一种针对特定平面图形的快速角点匹配方法组成比例

技术编号:10362925 阅读:174 留言:0更新日期:2014-08-27 18:58
本发明专利技术提供了一种针对特定平面图形的快速角点匹配方法,包括步骤:(1)制作特定棋盘格图纸,布置在单色环境的平面上。(2)对图像进行灰度化及相应预处理工作。(3)通过harris角点检测算子进行角点检测,分别获取两张图像的角点坐标。(4)通过自定义的方向向量和先验匹配点坐标差范围进行角点匹配。(5)以SSD作为相似度评价指标,进一步提高匹配角点的精度。该方法具有匹配速度快,精度高,误匹配率低的优点。本发明专利技术可用于求取双目摄像机针对该平面的单应矩阵。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像配准领域,具体涉及一种针对特定平面图形的特征点匹配方法。
技术介绍
图像配准属于计算机视觉领域的一个研究热点问题,是对摄像机在不同时间、不同视角等条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配融合。其中常用的方法有基于灰度的图像配准和基于特征的图像配准。基于特征的图像配准中,特征主要针对点特征。基于点特征的图像配准,其实现步骤主要分为特征点的提取和特征点的匹配,再通过匹配点对来建立空间几何变换模型,实现图像配准。在多视觉几何应用中,常常需要计算两台或多台摄像机基于同一平面的单应矩阵,以此来确定摄像机之间的几何位置关系。若使用DLT(直接线性变换)算法计算单应矩阵,则首先需要已知若干对基于某一外平面的匹配点。因此,需要一种简单易实现、匹配精度高、误匹配率低的方法来完成特征点的匹配工作。为了自动完成两台摄像机针对同一外平面的特征点匹配工作,本专利技术设计了一种便于角点提取的特殊棋盘格平面图形,通过角点检测算法提取角点,并使用自定义的方向向量和先验坐标差进行角点匹配,再使用SSD(差的平方和)作为相似度检测标准,对初匹配的坐标点进行优化,得到更精确的匹配点坐标对。
技术实现思路
本专利技术提出了,与现有的特征点匹配方法相比,具有简单易实现、匹配精度高、误匹配率低的特点。本专利技术至少采用如下技术方案之一实现。,其包括如下步骤:(I)制作一张棋盘格平面图形,布置在单色环境的平面上;该平面图形被划分成若干个大小相同的白色矩形区域,并以黑色线条间隔之;拍摄图像时,使棋盘格平面图形尽量多的充满拍摄图像画面;(2)对拍摄的两张平面图像进行灰度化及相应预处理工作,具体包括:(2a)若摄像机拍摄的图像存在畸变现象,则应首先进行畸变矫正工作;(2b)若摄像机拍摄的图像为彩色图像,则需要对图像进行灰度化处理;(3)使用harris角点检测算子,通过预设阈值和非最大值抑制的方法,分别对获取的两张灰度图像即图像I和图像2进行角点检测,得到两张图像的备选角点坐标序列;(4)通过自定义的方向向量和先验匹配点坐标差范围进行角点匹配,具体包括:(4a)方向向量是利用周围领域的颜色值进行计算的,向量仅存在4个值,不能计算出方向向量的角点被删掉,从而筛选出存在方向向量的角点并记录其方向向量;(4b)从步骤(4a)筛选出的两张图像的角点中,随机选择5对匹配点坐标对,计算其坐标值之差的均值,确定为两张图像间的近似坐标差均值E。;遍历步骤(4a)得到图像I的角点,利用方向向量相等和Sbs(E-EeXThreshc)Id两个条件作为匹配成功的条件,到图像2的角点中进行搜索,得到匹配点坐标对;(5)以SSD作为相似度评价指标,将步骤(4b)得到的匹配点对进行坐标微调,进一步提高匹配角点的精度。作为优化的,所述步骤(1)中所述黑色线条在图像上所占的宽度大于10个像素值。作为优化的,所述步骤(1)中拍摄的图像中所述黑色线条为横平竖直的状态,即水平黑色线条的倾斜程度不超过15°,竖直黑色线条的倾斜程度也不超过15°。作为优化的,步骤(4a)中所述的方向向量的确定方法如下:遍历步骤(3)得到的备选角点,以角点位置为中心,设置一个7*7的方形区域,查询方形四个顶点位置的颜色值,若三个颜色值为黑色,一个颜色值为白色,则规定指向白色顶点的方向作为该角点的方向;并规定数字1,2,3,4分别作为指向左上、右上、左下、右下的方向向量。作为优化的步骤(4b)中所述的abs (E-E。)〈Threshold中,[0021 ] E为当前待检测的角点间对坐标差(X1 - X2, Y1 - Y2);Ec作为两张图像匹配角点间的近似平均坐标差;Threshold作为E与E。差值的上限;将abs (E-E。)〈Threshold作为角点匹配的一个必要条件,且用于计算E。的角点要在图像上分布均匀。作为优化的,所述步骤(5)具体实现方法如下:假设匹配点PpP2分别来自图像I和图像2,即对应左图和右图;以P1为中心确定一个大小可配置的区域A1,如5*5 ;以P2为中心,确定一个搜索区域,如5*5,该搜索区域中的每个点,均能确定一个与以P1为中心所确定区域相同大小的区域A2 ;将A1与搜索区域中每一个A2作比较,使用SSD作为判据,计算其相似度;在以P2为中心的搜索区域中,SSD响应值最小的点被确定为与P1匹配度最高的点;从而以该SSD响应值最小的点作为新坐标代替己的坐标,确定更加精确的匹配关系。作为优选的,步骤(3)使用harris角点检测算子,分别获取两幅图像的角点坐标。具体实现步骤如下:(3.1)计算图像的方向导数Ix,Iy,并计算方向导数的乘积IIxy,得到五个与图像大小相同的矩阵;(3.2)然后对/?2,/ν:,Ixy进行高斯滤波,计算图像中每个点的自相关矩阵Μ,本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种针对特定平面图形的快速角点匹配方法,包括如下步骤:(1)制作一张棋盘格平面图形,布置在单色环境的平面上;该平面图形被划分成若干个大小相同的白色矩形区域,并以黑色线条间隔之;拍摄图像时,使棋盘格平面图形尽量多的充满拍摄图像画面;(2)对拍摄的两张平面图像进行灰度化及相应预处理工作,具体包括:(2a) 若摄像机拍摄的图像存在畸变现象,则应首先进行畸变矫正工作;(2b) 若摄像机拍摄的图像为彩色图像,则需要对图像进行灰度化处理;(3)使用harris角点检测算子,通过预设阈值和非最大值抑制的方法,分别对获取的两张灰度图像即图像1和图像2进行角点检测,得到两张图像的备选角点坐标序列;(4)通过自定义的方向向量和先验匹配点坐标差范围进行角点匹配,具体包括:(4a)方向向量是利用周围领域的颜色值进行计算的,向量仅存在4个值,不能计算出方向向量的角点被删掉,从而筛选出存在方向向量的角点并记录其方向向量;(4b)从步骤(4a)筛选出的两张图像的角点中,随机选择5对匹配点坐标对,计算其坐标值之差的均值,确定为两张图像间的近似坐标差均值Ec;遍历步骤(4a)得到图像1的角点,利用方向向量相等和abs( E‑Ec) < Threshold两个条件作为匹配成功的条件,到图像2的角点中进行搜索,得到匹配点坐标对;(5)以SSD作为相似度评价指标,将步骤(4b)得到的匹配点对进行坐标微调,进一步提高匹配角点的精度。...

