与世界坐标系一一对应起来。

传统的标定板的主要有国际象棋棋盘的图案以及实心圆阵列图案，对于不同的标定板，特征点提取以及排序方法是不同的。有通过确定四个顶点进行排序的。

上述的特征点提取方法虽然可以实现特征点的排序，但是其所需要确定的特征点较多计算比较繁琐，且当某个点提取失误时会造成较大的误差。因此寻找到一种计算简单且精度高的特征点提取并排序的方法非常重要。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于二基点的标定板特征点自动排序方法，仅利用的两个特征点作为方向判断的依据，而且还利用了四个点计算误差提高了精度，降低了计算的复杂程度，能够快速并有效的对标定板特征点圆心坐标进行提取和排序。

本发明的技术方案如下：一种基于二基点的标定板特征点自动排序方法，其步骤如下：

步骤一．读入标定板图片并选择感兴趣的区域，对拍摄的标定板图片进行灰度化以及二值化处理，并提取所有特征点的边缘坐标进行最小二乘椭圆拟合计算各特征点的圆心坐标以及半径；

步骤二．利用各特征点的半径大小筛选出半径最小的六个小特征点；

步骤三．利用六个小特征点的圆心坐标计算每个小特征点与其他小特征点的距离和，将距离之和最小的小特征点作为第一个基点，将距离之和第二小的小特征点作为第二个基点；

步骤四．利用步骤三中的两个基点拟合直线，计算所有特征点的圆心坐标与该拟合直线的距离，挑选出距离最小的N_x个特征点，这N_x个特征点即为与原点同一水平线上的N_x个点，原点就是步骤三中第一个基点；

步骤五．根据第一个基点的y轴坐标减去第二个基点的y轴坐标的正负，判断N_x个点的排序方式；若为正，则N_x个点按照x轴坐标升序排列，若为负，则为降序排列；

步骤六．筛选出步骤二中六个小特征点中去除第一个基点和第二个基点之外的四个小特征点，计算这四个小特征点到步骤四中第一条拟合直线的平均距离，并将第一条拟合直线向上平移该平均距离，计算所有特征点到平移后直线的距离并提取距离最近的两个点作为新的基点，拟合新的直线；

步骤七．重复步骤四、步骤五及步骤六，直到步骤四中第一条拟合直线以上所有的特征点均排序完成；再将步骤四中第一条拟合直线按步骤六相同的方式向下平移，重复步骤四、步骤五及步骤六，直到所有特征点都排序完成；排序完成的点共N_y组，按照世界坐标系的定义方式进行排序。

优选的，步骤一为图像的预处理过程，具体为：

首先，读入标定板的图片，选择感兴趣的区域，对图像进行灰度化，并选取图像中感兴趣的区域用最大类间方差法计算阈值：