亚像素级角点的检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种亚像素级角点的检测方法及系统。该方法包括：提供标定板，采集标定板的图像；对图像进行预处理以得到第一图像；在第一图像的任一四邻域Dij内，进行边缘提取，并拟合四邻域Dij内的四邻域边，得到四邻域边的直线方程；根据四邻域边的直线方程得到四邻域Dij内的等距点Oij的坐标；在四邻域Dij内，根据四邻域边的直线方程得到四邻域对角线的方向，其中，对角线为四邻域Dij的两条对角线中平均灰度值较低的一条；在四邻域Dij内，对过等距点Oij沿四邻域对角线方向上的域段内，采用SINC函数灰度分布进行角点位置的约束，以得到亚像素级角点。本发明专利技术的方法降低了标定板图像采集时噪声的影响，有效提高了亚像素角点检测的准确率和精度。

Subpixel corner detection method and system

The invention discloses a sub-pixel corner detection method and a system. The method includes: providing a calibration board and collecting the image of the calibration board; preprocessing the image to get the first image; extracting the edge in any four-neighborhood Dij of the first image and fitting the four-neighborhood edges in the four-neighborhood Dij to get the linear equation of the four-neighborhood edges; obtaining the coordinates of the equidistant point Oij in the four-neighborhood Dij according to the linear equation of the four-neighborhood edges; and obtaining the coordinates of the equidistant point Oij in the four-neighborhood Dij according According to the linear equation of the four neighborhood edges, the direction of the four neighborhood diagonals is obtained. The diagonal is one of the two diagonals of the four neighborhood Dij with the lower average gray value. In the four neighborhood Dij, the gray distribution of SINC function is used to restrict the position of the corner points along the four neighborhood diagonal direction of Oij, so as to get the sub-pixel corner points. The method of the invention reduces the influence of noise in image acquisition of calibration board, and effectively improves the accuracy and accuracy of sub-pixel corner detection.

【技术实现步骤摘要】
亚像素级角点的检测方法及系统
本专利技术涉及亚像素级角点检测
，特别涉及一种亚像素级角点的检测方法及系统。
技术介绍
