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三x组合标记的检测识别方法

时间:2025-06-08    作者: 管理员

专利名称:三x组合标记的检测识别方法
技术领域
本发明涉及一种三X组合标记的检测识别方法,它主要是定义了两类三X组合标 记,通过引入基于X角点对称轴进行对称性校验,改进了基于Hessian矩阵的X角点检测算 法,并在此基础上,提出了一种三X组合标记检测识别算法,属于立体视觉测量领域。
背景技术
在立体视觉测量中,确定单个目标的位姿至少需要三个非共线特征点,当同时有 多个目标时,需要能够对目标进行区分。针对位姿测量的需求,一般将至少三个非共线标记点组成的组合标记粘贴在目标 上,通过测量组合标记上的标记点来实现对目标的位姿测量,若同时需测量多个目标,就需 要区分粘贴在不同目标上的组合标记。目前组合标记的检测识别方法主要有两种一种方法是基于图像的模板匹配。图 像匹配运算量大,不能满足实时性的要求,而且因实际成像时的位姿、光照等差异,检出概 率较小。另一种方法是基于几何结构信息的检测识别。这种方法又可分为两类一类是基 于组合标记的几何信息,如Microntracker系统首先检测出标记点的空间位置,然后通过 标记点之间的空间距离将空间点分组测试与预先学习的组合标记结构匹配。另一类是基于 图像的结构信息,如单幅棋盘格图像检测利用预先知道角点的数量和结构来检测棋盘格。基于组合标记几何结构信息的检测识别方法,具有运算量小、识别准确度高、可进 一步排除干扰等优点。但针对立体视觉测量中,确定一个目标的位姿至少需要三个非共线 标记点,以及同时存在多个目标时,通过区分不同组合标记来区分不同目标的需求,如何设 计制作组合标记,以及提出相应的检测识别方法,是应用组合标记的关键和难点,而目前相 关的研究文献很少。另外,标记点的检测是组合标记检测识别的基础,X角点因具有特征丰富、易制作、 易检测、易使用等优点,常作为人工标记点。目前已有多种方法能实现X角点亚像素位置的 快速检测,但在检测的准确性和鲁棒性等方面仍有不足,容易产生错误检测点。

发明内容
本发明的目的在于提供一种三X组合标记的检测识别方法,本发明定义的两类三 X组合标记具有旋转不变性、抗畸变性,检测识别算法实现了不同三X组合标记的区分检 测,降低了后续立体视觉匹配与识别的难度。本发明涉及一种三X组合标记的检测识别方法,它是在以下硬件载体上实现的 PC机、双目摄像机、支架、采集卡、三X组合标记;双目摄像机固定在支架上,三X组合标记 贴在双目视野范围内,通过双目摄像机、采集卡获得三X组合标记的图像,传给PC机进行处 理;它由以下具体步骤实现步骤一制作三X组合标记将三个标准X角点按照一定规则进行组合,组合成B类 和W类三X组合标记,具体为
当一个X角点的BW线与另一个X角点的WB线共线时(称为公共边,BW线、WB线 如

