專利名稱：一種基于標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測的定位測量方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種基于標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測的定位測
量方法。
背景技術(shù)：
在監(jiān)控以及其它相關(guān)領(lǐng)域，我們經(jīng)常需要獲得某些特征點(diǎn)的位置信息。背景環(huán)境 的復(fù)雜性以及不確定性，使得這種基于機(jī)器視覺的定位測量變得異常困難。這種困難表現(xiàn) 為圖像的預(yù)處理階段閾值的魯棒性問題，特征點(diǎn)初始定位分割的錯誤定位問題，以及精確 再分割定位的精確性問題。本發(fā)明的意義在于通過設(shè)計(jì)具有明顯特征的標(biāo)尺和標(biāo)記物，實(shí) 現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境中關(guān)鍵點(diǎn)的定位測量，并具有相當(dāng)高的精度和魯棒性。目前，很多現(xiàn)場、環(huán)境信息的記錄都采用現(xiàn)場測量和報(bào)告的形式，由于現(xiàn)場測量的 局限性，報(bào)告不一定能完全而詳細(xì)地記錄或者再現(xiàn)所需的所有信息。由于現(xiàn)場的不可再現(xiàn) 性，很多信息很難再從現(xiàn)場重新勘測得到，從而給現(xiàn)場分析帶來困難，而這些信息大都存在 于現(xiàn)場照片中。因此，使用一定的手段和方法從現(xiàn)場拍攝的照片中提取需要的信息，對進(jìn)行 后續(xù)分析具有重要意義。本發(fā)明采用攝影測量、圖像處理與分析等方法，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種 基于標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測的定位測量方法，有效地解決了現(xiàn)場測量的局限性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是設(shè)計(jì)一種具有明顯特征的標(biāo)尺和標(biāo)記物，提供一種采用由普通數(shù) 碼相機(jī)的圖像攝取系統(tǒng)和多功能的圖像處理和分析系統(tǒng)組成的基于標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測 的定位測量方法。為達(dá)成所述目的，本發(fā)明提供一種基于標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測的定位測量方法，該 方法的步驟包括步驟Sl 在待定位測量的復(fù)雜環(huán)境中設(shè)置標(biāo)尺和標(biāo)記關(guān)鍵點(diǎn)的標(biāo)記物，并建立世 界坐標(biāo)系，確定標(biāo)尺四個頂點(diǎn)的世界坐標(biāo)；步驟S2 使用采樣方法對含有待定位關(guān)鍵點(diǎn)環(huán)境的攝取圖像進(jìn)行壓縮，根據(jù)自定 義分割函數(shù)對壓縮后的圖像進(jìn)行多閾值彩色分割，并通過輪廓檢測、多邊形擬合對標(biāo)尺定 位，得到標(biāo)尺四個頂點(diǎn)的圖像坐標(biāo)；步驟S3 首先，使用采樣方法對所述攝取圖像進(jìn)行壓縮，根據(jù)自定義閾值分割函 數(shù)對壓縮后的圖像進(jìn)行分割，得到二值圖像，對二值圖像進(jìn)行輪廓檢測，得到所有輪廓，其 次，以標(biāo)記物的直方圖為模板對每一個輪廓對應(yīng)的所述攝取圖像區(qū)域的直方圖進(jìn)行匹配， 得到包含標(biāo)記物的輪廓區(qū)域，即子圖像，然后，利用灰度投影法對子圖像進(jìn)行精確再分割， 得到包含標(biāo)記物的精確子圖像最后對精確子圖像采用霍夫變換線段檢測以及最小二乘法 直線擬合相結(jié)合的方法對標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行，得到每一個標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)的圖像坐標(biāo)；步驟S4 根據(jù)攝影圖像的二位重建方法，設(shè)三維空間坐標(biāo)系中任意點(diǎn)(X，Y，Z)和 所述任意點(diǎn)在二維圖像平面坐標(biāo)系上的坐標(biāo)為(X，y)，如果空間點(diǎn)都在同一個平面上，Z為常數(shù)，則空間點(diǎn)和圖像點(diǎn)的坐標(biāo)滿足 式中，C1;C2，. . .,C8為線形成像模型的系數(shù)，根據(jù)標(biāo)尺四個頂點(diǎn)的世界坐標(biāo)和圖像 坐標(biāo)來確定這8個系數(shù)C1, C2,...