【技术特征摘要】
1.一种针对特定平面图形的快速角点匹配方法,包括如下步骤: (1)制作一张棋盘格平面图形,布置在单色环境的平面上;该平面图形被划分成若干个大小相同的白色矩形区域,并以黑色线条间隔之;拍摄图像时,使棋盘格平面图形尽量多的充满拍摄图像画面; (2)对拍摄的两张平面图像进行灰度化及相应预处理工作,具体包括: (2a)若摄像机拍摄的图像存在畸变现象,则应首先进行畸变矫正工作; (2b)若摄像机拍摄的图像为彩色图像,则需要对图像进行灰度化处理; (3)使用harris角点检测算子,通过预设阈值和非最大值抑制的方法,分别对获取的两张灰度图像即图像I和图像2进行角点检测,得到两张图像的备选角点坐标序列; (4)通过自定义的方向向量和先验匹配点坐标差范围进行角点匹配,具体包括: (4a)方向向量是利用周围领域的颜色值进行计算的,向量仅存在4个值,不能计算出方向向量的角点被删掉,从而筛选出存在方向向量的角点并记录其方向向量; (4b)从步骤(4a)筛选出的两张图像的角点中,随机选择5对匹配点坐标对,计算其坐标值之差的均值,确定为两张图像间的近似坐标差均值E。;遍历步骤(4a)得到图像I的角点,利用方向向量相等和abs( E-Ec) < Threshold两个条件作为匹配成功的条件,到图像2的角点中进行搜索,得到匹配点坐标对; (5)以SSD作为相似度评价指标,将步骤(4b)得到的匹配点对进行坐标微调,进一步提高匹配角点的精度。2.根据权利要求1所述的快速角点匹配方法,其特征在于所述步骤(1)中所述黑色线条在图像上所占的宽度大于10个像素值。3.根据权利要求1所述的快速角点匹配方法,其特征在于所述步...

【专利技术属性】
技术研发人员:杜娟胡池胡跃明冯颖
申请(专利权)人:华南理工大学
类型:发明
国别省市:广东;44

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