用于工件尺寸测量的图像拼接方法技术

本发明专利技术公开了一种用于工件尺寸测量的图像拼接方法，选择尺寸已知的棋盘格标定板作为参考，使用基于harris算法的棋盘格角点检测找到关键点(特征点)；使用随机抽样一致性RANSAC算法得出原图像与代配准图像关键点的坐标变换矩阵实现精匹配；使用缝合线算法并考虑到曝光不同，将灰度、构造、曝光三方面综合考量，得到最佳拼接线。总之，本发明专利技术是一种稳定性好、可靠性高、拼接线准确的方法，应用本发明专利技术可更有效精度更高的完成图像的拼接，为后期针对高精度图像中工件的量测奠定了基础。

Image Mosaic Method for Measuring Workpiece Size

The invention discloses an image mosaic method for workpiece size measurement, which chooses a checkerboard calibration board with known size as a reference, uses corner detection of checkerboard lattice based on Harris algorithm to find key points (feature points); uses Random Sampling Consistency RanSAC algorithm to obtain coordinate transformation matrix of the original image and key points of the substitute registration image to achieve precise matching; uses suture algorithm and combines. Considering the different exposure, the gray level, structure and exposure are considered comprehensively to get the best stitching line. In a word, the invention is a method with good stability, high reliability and accurate stitching line. The application of the invention can achieve image stitching more effectively and more accurately, laying a foundation for later measurement of workpiece in high-precision image.