，C8,然后根據(jù)空間平面和圖像平面的坐標(biāo)變換關(guān)系，以及 步驟S3的關(guān)鍵點(diǎn)的圖像坐標(biāo)計(jì)算出關(guān)鍵點(diǎn)的世界坐標(biāo)。優(yōu)選實(shí)施例，所述標(biāo)尺其形狀為正方形或長方形的中空框架，中空框架表面由不 同顏色的薄層組成，選擇不同顏色薄層可以是黃藍(lán)顏色、藍(lán)黃藍(lán)顏色、黃藍(lán)黃顏色或者是多 種顏色相間匹配的薄層結(jié)構(gòu)。優(yōu)選實(shí)施例，所述標(biāo)記物采用正方形形狀的硬質(zhì)材料，將正方形某一頂點(diǎn)近似三 等分，三等分的三個部分采用黃藍(lán)黃或者藍(lán)黃藍(lán)相間的薄層，或者根據(jù)環(huán)境情況而定的具 有不同顏色薄層組成。優(yōu)選實(shí)施例，所述多閾值分割是利用標(biāo)尺與地面的彩色非彩色差異設(shè)計(jì)自定義分 割函數(shù)f(R，G，B)，J{R,Cj,B) =-—-R，G，B為RGB顏色模型下三通道的灰度值，D為非彩色提取參數(shù)，再利用所述的 閾值函數(shù)對壓縮后的圖像進(jìn)行分割，如果f(R，G，B) < 1，則表示非彩色像素點(diǎn)，反之，如果 f(R，G，B) > 1，則表示彩色像素點(diǎn)，采用多個閾值作為函數(shù)f(R，G，B)的比較值，得到多個
二值圖像。優(yōu)選實(shí)施例，所述以標(biāo)記物的直方圖為模板對每一個輪廓對應(yīng)的所述攝取圖像區(qū) 域的直方圖進(jìn)行匹配步驟如下步驟S31 提取所有輪廓對應(yīng)的所述攝取圖像區(qū)域，得到子圖像，根據(jù)標(biāo)記物薄層 的兩種顏色特征，對子圖像進(jìn)行閾值分割，得到兩種顏色區(qū)域并由兩種灰度值填充、兩種顏 色區(qū)域以外的區(qū)域由第三灰度值填充的灰度圖；步驟S32 計(jì)算灰度圖的直方圖，通過限定三種灰度的比例關(guān)系來進(jìn)行匹配。優(yōu)選實(shí)施例，所述利用灰度投影法對子圖像進(jìn)行精確再分割是采用灰度投影的方 法把一幅mXn的圖像的灰度值映射成兩個獨(dú)立的一維波形如下， 式中f(x，y)表示圖像上(x，y)點(diǎn)的灰度值，M和N分別為圖像的高度和寬度，G(x) 表示第X行像素的投影值，是第X行像素灰度值的累加；G(y)表示第y列像素的投影值，是 第y列像素灰度值的累加，根據(jù)G(x)和G(y)的波形設(shè)置相應(yīng)的閾值來選取分割的區(qū)域，得 到子圖像。本發(fā)明的有益效果本發(fā)明的基本原理是利用普通數(shù)碼相機(jī)攝取圖像，已知圖像 與空間對應(yīng)關(guān)系的標(biāo)尺進(jìn)行標(biāo)定，然后基于圖像處理及分析的方法檢測標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)， 最后通過攝影測量方法進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)重建。本發(fā)明創(chuàng)造性地設(shè)計(jì)出了用于標(biāo)定的標(biāo)尺和標(biāo)識空間關(guān)鍵點(diǎn)的標(biāo)記物。本發(fā)明在標(biāo)尺檢測中采用多閾值進(jìn)行分割，從而提高了算法的 性能。本發(fā)明在標(biāo)記物檢測中對壓縮后的圖像進(jìn)行粗定位，對原始圖像進(jìn)行分割，這樣在保 證定位精度的前提下大大提高了檢測速度。本發(fā)明巧妙地將霍夫變換線段檢測與最小二乘 法直線擬合方法相結(jié)合來逼近直線，大大提高了關(guān)鍵點(diǎn)定位的精度。本發(fā)明所提供的算法 應(yīng)用范圍廣泛，適用各種基于關(guān)鍵點(diǎn)檢測的定位測量問題。


