[发明专利]一种边角检测的棋盘格角点自动筛选方法

摘要

本发明公开了一种边角检测的棋盘格角点自动筛选方法，通过相机拍摄棋盘格图像，利用常规角点检测获得待识别角点集合，进而搜索真实角点子集，最终输出棋盘格真实角点；本发明通过设计一种矩形形状的模板，通过计算各角点组成的形状与矩形形状的相似度确定其是否为棋盘格角点，采用双子图的方法描述各角点之间的位置关系,利用图论知识分别创建距离子图和方向子图搜索角点；进行常规角点检测时，当设定角点阈值水平较低存在角点过检测时，无需人工干预，能自动从检测到的角点集合中确定真实棋盘格角点子集，剔除伪角点,提高了角点检测的准确率，为相机标定、三维重建等后续处理奠定基础。

主权项

一种边角检测的棋盘格角点自动筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：1)相机拍摄棋盘格图像：利用相机拍摄制作的黑白棋盘格靶标，获得棋盘格灰度图像；2)常规角点检测：对拍摄的图像利用常规角点检测方法，设定一个较低的角点水平阈值进行角点检测，获得过角点检测的角点集合，该集合即为后续待筛选角点集合S，该集合中包含了所有的真实棋盘格角点以及一些非棋盘格角点；3)在待识别角点集合中，搜索符合棋盘格角点特征的角点，并将其归入真实棋盘格角点集合，输出棋盘格真实角点，具体过程包括以下步骤：a.按位置关系搜索位于图像最左上角的角点，作为初始角点m1；b.分别搜索初始角点的右近邻角点m2、下近邻角点m3和右下近邻角点m4，并计算由角点m1、m2、m3、m4所组成的四边形与矩形的形状相似度，计算方法包括以下步骤：ⅰ)计算特征向量：对于任一角点mi,某个特征点(记为m_i)到其它点的距离为：S(m_i,m₁),....,S(m_i,m_i‑1),S(m_i,m_i+1),....,S(m_i,m_N) 把这些值按照从小到大排列，则构成特征向量：S_i＝(S_i1,S_i2,....,S_iN‑1)  (式1)ⅱ)计算角点集合组成形状之间的相关函数：假设两组角点集合所组成的特征向量分别为S_i、S_j，则两个形状之间的相关系数R(S_i,S_j)如下：(式2)计算的相关系数是一个介于0和1之间的值，当其值等于1时，说明两者的相似度最高；等于0，则说明它们不相似；c.在[0，1]之间设定一个相似度阈值Th，将计算得到的相似度与阈值比较，若大于阈值Th，则判定四个角点组成的形状为矩形；并将这四个角点归入新的角点集合，否则继续 搜索角点m1的近邻角点mt作为初始角点，并重复步骤b，直至搜索到符合矩形形状的四个角点，并将其归入新角点集合；d.重复步骤b和步骤c，直至遍历完所有角点集合中的角点；e.判断新的角点集合与之前的角点集合是否一致，若一致，则停止搜索，并认为当前角点集合即为真实角点集合，并输出；否则，更新角点集合，即将新的角点集合中的点依次作为初始角点，搜索其右方、下方与右下方的近邻角点，组成四边形，并按步骤b和步骤c重新搜索。