随着先进制造技术的快速发展，高端装备中对具有微小孔金属零部件的需求不断增长。其中，微小孔的表面质量和形状精度对金属零部件的使用寿命及稳定性，有着至关重要的作用。目前，对孔径为0.1～1mm微小孔的常用加工工艺路线为：首先，用微细柱状电极以电火花方式加工出微小通孔，然后用侧壁绝缘中空柱状电极以电解方式进行二次加工。电解二次加工能够去除毛刺和减薄重熔层，还会修复电火花加工后表面微裂纹，从而有效提高微小孔的形状精度和表面质量。微小孔电解二次加工过程中，所用侧壁绝缘中空电极进入电火花预先加工的微小通孔时，侧壁绝缘中空电极与微小孔是否对中，是影响微小孔加工质量的关键所在。目前，由于图像对中法具有速度快和非接触等优势，被广泛应用于中空电极与微小孔二次加工的对中过程中。采用图像对中法进行对中时，系统不可避免的噪声和畸变会对微小孔对中过程产生显著的负面影响。因此、对图像采集装置的显微标定，是精密微小孔对中装置中不可或缺的步骤。迄今、针对图像采集装置的显微标定，多采用结构已知、精度较高的标定块作为空间参照物，将标定块放置于显微镜下，通过求解空间点和图像点之间的映射矩阵，实现图像采集装置的显微标定，这种标定算法的精度是由标定块(微黑白棋盘格)角点坐标的检测精度所决定的。结合微小孔孔径为0.1～1mm的微小特征，为满足标定过程中的高精度要求，其标定块(微黑白棋盘格)中的角点坐标的检测精度必须要达到亚像素级。目前，常用角点检测方法主要有直线交点法和灰度特征法等。直线交点法从几何位置的角度出发，先通过检测黑白棋盘格的边缘直线，再采用求直线交点的方法来获得角点坐标。此类方法简单易行，但角点检测精度为像素级，难以满足微小孔对中系统显微标定过程中的亚像素级精度要求。灰度特征法主要有SUSAN角点检测法和Harris角点检测法。传统SUSAN算法的检测精度为像素级，为了提高检测精度，研究人员提出了一种基于SUSAN算法的亚像素级角点检测方法，即灰度重心法。灰度重心法先采用基于SUSAN算子的圆形模板，在检测域中依次扫描，获得像素级角点；然后在圆形模板内，用灰度重心法来求得角点的亚像素级坐标。该方法运算快捷且精度较高，但对模板的要求较高，查找匹配模板的效率较低且对图像的噪声敏感，易产生多检与漏检。2015年韩国研究人员BokY等在SUSAN算法的基础上提出一种改进十字模板匹配的方法，实现了黑白棋盘格亚像素级角点检测。该方法有效降低了标定板外围噪声对角点检测准确率和精度的影响程度；但算法过程较复杂、实时性较低。Harris角点检测法是从图像局部的小窗口观察图像特征，小窗口向任意方向的移动都将导致图像灰度的明显变化，其灰度变化最大处即为角点。由于角点检测精度的亚像素级要求，基于Harris算法的亚像素级角点检测方法主要有灰度中心法和二次多项式逼近法。灰度中心法是假设角点的精确位置在某点，则任意一个从该点到指向其邻域中的另一点的向量，都与该处的图像灰度梯度垂直。该方法提取角点的亚像素坐标精度较高，但此方法对图像质量的要求较高，在微小孔对中系统显微标定过程中图像采集时的噪声易对该算法的精度产生显著负面影响，例如角点周围噪声会造成角点的多检。二次多项式逼近法是利用一个二元二次多项式来逼近角点响应函数，对多项式的待定系数可以使用最小二乘法求解得到，而二次多项式的极值点就是所求的亚像素级角点。虽然二次多项式逼近法运算简单直接、对图像噪声不敏感且角点的漏检率和多检率较低，但是该方法的检测精度低于灰度中心法和灰度重心法，难以满足微小孔对中系统显微标定过程中的亚像素级精度要求。综上所述，在微小孔对中系统显微标定时，需对微黑白棋盘格标定板的角点进行亚像素级坐标提取，而现有的亚像素级角点检测方法难以保证角点提取的准确率以及角点亚像素级坐标的精度。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种亚像素级角点的检测方法。该方法利用四邻域的等距点以及过等距点的四邻域对角线方向上的SINC函数灰度约束角点，降低了标定板图像采集时噪声的影响，有效提高了亚像素角点检测的准确率和精度。本专利技术的第二个目的在于提出一种亚像素级角点的检测系统。为了实现上述目的，本专利技术的第一方面的实施例公开了一种亚像素级角点的检测方法，包括以下步骤：提供标定板，采集所述标定板的图像；对所述图像进行预处理以得到第一图像；在所述第一图像的任一四邻域Dij内，进行边缘提取，并拟合所述四邻域Dij内的四邻域边，得到四邻域边的直线方程；根据所述四邻域边的直线方程得到所述四邻域Dij内的等距点Oij的坐标在所述四邻域Dij内，根据所述四邻域边的直线方程得到四邻域对角线的方向，其中，所述对角线为四邻域Dij的两条对角线中平均灰度值较低的一条；在四邻域Dij内，对所述过等距点Oij沿四邻域对角线方向上的域段内，采用SINC函数灰度分布进行角点位置的约束，以得到亚像素级角点。根据本专利技术实施例的亚像素级角点的检测方法，利用四邻域的等距点以及过等距点的四邻域对角线方向上的SINC函数灰度约束角点，降低了标定板图像采集时噪声的影响，有效提高了亚像素角点检测的准确率和精度。