圖1藍(lán)黃藍(lán)相間和黃藍(lán)相間標(biāo)尺樣式圖2藍(lán)黃藍(lán)相間和黃藍(lán)黃相間標(biāo)記物樣式圖3本發(fā)明的系統(tǒng)框架圖4本發(fā)明的系統(tǒng)流程圖5用于標(biāo)定的標(biāo)尺檢測算法流程圖6標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測算法流程圖7采用行、列投影方法實(shí)現(xiàn)的精確再分割前后效果圖8標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測的系列實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖(圖中用圓圈標(biāo)記)
圖9攝影測量中的空間平面到圖像平面的變換示意具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖詳細(xì)說明本發(fā)明技術(shù)方案中所涉及的各個細(xì)節(jié)問題。應(yīng)指出的是， 所描述的實(shí)例僅旨在便于對本發(fā)明的理解，而對其不起任何限定作用。本發(fā)明是通過設(shè)計(jì)具有明顯特征的標(biāo)尺和標(biāo)記物，采用普通攝像機(jī)進(jìn)行二維重 建，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境中關(guān)鍵點(diǎn)的定位測量，并具有相當(dāng)高的精度和魯棒性。本發(fā)明系統(tǒng)框架 如圖3，首先，對含有待定位關(guān)鍵點(diǎn)的環(huán)境圖像攝影；然后，對攝取圖像進(jìn)行標(biāo)尺檢測、標(biāo)記 物檢測等一系列圖像分析，即識別、標(biāo)定、測量等，得到系列關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)，對復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行描 述；最后，根據(jù)二維重建結(jié)果，一方面可以通過角點(diǎn)定位得到關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)，另一方面可以對 復(fù)雜環(huán)境進(jìn)行三維描述，虛擬現(xiàn)實(shí)。本發(fā)明的系統(tǒng)流程圖如圖4。該方法的步驟如下步驟Sl 為了解決上述復(fù)雜背景環(huán)境中關(guān)鍵點(diǎn)精確定位測量的問題，我們需要設(shè) 計(jì)一種標(biāo)記物，用于標(biāo)識空間中待定位的關(guān)鍵點(diǎn)，然后對標(biāo)記物進(jìn)行識別定位即可。另外， 為了采用普通數(shù)碼相機(jī)實(shí)現(xiàn)三維世界坐標(biāo)的重建，我們采用攝影測量的二維方法，此方法 中需要已知標(biāo)準(zhǔn)物體的參數(shù)(即三維世界坐標(biāo)系坐標(biāo)和對應(yīng)圖像中的坐標(biāo))至少4個，因 此，我們設(shè)計(jì)了一種形狀、尺寸已知的標(biāo)準(zhǔn)物體即標(biāo)尺來對圖像進(jìn)行標(biāo)定。標(biāo)尺為近似正方形，四邊采用黃藍(lán)、藍(lán)黃藍(lán)或者黃藍(lán)黃相間的樣式。正方形邊長為 80cm-120cm，邊寬5cm-10cm。這僅僅是本發(fā)明的一個具體事例。標(biāo)尺樣式如圖1。標(biāo)記物采用正方形形狀的硬質(zhì)材料，將正方形某一頂點(diǎn)近似三等分，三個部分采 用黃藍(lán)黃、藍(lán)黃藍(lán)相間的樣式，標(biāo)記物邊長為15cm左右。標(biāo)記物樣式如圖2。步驟S2 用于標(biāo)定的標(biāo)尺檢測，具體步驟如下，步驟S21 由普通攝像機(jī)攝取的含有待定位關(guān)鍵點(diǎn)環(huán)境的攝取圖像大小為3872像 素*2592像素，為了提高定位檢測速率，我們壓縮圖像為968像素*648像素，約為攝取圖像的1/4大小，采用采樣方法進(jìn)行壓縮即可。