基于滚转目标的环绕式圆形标记点的匹配方法组成比例

本发明专利技术提供一种基于滚转目标的环绕式圆形标记点的匹配方法，包括创建特征编码标记点，所述的特征编码标记点是指1个或多个相同圆形标记点的组合；创建环绕式编码圆形标记点，环绕式圆形标记点是指布置在投放物滚转模型表面分为头部和尾部的特征编码标记点组合，头部圆形标记点集合记为{Head}，尾部标记点集合记为{Tail}；提取圆形标记点，圆形标记点的匹配。本发明专利技术解决了外挂物风洞模型在6个自由度方向运动时的标记点识别和匹配难题，无需对外挂物风洞模型开孔布线，不会破坏外挂物风洞模型的气动外形，不改变其结构强度和刚度，降低了外挂物风洞模型的设计难度和成本，提高了解码效率，具有快速性。

Matching Method of Circumferential Marking Points Based on Rolling Target

【技术实现步骤摘要】
基于滚转目标的环绕式圆形标记点的匹配方法
本专利技术涉及外挂物分离的风洞试验
，特别涉及一种外挂物风洞模型环绕式圆形标记点匹配方法。
技术介绍
高速复杂流场中运动物位姿测量是确定运动物飞行轨迹、运动模态等气动性能的重要手段。随着科学技术不断进步，当被测物体具有高速运动的特性且被测环境在复杂的流场下，对位姿测量精度的要求不断提高，尤其是在风洞投放试验中对投放物位姿测量高精度的要求。近年来，单目视觉位姿测量具有测量运动范围广，对实验模型设计无特殊要求，不改变模型气动外形，能够适应复杂实验环境和高速运动的被测物体，处理时间快，测量精度高等优点，逐渐成为投放物位姿测量的研究热点。单目位姿测量核心内容之一是目标特征提取与匹配。主要工作包括标记点的设计、识别、中心定位和同名标记点匹配。常见的标记点形状有圆形、十字形、方形等。标记点的匹配是对标记点进行编码解码得到唯一的身份信息，编码标记点的种类分为颜色信息类标记点、圆环标记点、环绕式标记点等形式。对于滚转体类投放物的同名标记点匹配问题，美国宇航局Langley研究中心早在2001年建立了单目视频测量的智能风洞测量系统用来测量模型姿态、变形和弯曲，其中16-Ft跨音速隧道标准模型具有滚转型，采用环绕式反光标记点配合外置光源进行图像采集。2017年英国伦敦理工学院LinZhang等人对超声探头进行实时跟踪，以圆柱目标为被测体，设计棋盘顶点和圆形标记点集合解决了位姿模糊问题。Liu等人设计了螺旋式环绕圆形标记点以及基于颜色编码反光标记点进行副油箱分离标记点匹配工作。滚转型的投放物被测物体存在6个自由度的运动，滚转型的被测物体尺寸小，增加了标记点的识别和匹配的难度。为了实现尺寸小的滚转型被测目标上标记点准确且快速的匹配，本文提出了一种基于滚转目标的环绕式匹配方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：高速复杂流场中外挂物上特征标记点的识别定位与匹配是确定外挂物的分离特性、飞行轨迹的重要基础数据。针对小型滚转体类投放物的特征标记点匹配问题，设计了一种环绕式标记点编码解码方法。该方法具有不破坏气动外形、不开孔布线、设计简单、制造成本低等优点。解决了小型滚转体类投放物存在6个自由度方向运动的标记点匹配难题。本专利技术采取的技术方案如下：基于滚转目标的环绕式圆形标记点的匹配方法，包括以下步骤：步骤一、创建特征编码标记点，所述的特征编码标记点是指1个或多个相同圆形标记点的组合；步骤二、创建环绕式编码圆形标记点，环绕式圆形标记点是指布置在投放物滚转模型表面分为头部和尾部的特征编码标记点组合，头部圆形标记点集合记为{Head}，尾部标记点集合记为{Tail}。步骤三、提取圆形标记点，具体步骤如下：S31：使用相机拍摄贴有环绕式圆形标记点的被测物体，将采集的图像传输到计算机中；S32：本专利使用的摄像机是单反相机，成像的图片是彩色图像，若是使用工业相机采集的原始图像是灰度图像，则可省去彩色图像灰度化步骤；由于受到现场环境和图像传输过程中会产生噪声，需对灰度图像进行高斯滤波；滤波后的图像进行灰度拉伸，增加被测物体与背景对比度，有利于标记点的边缘识别；接着在灰度图像进行自适应二值化，转换成二值化图像；最后在二值化图像上进行八邻域边界跟踪，计算轮廓的面积S和周长C。S33：根据标记点的尺寸、特性，设置约束准则筛选出圆形标记点的轮廓。