【技术实现步骤摘要】
用于工件尺寸测量的图像拼接方法
本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种用于工件尺寸测量的图像拼接方法。
技术介绍
图像拼接是一个日益流行的研究领域，它已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点话题。图像拼接所要解决的问题一般表现为通过对齐一系列的空间重叠图像构造一个无缝的高清晰度图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。完成高精度图像拼接的第一步是选择准确度较高的图片配准方法，这样才能找出图片中的关键点(即特征点)。两幅图像完成配准后下一步就是拼接。传统的像素加权拼接方法虽然快捷方便，但拼接域容易出现重合鬼影等问题，毕竟在拼接域边缘没有平滑处理。最佳缝合线的原理是在两幅图像的重叠区域，计算出一条拼接线，使拼接线两侧像素点分别来自同一幅图像，属于动态规划处理的数学模型。学者们提出了很多计算最佳缝合线的算法并取得了不错的效果。Duplaquet于1998年在吸收了多种缝合线算法特点之后，提出了同时考虑到图像色彩区别和构造不同的缝合线的算法：E(x，y)＝Edif(x，y)2-γEedge(x，y)Eedge(x，y)＝min(g1(x，y)，g2(x，y))式中I1和I2分别表示待拼接的两幅图像，E(x，y)dif代表两幅图像中拼接域的色彩区别，Eedge(x，y)表示两幅图像中拼接域的结构差异。其中色彩区别E(x，y)dif用图像拼接域内的坐标点之差的平均数来计算。g1和g2分别是待拼接图像的梯度值，假设图像的结构差异Eedge(x，y)用带拼接图像几何形变程度较小的梯度来计算，式中γ为渐变因子。Mills于2009年提出了一类考虑到有曝光区分算子的拼接线搜索算法：E(x，y)＝Ecolor(x，y)+Egeometry(x，y)式中Ecolor(x，y)和Egeometry(x，y)分别是色彩区别和构造不同，I1和I2分别是对应像素点的色彩程度，g1和g2是待拼接图像重合部分点(x，y)处的梯度值，α和β是曝光区分因子。这种最佳缝合线计算方法虽然解决了曝光不同带来的拼接线结果不同的问题，却忽略了拼接域中图像的平滑性，这样式中的α和β很难得到，同时也有计算效率偏低的问题。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供稳定性好、可靠性高、拼接线准确的用于工件尺寸测量的图像拼接方法。为解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案：用于工件尺寸测量的图像拼接方法，选择尺寸已知的棋盘格标定板作为参考，使用基于harris算法的棋盘格角点检测找到关键点(特征点)；使用随机抽样一致性RANSAC算法得出原图像与代配准图像关键点的坐标变换矩阵实现精匹配；使用缝合线算法并考虑到曝光不同，将灰度、构造、曝光三方面综合考量，得到最佳拼接线。上述用于工件尺寸测量的图像拼接方法，包括以下步骤：<1>将棋盘格板放于工件上，建立工件图像特征点；<2>检测参考图像与待拼接图像两幅图像中的棋盘格角点；<3>对参考图像与待拼接图像进行平面恢复；<4>对两幅图像检测出的角点进行特征点匹配；<5>对匹配的特征点进行去除误匹配操作，提高匹配准确性；<6>计算变换矩阵，将两幅图像拼接；<7>图像融合，拼接图像接缝线处理。harris算法中，根据公式R(i，j)＝det(M)-K*(trace(M))2来判断这个点是不是角点，其中det(M)是求M方阵的行列式的值，trace(M)是求M方阵对角线上元素之和，K就是harris角点检测算法的一个经验值。平面恢复是通过对检测到的特征点进行筛选，得到棋盘格的所有角点，并且已知实际棋盘格角点之间的物理尺寸，建立影像中棋盘格角点和实际棋盘格角点的之间的单应性，就可以将棋盘格恢复成垂直相机主光轴的状态。缝合线利用以下缝合线搜索算法E(x，y)＝αEgray(x，y)2+bEgeometry(x，y)，式中Egray(x，y)2和Egeometry(x，y)分别表示待拼接图片相同部分的灰度区别和构造不同，a，b为灰度区别和构造不同的权重值；拼接线搜索算法的过程为差分图像，得到待拼接图像重合部分差分值，延伸拼接点，将拼接点连起来组成最佳缝合线。针对传统图像拼接算法对于图像拼接精度不高、处理光照干扰以及传统拼接出现的重影问题，专利技术人建立了一种用于工件尺寸测量的图像拼接方法，选择尺寸已知的棋盘格标定板作为参考，使用基于harris算法的棋盘格角点检测找到关键点(特征点)；使用随机抽样一致性RANSAC算法得出原图像与代配准图像关键点的坐标变换矩阵实现精匹配；使用缝合线算法并考虑到曝光不同，将灰度、构造、曝光三方面综合考量，得到最佳拼接线。由于本专利技术是利用工件图片计算出工件的实际尺寸，故在计算过程中，存在由图片像素尺寸到实际尺寸的转换过程，因此在工件图片中要有一个实际长度已知的标定板来求得像素尺寸与实际尺寸的转换关系，所以选择尺寸已知的棋盘格标定板作为参考。另外，由于单纯工件图片缺少特征点以及工件表面粗糙，本专利技术选择以棋盘格标定板上的角点作为图像变换以及拼接的特征点。准确无误的找到棋盘格内部角点的位置是本专利技术的首要问题。为此，使用基于harris算法的棋盘格角点检测找到关键点(特征点)。进行特征点的匹配，在复杂的情况下仍然能够精确的提取关键点，有较高的稳定性和可靠性。尽管如此，由于噪声等误差不能保证关键点匹配的准确性，要对匹配结果进行筛选，本专利技术使用随机抽样一致性RANSAC算法，得出原图像与代配准图像关键点的坐标变换矩阵，从而实现精匹配。拼接部分使用最佳缝合线算法，搜索缝合线，通过变化的系数因子来使灰度信息和构造差异得以最大程度的体现，并考虑到曝光不同，将灰度、构造、曝光三方面综合考量，使得到的拼接线更加准确。总之，本专利技术是一种稳定性好、可靠性高、拼接线准确的方法，应用本专利技术可更有效精度更高的完成图像的拼接，为后期针对高精度图像中工件的量测奠定了基础。附图说明图1是本专利技术图像拼接的流程图。图2是本专利技术筛选后得到的棋盘格角点。图3是应用本专利技术对棋盘格平面进行恢复的示意图，图中：左为倾斜棋盘格，右为正视棋盘格。图4是应用本专利技术拼接的效果图，图中：左为拼接前，右为拼接后。具体实施方式由于是对工件尺寸进行量测，工件上缺乏用于拼接匹配的特征点，选择尺寸已知的棋盘格标定板作为参考，将棋盘格板放于工件上，将棋盘格标定板与待测量工件一起拍照，建立工件图像特征点以备后续处理。为了完成精准拼接，使得测量的工件尺寸达到亚毫米级的精度，要求能够精确检测出棋盘格标定板上的角点，首先要选择精度高的图像匹配算法，找出图像的关键点。本专利技术选择使用harris角点检测算法对图像关键点即特征点的检测，该算法简单易行，在实际工作中得到了广泛的应用。该算法的基本原理是选择一个目标像素点，并选取一个以该目标像素点为中心的小窗口，计算出窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。由此可以得到基本精确的角点。具体如下：首先计算出x方向的梯度Ix和y方向的梯度Iy。利用fspecial函数建立预定义的滤波算子，其语法格式为：h＝本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于工件尺寸测量的图像拼接方法，其特征在于选择尺寸已知的棋盘格标定板作为参考，使用基于harris算法的棋盘格角点检测找到关键点；使用随机抽样一致性RANSAC算法得出原图像与代配准图像关键点的坐标变换矩阵实现精匹配；使用缝合线算法并考虑到曝光不同，将灰度、构造、曝光三方面综合考量，得到最佳拼接线。

【技术特征摘要】
1.一种用于工件尺寸测量的图像拼接方法，其特征在于选择尺寸已知的棋盘格标定板作为参考，使用基于harris算法的棋盘格角点检测找到关键点；使用随机抽样一致性RANSAC算法得出原图像与代配准图像关键点的坐标变换矩阵实现精匹配；使用缝合线算法并考虑到曝光不同，将灰度、构造、曝光三方面综合考量，得到最佳拼接线。2.根据权利要求1所述的用于工件尺寸测量的图像拼接方法，其特征在于包括以下步骤：<1>将棋盘格板放于工件上，建立工件图像特征点；<2>检测参考图像与待拼接图像两幅图像中的棋盘格角点；<3>对参考图像与待拼接图像进行平面恢复；<4>对两幅图像检测出的角点进行特征点匹配；<5>对匹配的特征点进行去除误匹配操作，提高匹配准确性；<6>计算变换矩阵，将两幅图像拼接；<7>图像融合，拼接图像接缝线处理。3.根据权利要求1所述的用于工件尺寸测量的...

【专利技术属性】
技术研发人员：万俊，梁毅，施沛妍，洪刚，李志永，颜三钧，林军，李新科，王磊，闫忠凯，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司北海供电局，
类型：发明
国别省市：广西,45