如下步驟則對壓縮后的圖像進(jìn)行處理即可。步驟S22 我們首先想到的是根據(jù)不同彩色空間模型來分割所述攝影圖像中的標(biāo) 尺區(qū)域，分割中遇到的第一個困難是圖像光照條件的變化以及標(biāo)尺顏色的退化。采用HIS 顏色空間模型，選取H通道和S通道的合適的閾值對大部分光照條件下的標(biāo)尺定位有效。為 了達(dá)到更好的分割效果，考慮到標(biāo)尺與地面的彩色非彩色差異，這里我們定義一個閾值函 數(shù)。f(R,G,B) = ~-!~~I 3D ι~--R，G，B為RGB顏色模型下三通道的灰度值。D為非彩色提取參數(shù)，這里我們?nèi)?20。f(R，G，B) < 1，則表示非彩色像素點(diǎn)，反之，則表示彩色像素點(diǎn)。為了提高算法的魯棒 性，使得不同光照、不同環(huán)境下都能夠達(dá)到良好效果，這里我們采用1 5多閾值作為函數(shù) f(R，G，B)的比較值，得到多個二值圖像。步驟S23 標(biāo)尺具有以下幾個特征，首先，對其輪廓進(jìn)行多邊形近似之后，其多邊 形頂點(diǎn)數(shù)目為4 ；其次，該輪廓必為凸多邊形；再次，其面積必限定在某一范圍內(nèi)；最后，標(biāo) 尺輪廓的內(nèi)部灰度值統(tǒng)計(jì)要小于某一常數(shù)(經(jīng)彩色非彩色分割之后內(nèi)部用黑色灰度值填 充)。根據(jù)以上分析，我們可以對經(jīng)彩色非彩色分割得到的二值圖像進(jìn)行輪廓檢測，然后實(shí) 施多邊形近似加之上面的判定條件定位標(biāo)尺區(qū)域。如果條件滿足，四邊形識別正確則進(jìn)行 下一步，否則對步驟S22中的其他二值圖像進(jìn)行輪廓檢測、多邊形近似等步驟，直至定位標(biāo) 尺區(qū)域。由于標(biāo)尺的邊寬度為5cm，我們會得到內(nèi)、外兩個四邊形輪廓，而我們需要的是四邊 形邊的中線的四個交點(diǎn)處的坐標(biāo)值，因此可以通過簡單計(jì)算兩個四邊形對應(yīng)頂點(diǎn)坐標(biāo)的均 值得到標(biāo)尺四個頂點(diǎn)的中心位置，用于標(biāo)定的標(biāo)尺檢測的算法流程如圖5。步驟S3 標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測具體步驟如下，步驟S31 采用采樣方法對所述攝取圖像進(jìn)行壓縮，壓縮至攝取圖像的1/4大小；步驟S32 我們定義一個閾值函數(shù)，f{R,G,B)^R-B^R-G^G-B^
3DR，G，B為RGB顏色模型下三通道的灰度值。D為非彩色提取參數(shù)，這里我們?nèi)?20。f(R，G，B) < 1，則表示非彩色像素點(diǎn)，反之，則表示彩色像素點(diǎn)。這里采用單一閾值進(jìn) 行分割，只要對標(biāo)記物粗定位即可。步驟S33 這里需要對分割之后的二值圖像進(jìn)行2次膨脹處理，目的是消除光照等 條件影響，使得每一個標(biāo)記物的整體屬于一個輪廓，便于下一步的定位分割。光照的明暗、 地面的干擾都會使得單閾值的分割魯棒性差，我們采用3X3正方形結(jié)構(gòu)對圖像進(jìn)行兩次膨 脹處理，解決了上述問題。步驟S34 提取所有輪廓對應(yīng)的所述攝取圖像區(qū)域，得到子圖像，為了進(jìn)行直方圖 匹配，需要標(biāo)記物中三色塊的灰度信息，因此這里不能把所有彩色像素分為同一類。考慮到 藍(lán)色和黃色的特征，我們定義新的閾值函數(shù)。/(卿)=([及)2+廣)R，G，B，D 意義同上，Z = 75。f(R，G，B) > 1 表示藍(lán)色區(qū)域像素點(diǎn)，f (R，G，B) < _1
表示黃色區(qū)域像素點(diǎn)，其余像素點(diǎn)的灰度值賦0即可。這樣子圖像便只有三種灰度值，我們可以通過限定三種灰度值直接的比例關(guān)系來選擇提取含有標(biāo)記物的輪廓區(qū)域以進(jìn)行下一 步操作。步驟S35 對于標(biāo)記物輪廓，我們需要對其進(jìn)行精確再分割。如果跳過此步驟，下 一步中的線段檢測便會產(chǎn)生諸多干擾線段，使得關(guān)鍵點(diǎn)定位的精確性變差。這里我們的方 法是對整個圖像進(jìn)行行投影和列投影，去掉投影值較小的即可，然后再對子圖像進(jìn)行一步 包圍矩形統(tǒng)計(jì)，得到精確分割子圖像?；叶韧队鞍岩环鵰Xn的圖像的灰度值映射成兩個獨(dú) 立的一維波形如下