本专利采用的圆形标记点，根据圆的特性设计约束准则为面积周长约束、目标轮廓的包围盒长短轴(长宽)之比、轮廓的面积与包围盒的面积之比，设定阀值，可筛选出圆形标记点的轮廓，约束准则为：其中，s1,s2为面积的阀值，c1,c2为周长的阀值，a,b为包围盒的长短轴，通过轮廓的行列最大最小值计算，T1,T2为a,b之比的阀值。S34：对圆形标记点进行中心定位，查阅相关文献，中心定位算法中鲁棒性最优的是灰度重心定位[3,4]。本文的圆形标记点设计的全白或者全黑，在二值化上标记点像素区域的灰度值分布均匀，所以采用灰度重心定位，其公式为：其中，(x0,y0)是该轮廓的中心像点坐标，x＝1…m,y＝1…n是该圆形标记点的轮廓区域内像素坐标个数，I(x,y)是像素坐标(x,y)处的灰度值。步骤四、圆形标记点的匹配，具体步骤如下：S41：记圆形标记点的中心坐标为集合Q(q1,…qn)，求Q中每个中心坐标与其他中心坐标之间的距离，记为矩阵其中行向量代表第qi像点坐标与其他像点之间的距离，具体表示为：dij表示为第qi像点与第qj像点的距离，公式为：其中，i＝(q1,…,qn)，j＝(q1,…,qn|j≠i)。计算矩阵D中元素最小值，记为Dmin_i，记录Dmin_i所在的行向量记为dmin_q，根据编码设计原则中第一条原则中可知Dmin_i为某个B、C、D、E样式中相邻标记点的距离，则dmin_q所在行序号代表是头部的点，放入头部集合{Head}中。S42：计算dmin_q行向量中元素最大值，记为Dmax。根据编码第二条原则知与头部标记点最远的距离一定是尾部的标记点，故该元素Dmax所在列序号是尾部的点，记为q_max放入集合{Tail}中。S43：对头尾部的圆形标记点进行分类，分别放入集合{Head}、{Tail}中：S431：计算像点q_max在D中所在的行向量中最小值元素，该元素列序号是尾部的点，记为q_max_min，放入集合{Tail}中。S432：集合Q中剩余的点与q_max、q_max_min三点是否共线，若是共线为尾部的点，放入集合{Tail}中，否则是头部的点，放入集合{Head}。共线计算公式为：S44：根据头部标记点与尾部向量是否垂直，对头部集合{Head}进行同组分类，解码。S441：对{Head}集合进行每组样式分类。{Head}集合中第i像点与{Head}中其他像点组成的向量，求该向量与尾部向量是否垂直，向量之间的夹角满足85°＜θ＜95°，则是同组样式的圆形标记点，放入集合Code_i(i为{Head}中第i像点同组集合)，若第i像点与其他像点组成向量与尾部向量都不垂直则是A样式。S442：统计Code_i中每组标记点个数，则是这组样式的编码。编码集合记为Decode_i。S443：计算Code_i第i组样式中像点与q_max之间的距离，Code_i根据距离排序后放入集合sortCode_i。最远的像点为这组样式的起始圆，起始圆坐标放入集合startCode_i。S444：判断每组样式中是否有断裂的点，断裂导致错误判断该样式的编码。计算sortCode_i中起始圆与该组样式最后圆的距离与Dmin_i的倍数，若倍数大于Decode_i值则存在断裂，更新序号，重新计算该样式编码Decode_i。例如D样式，若缺失中间第2圆，判断该样式为C，计算倍数是3倍，则该圆序号为4，重新定义这组样式为D。S445：判断startCode_i中每个起始圆是否共线，共线则说明未漏识别起始圆，如存在不共线的起始圆则舍弃该像片。根据startCode_i的行坐标或者列坐标升序排序startCode_i、Decode_i以及startCode_i(startCode_i中行列坐标差值大作为排序的坐标)。则排序后Decode_i为编码片段。S446：Decode_i编码片段顺本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于滚转目标的环绕式圆形标记点的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、创建特征编码标记点，所述的特征编码标记点是指1个或多个相同圆形标记点的组合；步骤二、创建环绕式编码圆形标记点，环绕式圆形标记点是指布置在投放物滚转模型表面分为头部和尾部的特征编码标记点组合，头部圆形标记点集合记为{Head}，尾部标记点集合记为{Tail}；步骤三、提取圆形标记点，步骤四、圆形标记点的匹配。