另外，根据本专利技术上述实施例的亚像素级角点的检测方法还可以具有如下附加的技术特征：在一些示例中，所述根据四邻域边的直线方程得到所述四邻域Dij内的等距点Oij的坐标包括：通过上邻域边与下邻域边的直线方程，计算上邻域边和下邻域边间的等距线el；根据左邻域边与右邻域边的直线方程，计算左邻域边和右邻域边间的等距线em；求取所述等距线el与所述等距线em的交点，其中，所述交点为等距点Oij。在一些示例中，上邻域边li-1的直线方程为：y＝ci-1x+di-1，ci-1和di-1分别为上邻域边li-1所在直线的斜率和截距；下邻域边li+1的直线方程为：y＝ci+1x+di+1，ci+1和di+1分别为下邻域边li+1所在直线的斜率和截距；所述等距线el的直线方程为：y＝qx+p，其中，所述p和q分别为拟合等距线el的截距和斜率。在一些示例中，左邻域边mj-1的直线方程为：y＝aj-1x+bj-1，aj-1和bj-1分别为左邻域边mj-1所在直线的斜率和截距；右邻域边mj+1的直线方程为:y＝aj+1x+bj+1，aj+1和bj+1分别为右邻域边mj+1所在直线的斜率和截距；等距线em的直线方程为：y＝vx+u，其中，u和v分别为拟合等距线em的截距和斜率。在一些示例中，在所述四邻域Dij内以等距点Oij为圆心、半径为S的圆形区域Zij内，约束在所述区域Zij内的灰度分布满足SINC函数，其中，所述SINC函数f(x,y)的表达式为：其中，Δx和Δy分别是x轴的偏移量和y轴的偏移量。在一些示例中，在所述任一四邻域Dij内，根据上邻域边li-1、下邻域边li+1、左邻域边mj-1、右邻域边mj+1和等距点计算出过等距点Oij的沿对角线方向的直线lm′ij方程，所述直线lm′ij方程为：其中，所述为所述对角线的斜率。在一些示例中，在四邻域Dij内，对所述过等距点Oij的沿四邻域对角本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种亚像素级角点的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：提供标定板，采集所述标定板的图像；对所述图像进行预处理以得到第一图像；在所述第一图像的任一四邻域Dij内，进行边缘提取，并拟合所述四邻域Dij内的四邻域边，得到四邻域边的直线方程；根据所述四邻域边的直线方程得到所述四邻域Dij内的等距点Oij的坐标

【技术特征摘要】
1.一种亚像素级角点的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：提供标定板，采集所述标定板的图像；对所述图像进行预处理以得到第一图像；在所述第一图像的任一四邻域Dij内，进行边缘提取，并拟合所述四邻域Dij内的四邻域边，得到四邻域边的直线方程；根据所述四邻域边的直线方程得到所述四邻域Dij内的等距点Oij的坐标在所述四邻域Dij内，根据所述四邻域边的直线方程得到四邻域对角线的方向，其中，所述对角线为四邻域Dij的两条对角线中平均灰度值较低的一条；在四邻域Dij内，对所述过等距点Oij的沿四邻域对角线方向上的域段内，采用SINC函数灰度分布进行角点位置的约束，以得到亚像素级角点。2.根据权利要求1所述的亚像素级角点的检测方法，其特征在于，所述根据四邻域边的直线方程得到所述四邻域Dij内的等距点Oij的坐标包括：通过上邻域边与下邻域边的直线方程，计算上邻域边和下邻域边间的等距线el；根据左邻域边与右邻域边的直线方程，计算左邻域边和右邻域边间的等距线em；求取所述等距线el与所述等距线em的交点，其中，所述交点为等距点Oij。3.根据权利要求2所述的亚像素级角点的检测方法，其特征在于，其中，上邻域边li-1的直线方程为：y＝ci-1x+di-1，ci-1和di-1分别为上邻域边li-1所在直线的斜率和截距；下邻域边li+1的直线方程为：y＝ci+1x+di+1，ci+1和di+1分别为下邻域边li+1所在直线的斜率和截距；所述等距线el的直线方程为：y＝qx+p，其中，所述p和q分别为拟合等距线el的截距和斜率。4.根据权利要求2所述的亚像素级角点的检测方法，其特征在于，其中，左邻域边mj-1的直线方程为：y＝aj-1x+bj-1，aj-1和bj-1分别为左邻域边mj-1所在直线的斜率和截距；右邻域边mj+1的直线方程为:y＝aj+1x+bj+1，aj+1和bj+1分别为右邻域边mj+1所在直线的斜率和截距；等距线em的直线方程为：y＝vx+u...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔全存，骆荣坤，刘桂礼，樊夏辉，李东，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：北京,11