ΛΜM-IG(X) = Xf (x, y);G(y) = ^f (χ, y)
y=ox=o其中f(x，y)表示圖像上(x，y)點(diǎn)的灰度值，M和N為圖像的高度和寬度，G(x)表 示第X行像素的投影值，即第X行像素灰度值的累加；G(y)表示第y列像素的投影值，即第 y列像素灰度值的累加。這樣我們便可以根據(jù)G(x)和G(y)的波形設(shè)置相應(yīng)的閾值來選取 精確分割的區(qū)域。采用行、列投影方法實(shí)現(xiàn)的精確再分割前后效果圖如圖7，其中，第一列和第三列 為精確分割前的子圖像，第二列和第四列分別為第一列和第三列對應(yīng)的精確分割后的子圖像。步驟S36 對于精確分割之后的子圖像，我們只要精確檢測出色塊之間的直線便 可以通過求取直線交點(diǎn)的方法定位角點(diǎn)。這里我們采用霍夫變換線段檢測與最小二乘法相 結(jié)合的方法來求取直線。首先對子圖像進(jìn)行線段檢測，由于色塊之間的直線非單像素寬度， 會檢測到很多條直線。于是我們采用最小二乘法對這些線段進(jìn)行擬合，得到較精確的兩條 相交直線。用直線y = kx+b對點(diǎn)系列(Xi，Yi)進(jìn)行擬合如下。
步驟S37 根據(jù)兩擬合直線求出交點(diǎn)即可。然后對所有的輪廓進(jìn)行如上處理，如果 直方圖匹配失敗，檢測下一輪廓，如果成功則求出交點(diǎn)坐標(biāo)并存儲，檢測下一個待定位點(diǎn)， 直至得到每一個標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)。最后的檢測效果如圖8所示，其中算法檢測到的關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)位置用圓圈標(biāo)記， 標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測算法流程圖如圖6所示。步驟S4 由于所述攝影圖像使用二維平面表示三維空間，在成像過程中丟失了深 度信息，所以，在沒有其它信息的情況下，無法直接根據(jù)一幅所述攝影圖像上二維坐標(biāo)信息 恢復(fù)三維空間信息。如果假設(shè)圖像上的點(diǎn)在實(shí)際坐標(biāo)系空間中對應(yīng)的點(diǎn)都在同一個平面 上，則可以根據(jù)直接線性變換關(guān)系，推出從空間平面到圖像平面的對應(yīng)關(guān)系，并能由4個已 知其在空間平面上的位置和圖像平面上的位置的參考點(diǎn)，求出空間平面的點(diǎn)和其在圖像平 面上投影點(diǎn)之間的對應(yīng)關(guān)系，這就是所述攝影圖像的二維重建方法。使用二維方法，可以根 據(jù)所述攝影圖像上點(diǎn)的位置計(jì)算出其對應(yīng)的空間平面上點(diǎn)的位置。設(shè)三維空間坐標(biāo)系中任意點(diǎn)(X，Y，Z)和它在二維圖像平面坐標(biāo)系上的坐標(biāo)為(χ，y)，如果空間點(diǎn)都在同一個平面 上，即Z為常數(shù)，則空間點(diǎn)和圖像點(diǎn)的坐標(biāo)滿足 其中，C1, C2, . . . , C8為線性成像模型的8個系數(shù)。我們根據(jù)步驟1得到的標(biāo)尺的 四個頂點(diǎn)的世界坐標(biāo)以及步驟2得到的標(biāo)尺的四個頂點(diǎn)的圖像坐標(biāo)，來計(jì)算線性成像模型 的8個系數(shù)，然后根據(jù)8個系數(shù)以及步驟3得到的關(guān)鍵點(diǎn)的圖像坐標(biāo)，來得到關(guān)鍵點(diǎn)的世界 坐標(biāo)，從而達(dá)到定位測量的目的。攝影測量中的空間平面到圖像平面的變換如圖9所示，其中，A、B、C、D為空間平 面上的四個點(diǎn)，a、b、c、d為攝取圖像平面上的A、B、C、D點(diǎn)的對應(yīng)點(diǎn)，χ、y為圖像平面坐標(biāo) 系，X、Y為空間平面坐標(biāo)系，透視中心為普通數(shù)碼相機(jī)的凸透鏡中心。以上所述，僅為本發(fā)明中的具體實(shí)施方式
