本发明专利技术涉及机器视觉技术领域，公开了一种亚像素位姿确定方法、装置、设备及存储介质。本发明专利技术通过获取待匹配目标在多维参数空间中的像素级位姿，以像素级位姿为中心，获取预设参数空间范围内的各位姿点对应的参数空间分值，然后根据各位姿点和各位姿点对应的参数空间分值构建超密度函数，再根据超密度函数确定待匹配目标的亚像素位姿。本发明专利技术通过以像素级位姿为中心，获取预设参数空间范围内的各位姿点对应的参数空间分值，能够减少计算量，再根据超密度函数确定待匹配目标的亚像素位姿，相较于现有的通过分值插值方法或最小二乘迭代方法计算亚像素位姿，本发明专利技术上述方式能够根据超密度函数高速、高精度地计算轮廓匹配的亚像素位姿。位姿。位姿。
【技术实现步骤摘要】
亚像素位姿确定方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及机器视觉
，尤其涉及一种亚像素位姿确定方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]轮廓匹配技术在机器视觉中应用非常广泛，基于轮廓的匹配技术是最常用的定位方法。在高精度定位应用中，需要进一步提升到亚像素精度，一般场景下需要行列方向的x和y的数值精度达到0.1像素以下的位置精度，在旋转精度达到0.1度以下的角度精度。在对运行时间和性能有特殊要求的情况下，需要在提高亚像素精度的情况下，不能以增大运行时间为代价。主要有两种方法进行定位：1)一种是基于分值插值方法，该方法是基于分值拟合函数进行插值运算，并计算极大值点位置，该极大值位置即为所求的具备亚像素精度的位置和角度值；2)另一种是基于最小二乘迭代方法，即最小化所有模板轮廓点到它们对应的图像点的距离函数，通过多次迭代调整x和y的行列位置，以及angle旋转角度，使得距离值越来越小，逐步逼近亚像素精度的位置和角度值，但是随着精度逐次提高，运行时间也会增大。因此，如何高速、高精度地计算轮廓匹配的亚像素位姿，成为一个亟待解决的问题。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于提供了一种亚像素位姿确定方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何高速、高精度地计算轮廓匹配的亚像素位姿的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种亚像素位姿确定方法，所述亚像素位姿确定方法包括以下步骤：
[0006]获取待匹配目标在多维参数空间中的像素级位姿；
[0007]以所述像素级位姿为中心，获取预设参数空间范围内的各位姿点对应的参数空间分值；
[0008]根据各位姿点和各位姿点对应的参数空间分值构建超密度函数；
[0009]根据所述超密度函数确定所述待匹配目标的亚像素位姿。
[0010]可选地，所述通过轮廓匹配获取待匹配目标在多维参数空间中的像素级位姿的步骤，具体包括：
[0011]通过轮廓匹配获取待匹配目标在多维参数空间中的初始像素级位姿；
[0012]获取所述初始像素级位姿中的各个参数维度对应的预设数量的样本点；
[0013]根据所述样本点确定像素级位姿。
[0014]可选地，所述根据所述样本点确定像素级位姿的步骤，具体包括：
[0015]根据所述样本点构建抛物线方程，并获取所述抛物线方程对应的极值位置；
[0016]获取所述极值位置与所述初始像素级位姿之间的距离；
[0017]在所述距离小于阈值距离时，将所述初级像素级位姿作为像素级位姿。
[0018]可选地，所述获取所述极值位置与所述初始像素级位姿之间的距离的步骤之后，还包括：
[0019]在所述距离大于或等于阈值距离时，根据所述距离对所述初始像素级位姿进行更新，并返回所述获取所述初始像素级位姿中的各个参数维度对应的预设数量的样本点的步骤，直至所述距离小于阈值距离，获得更新后的像素级位姿；
[0020]将所述更新后的像素级位姿作为像素级位姿。
[0021]可选地，所述根据各位姿点和各位姿点对应的参数空间分值构建超密度函数的步骤，具体包括：
[0022]根据各位姿点和各位姿点对应的参数空间分值构建初始超密度函数；
[0023]对所述初始超密度函数进行曲面拟合，获得超密度函数。
[0024]可选地，所述根据所述超密度函数确定所述待匹配目标的亚像素位姿的步骤，具体包括：
[0025]获取所述超密度函数对应的驻点位姿；
[0026]获取所述超密度函数对应的黑塞矩阵；
[0027]根据所述驻点位姿和所述黑塞矩阵确定所述待匹配目标的亚像素位姿。
[0028]可选地，所述根据所述驻点位姿和所述黑塞矩阵确定所述待匹配目标的亚像素位姿的步骤，具体包括：
[0029]将所述驻点位姿代入所述黑塞矩阵中，获得目标矩阵；
[0030]在所述目标矩阵为负定矩阵时，将所述驻点位姿作为所述待匹配目标的亚像素位姿。
[0031]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种亚像素位姿确定装置，所述亚像素位姿确定装置包括：