【技术特征摘要】
1.基于滚转目标的环绕式圆形标记点的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、创建特征编码标记点，所述的特征编码标记点是指1个或多个相同圆形标记点的组合；步骤二、创建环绕式编码圆形标记点，环绕式圆形标记点是指布置在投放物滚转模型表面分为头部和尾部的特征编码标记点组合，头部圆形标记点集合记为{Head}，尾部标记点集合记为{Tail}；步骤三、提取圆形标记点，步骤四、圆形标记点的匹配。2.根据权利要求1所述的基于滚转目标的环绕式圆形标记点的匹配方法，其特征在于，所述的步骤三、提取圆形标记点，具体步骤如下：S31：使用相机拍摄贴有环绕式圆形标记点的被测物体，将采集的图像传输到计算机中；S32：如果摄像机是单反相机，成像的图片是彩色图像进行灰度化，若是使用工业相机采集的原始图像是灰度图像，则可省去彩色图像灰度化步骤；对灰度图像进行高斯滤波；滤波后的图像进行灰度拉伸，增加被测物体与背景对比度，有利于标记点的边缘识别；接着在灰度图像进行自适应二值化，转换成二值化图像；最后在二值化图像上进行八邻域边界跟踪，计算轮廓的面积S和周长C；S33：根据标记点的尺寸、特性，设置约束准则筛选出圆形标记点的轮廓；采用的圆形标记点，根据圆的特性设计约束准则为面积周长约束、目标轮廓的包围盒长短轴(长宽)之比、轮廓的面积与包围盒的面积之比，设定阀值，可筛选出圆形标记点的轮廓，约束准则为其中，s1,s2为面积的阀值，c1,c2为周长的阀值，a,b为包围盒的长短轴，通过轮廓的行列最大最小值计算，T1,T2为a,b之比的阀值；S34：对圆形标记点进行中心定位，查阅相关文献，中心定位算法中鲁棒性最优的是灰度重心定位；圆形标记点设计的全白或者全黑，在二值化上标记点像素区域的灰度值分布均匀，采用灰度重心定位，其公式为：其中，x＝1…m,y＝1…n是该圆形标记点的轮廓区域内像素坐标，I(x,y)是像素坐标(x,y)处的灰度值。3.根据权利要求1所述的基于滚转目标的环绕式圆形标记点的匹配方法，其特征在于，所述的步骤四、圆形标记点的匹配，具体步骤如下：S41：记圆形标记点的中心坐标为集合Q(q1,…qn)，求Q中每个中心坐标与其他中心坐标之间的距离，记为矩阵其中行向量代表第qi像点坐标与其他像点之间的距离，具体表示为：dij表示为第qi像点与第qj像点的距离，公式为：其中，i＝(q1,…,qn)，j＝(q1,…,qn|j≠i)；计算矩阵D中元素最小值，记为Dmin_i，记录Dmin_i所在的行向量记为dmin_q，根据编码设计原则中第一条原则中可知Dmin_i为某个B、C、D、E样式中相邻标记点的距离，则dmin_q所在行序号代表是头部的点，放入头部集合{Head}中；S42：计算dmin_q行向量中元素最大值，记为Dmax；根据编码第二条原则知与头部标记点最远的距离一定是尾部的标记点，故该元素Dmax所在列序号是尾部的点，记为q_max放入集合{Tail}中；S43：对头尾部的圆形标记点进行分类，分别放入集合{Head}、{Tail}中：S44：根据头部标记点与尾部向量是否垂直，对头部集合{Head}进行同组分类，解码；S45：对尾部进行解码，以头部编码片...

【专利技术属性】
技术研发人员：董秀成，周单，任磊，朱林梅，陈威，
申请(专利权)人：西华大学，
类型：发明
国别省市：四川,51