，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任 何熟悉該技術(shù)的人在本發(fā)明所揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可理解想到的變換或替換，都應(yīng)涵蓋在 本發(fā)明的包含范圍之內(nèi)，因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
一種基于標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測的定位測量方法，其特征在于，該方法的步驟包括步驟S1在待定位測量的復(fù)雜環(huán)境中設(shè)置標(biāo)尺和標(biāo)記關(guān)鍵點(diǎn)的標(biāo)記物，并建立世界坐標(biāo)系，確定標(biāo)尺四個頂點(diǎn)的世界坐標(biāo)；步驟S2使用采樣方法對含有待定位關(guān)鍵點(diǎn)環(huán)境的攝取圖像進(jìn)行壓縮，根據(jù)自定義分割函數(shù)對壓縮后的圖像進(jìn)行多閾值彩色分割，并通過輪廓檢測、多邊形擬合對標(biāo)尺定位，得到標(biāo)尺四個頂點(diǎn)的圖像坐標(biāo)；步驟S3首先，使用采樣方法對所述攝取圖像進(jìn)行壓縮，根據(jù)自定義閾值分割函數(shù)對壓縮后的圖像進(jìn)行分割，得到二值圖像，對二值圖像進(jìn)行輪廓檢測，得到所有輪廓，其次，以標(biāo)記物的直方圖為模板對每一個輪廓對應(yīng)的所述攝取圖像區(qū)域的直方圖進(jìn)行匹配，得到包含標(biāo)記物的輪廓區(qū)域，即子圖像，然后，利用灰度投影法對子圖像進(jìn)行精確再分割，得到包含標(biāo)記物的精確子圖像最后對精確子圖像采用霍夫變換線段檢測以及最小二乘法直線擬合相結(jié)合的方法對標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行，得到每一個標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)的圖像坐標(biāo)；步驟S4根據(jù)攝影圖像的二位重建方法，設(shè)三維空間坐標(biāo)系中任意點(diǎn)(X，Y，Z)和所述任意點(diǎn)在二維圖像平面坐標(biāo)系上的坐標(biāo)為(x，y)，如果空間點(diǎn)都在同一個平面上，Z為常數(shù)，則空間點(diǎn)和圖像點(diǎn)的坐標(biāo)滿足 <mrow><mi>X</mi><mo>=</mo><mfrac> <mrow><msub> <mi>C</mi> <mn>1</mn></msub><mi>x</mi><mo>+</mo><msub> <mi>C</mi> <mn>2</mn></msub><mi>y</mi><mo>+</mo><msub> <mi>C</mi> <mn>3</mn></msub> </mrow> <mrow><msub> <mi>C</mi> <mn>7</mn></msub><mi>x</mi><mo>+</mo><msub> <mi>C</mi> <mn>8</mn></msub><mi>y</mi><mo>+</mo><mn>1</mn> </mrow></mfrac> </mrow> <mrow><mi>Y</mi><mo>=</mo><mfrac> <mrow><msub> <mi>C</mi> <mn>4</mn></msub><mi>x</mi><mo>+</mo><msub> <mi>C</mi> <mn>5</mn></msub><mi>y</mi><mo>+</mo><msub> <mi>C</mi> <mn>6</mn></msub> </mrow> <mrow><msub> <mi>C</mi> <mn>7</mn></msub><mi>x</mi><mo>+</mo><msub> <mi>C</mi> <mn>8</mn></msub><mi>y</mi><mo>+</mo><mn>1</mn> </mrow></mfrac> </mrow>式中，C1，C2，...，C8為線形成像模型的系數(shù)，根據(jù)標(biāo)尺四個頂點(diǎn)的世界坐標(biāo)和圖像坐標(biāo)來確定這8個系數(shù)C1，C2，...