[0032]位姿获取模块，用于获取待匹配目标在多维参数空间中的像素级位姿；
[0033]空间分值获取模块，用于以所述像素级位姿为中心，获取预设参数空间范围内的各位姿点对应的参数空间分值；
[0034]函数构建模块，用于根据各位姿点和各位姿点对应的参数空间分值构建超密度函数；
[0035]亚像素位姿确定模块，用于根据所述超密度函数确定所述待匹配目标的亚像素位姿。
[0036]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种亚像素位姿确定设备，所述亚像素位姿确定设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的亚像素位姿确定程序，所述亚像素位姿确定程序配置为实现如上文所述的亚像素位姿确定方法的步骤。
[0037]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有亚像素位姿确定程序，所述亚像素位姿确定程序被处理器执行时实现如上文所述的亚像素位姿确定方法的步骤。
[0038]本专利技术通过获取待匹配目标在多维参数空间中的像素级位姿，以像素级位姿为中心，获取预设参数空间范围内的各位姿点对应的参数空间分值，然后根据各位姿点和各位
姿点对应的参数空间分值构建超密度函数，再根据超密度函数确定待匹配目标的亚像素位姿。本专利技术通过以像素级位姿为中心，获取预设参数空间范围内的各位姿点对应的参数空间分值，能够减少计算量，再根据超密度函数确定待匹配目标的亚像素位姿，相较于现有的通过分值插值方法或最小二乘迭代方法计算亚像素位姿，本专利技术上述方式能够根据超密度函数高速、高精度地计算轮廓匹配的亚像素位姿。
附图说明
[0039]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的亚像素位姿确定设备的结构示意图；
[0040]图2为本专利技术亚像素位姿确定方法第一实施例的流程示意图；
[0041]图3为本专利技术亚像素位姿确定方法一实施例的二维参数空间的初始超密度函数的示意图；
[0042]图4为本专利技术亚像素位姿确定方法一实施例的二维参数空间的超密度函数的示意图；
[0043]图5为本专利技术亚像素位姿确定方法第二实施例的流程示意图；
[0044]图6为本专利技术亚像素位姿确定方法第三实施例的流程示意图；
[0045]图7为本专利技术亚像素位姿确定装置第一实施例的结构框图。
[0046]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0047]应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0048]参照图1，图1为本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的亚像素位姿确定设备结构示意图。
[0049]如图1所示本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种亚像素位姿确定方法，其特征在于，所述亚像素位姿确定方法包括以下步骤：获取待匹配目标在多维参数空间中的像素级位姿；以所述像素级位姿为中心，获取预设参数空间范围内的各位姿点对应的参数空间分值；根据各位姿点和各位姿点对应的参数空间分值构建超密度函数；根据所述超密度函数确定所述待匹配目标的亚像素位姿。2.如权利要求1所述的亚像素位姿确定方法，其特征在于，所述获取待匹配目标在多维参数空间中的像素级位姿的步骤，具体包括：获取待匹配目标在多维参数空间中的初始像素级位姿；获取所述初始像素级位姿中的各个参数维度对应的预设数量的样本点；根据所述样本点确定像素级位姿。3.如权利要求2所述的亚像素位姿确定方法，其特征在于，所述根据所述样本点确定像素级位姿的步骤，具体包括：根据所述样本点构建抛物线方程，并获取所述抛物线方程对应的极值位置；获取所述极值位置与所述初始像素级位姿之间的距离；在所述距离小于阈值距离时，将所述初始像素级位姿作为像素级位姿。4.如权利要求3所述的亚像素位姿确定方法，其特征在于，所述获取所述极值位置与所述初始像素级位姿之间的距离的步骤之后，还包括：在所述距离大于或等于阈值距离时，根据所述距离对所述初始像素级位姿进行更新，并返回所述获取所述初始像素级位姿中的各个参数维度对应的预设数量的样本点的步骤，直至所述距离小于阈值距离，获得更新后的像素级位姿；将所述更新后的像素级位姿作为像素级位姿。5.如权利要求1所述的亚像素位姿确定方法，其特征在于，所述根据各位姿点和各位姿点对应的参数空间分值构建超密度函数的步骤，具体包括：根据各位姿点和各位姿点对应的参数空间分...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘胜波，徐超，彭瑞，
申请(专利权)人：深圳市汇川技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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