，C8，然后根據(jù)空間平面和圖像平面的坐標(biāo)變換關(guān)系，以及步驟S3的關(guān)鍵點(diǎn)的圖像坐標(biāo)計(jì)算出關(guān)鍵點(diǎn)的世界坐標(biāo)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測的定位測量方法，其特征在于，所 述標(biāo)尺其形狀為正方形或長方形的中空框架，中空框架表面由不同顏色的薄層組成，選擇 不同顏色薄層可以是黃藍(lán)顏色、藍(lán)黃藍(lán)顏色、黃藍(lán)黃顏色或者是多種顏色相間匹配的薄層 結(jié)構(gòu)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測的定位測量方法，其特征在于，所 述標(biāo)記物采用正方形形狀的硬質(zhì)材料，將正方形某一頂點(diǎn)近似三等分，三等分的三個部分 采用黃藍(lán)黃或者藍(lán)黃藍(lán)相間的薄層，或者根據(jù)環(huán)境情況而定的具有不同顏色薄層組成。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測的定位測量方法，其特征在于，所 述多閾值分割是利用標(biāo)尺與地面的彩色非彩色差異設(shè)計(jì)自定義分割函數(shù)f(R，G，B)，f(R,G,B)=(|R-B|+|R-G|+|G-B|)/3DR，G，B為RGB顏色模型下三通道的灰度值，D為非彩色提取參數(shù)，再利用所述的閾值函 數(shù)對壓縮后的圖像進(jìn)行分割，如果f(R，G，B) < 1，則表示非彩色像素點(diǎn)，反之，如果f(R，G， B) > 1，則表示彩色像素點(diǎn)，采用多個閾值作為函數(shù)f(R，G，B)的比較值，得到多個二值圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測的定位測量方法，其特征在于，所 述以標(biāo)記物的直方圖為模板對每一個輪廓對應(yīng)的所述攝取圖像區(qū)域的直方圖進(jìn)行匹配步驟如下步驟S31 提取所有輪廓對應(yīng)的所述攝取圖像區(qū)域，得到子圖像，根據(jù)標(biāo)記物薄層的兩 種顏色特征，對子圖像進(jìn)行閾值分割，得到兩種顏色區(qū)域并由兩種灰度值填充、兩種顏色區(qū) 域以外的區(qū)域由第三灰度值填充的灰度圖；步驟S32 計(jì)算灰度圖的直方圖，通過限定三種灰度的比例關(guān)系來進(jìn)行匹配。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測的定位測量方法，其特征在于，所 述利用灰度投影法對子圖像進(jìn)行精確再分割是采用灰度投影的方法把一幅mXn的圖像的 灰度值映射成兩個獨(dú)立的一維波形如下， 式中f(x，y)表示圖像上(x，y)點(diǎn)的灰度值，M和N分別為圖像的高度和寬度，G(x)表 示第χ行像素的投影值，是第χ行像素灰度值的累加；G(y)表示第y列像素的投影值，是第 y列像素灰度值的累加，根據(jù)G(x)和G(y)的波形設(shè)置相應(yīng)的閾值來選取分割的區(qū)域，得到 子圖像。
全文摘要
本發(fā)明是一種基于標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測的定位測量方法，分為四個部分第一，標(biāo)尺和標(biāo)記物的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、方便使用制作的標(biāo)尺和標(biāo)記物；第二，用于標(biāo)定的標(biāo)尺檢測，根據(jù)自定義分割函數(shù)對壓縮后的圖像實(shí)施多閾值分割，并通過輪廓檢測、多邊形擬合等方法定位標(biāo)尺；第三，標(biāo)記物的關(guān)鍵點(diǎn)檢測，主要采用了直方圖匹配、灰度投影法、霍夫變換線段檢測以及最小二乘法直線擬合等方法檢測定位關(guān)鍵點(diǎn)；第四，三維世界坐標(biāo)的重建，這里采用攝影測量的二維方法。本發(fā)明提到的多閾值分割以及將霍夫變換與最小二乘法相結(jié)合來定位直線等方法，提高了算法的性能和精度。本發(fā)明應(yīng)用范圍廣泛，適用各種基于關(guān)鍵點(diǎn)檢測的定位測量問題。
文檔編號G01C15/02GK101915573SQ201010244950
公開日2010年12月15日 申請日期2010年8月4日 優(yōu)先權(quán)日2010年8月4日
發(fā)明者吳亮, 安聞川, 王欣剛 申請人:中國科學(xué)院自動化研究所