图1所示),这两个X角点组成一个共边向量(向量与公共边重合,如图2所示);共边向 量的起点是BW线与公共边重合的X角点,终点是WB线与公共边重合的X角点;在立体视觉 测量中,确定一个目标的位姿至少需要三个非共线点,即每组标记点的数目至少是三个,根 据这一基本要求,对基于X角点的组合标记制作规则如下①由三个共面但不共线的标准X角点组成;②三个标准X角点组成两个首尾相连的共边向量且相互垂直,定义两首尾相连的 共边向量的起点为A点,终点为C点,中间点为B点。其中,A点BW线指向B点WB线,B点 Bff线指向C点WB线;③三个标准X角点形成一个矩形连通区域的三个顶点;根据以上规则能且只能组成如图3、4所示的两类三X组合标记B类和W类三X组 合标记,组合标记类别由中间连通域区域的灰度属性决定,即具有黑色连通区域的三X组 合标记为B类、具有白色连通区域的三X组合标记为W类。按共边向量的定义,三X组合标 记的类型决定了三个X角点的编号顺序,若三X组合标记为B类,那么A、B、C三点按照逆时 针方向排布;若三X组合标记为W类,那么A、B、C三点按照顺时针方向排布;本发明定义的三X组合标记具有以下特性①数量性约束由三个标准X角点组合而成;②相互位置约束三个标准X角点共面但不共线;③正交性约束三个标准X角点组成两个首尾相连且相互正交的共边向量;定义 两个首尾相连向量的起点为A点,终点为C点,中间点为B点,其中,A点BW线指向B点WB 线,B点Bff线指向C点WB线;④连通性约束定义过A点平行于BC的直线与过C点平行于AB的直线相交点为 D点,由A、B、C和D四点确定的区域为具有一致的颜色属性,全为黑或全为白;AB连线和BC 连线上点具有相同的灰度属性。步骤二 检测X角点,在基于Hessian矩阵检测X角点算法基础上,将对应Hessian 矩阵特征向量方向作为X角点对称轴方向进行对称性校验,具体为①计算图像的Hessian矩阵,对于X角点,对应的Hessian矩阵如式1所示
权利要求
1. 一种三X组合标记的检测识别方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤步骤一制作三X组合标记将三个标准X角点按照一定规则进行组合,组合成B类和W 类三X组合标记,具体为当一个X角点的BW线与另一个X角点的WB线共线时即称为公共边,这两个X角点组 成一个共边向量即向量与公共边重合;共边向量的起点是BW线与公共边重合的X角点,终 点是WB线与公共边重合的X角点;在立体视觉测量中,确定一个目标的位姿至少需要三个 非共线点,即每组标记点的数目至少是三个,根据这一基本要求,对基于X角点的组合标记 制作规则如下①由三个共面但不共线的标准X角点组成;②三个标准X角点组成两个首尾相连的共边向量且相互垂直,定义两首尾相连的共边 向量的起点为A点,终点为C点,中间点为B点;其中,A点Bff线指向B点WB线,B点Bff线 指向C点WB线;③三个标准X角点形成一个矩形连通区域的三个顶点;根据以上规则能且只能组成两类三X组合标记B类和W类三X组合标记,组合标记类 别由中间连通域区域的灰度属性决定,即具有黑色连通区域的三X组合标记为B类、具有白 色连通区域的三X组合标记为W类;按共边向量的定义,三X组合标记的类型决定了三个X 角点的编号顺序,若三X组合标记为B类,那么A、B、C三点按照逆时针方向排布;若三X组 合标记为W类,那么A、B、C三点按照顺时针方向排布;步骤二 检测X角点,在基于Hessian矩阵检测X角点算法基础上,将对应Hessian矩 阵特征向量方向作为X角点对称轴方向进行对称性校验,具体为①计算图像的Hessian矩阵,对于X角点,对应的Hessian矩阵如式1所示H= Vxx (式 1) _rxy ryy _式中,rxx、rxy、ryy为图像灰度函数相对于x、y的二阶偏导数,分别可利用相应微分形式 的高斯核与原图像f(x,y)进行卷积得到,如式2所示rxy = g.xy(x,y) f(x,y)(式 2)、二 (w) /O,力其中,微分形式的高斯核如式3所示 ,、d2g(x,y) χ2-σ2,、d2g(x,y) xy^‘江灼一办2 — 2^σ6②计算图像每点的形状算子S及特征向量ηι、η2,对当前点,判断其S是否小于0且为 邻域最小值,若是,则转入步骤二之③;若不是,则对下一点进行步骤二之②的判断;基于Hessian矩阵的X角点检测算法定义的像素级形状算子S,如式4所示
2.根据权利要求1所述的三X组合标记的检测识别方法,其特征在于,所述步骤一制作 的三X组合标记,具有以下特性①数量性约束由三个标准X角点组合而成;②相互位置约束三个标准X角点共面但不共线;③正交性约束三个标准X角点组成两个首尾相连且相互正交的共边向量;定义两个 首尾相连向量的起点为A点,终点为C点,中间点为B点,其中,A点BW线指向B点WB线,B 点Bff线指向C点WB线;④连通性约束定义过A点平行于BC的直线与过C点平行于AB的直线相交点为D点, 由A、B、C和D四点确定的区域为具有一致的颜色属性,全为黑或全为白;AB连线和BC连线 上点具有相同的灰度属性。
3.根据权利要求1所述的三X组合标记的检测识别方法,其特征在于,所述步骤二的X 角点检测方法,具有以下特性利用图像X角点对应的Hessian矩阵特征向量方向作为X角点图像对称轴的方向进行 对称性测试,并将之定义为X角点特征方向。
4.根据权利要求1所述的三X组合标记的检测识别方法,其特征在于,所述步骤三的三 X组合标记检测识别方法,具有以下特性①利用图像中三X组合标记中A点和C点的特征向量近似平行、而B点的特征向量与 A点和C点不平行来检测三X组合标记;②依据三X组合标记的图像中AC连线、AB连线、BC连线应当具有连通性来检测三X组 合标记;③依据AC连线的灰度颜色来判定三X组合标记的类型B类三X组合标记A点与C点 连线的颜色全为黑,而W类三X组合标记A点与C点连线的颜色全为白;④依据法向量方向约束来判定三个X角点顺序若三X组合标记为B类,那么A、B、C三 点按照逆时针方向排布;若三X组合标记为W类,那么A、B、C三点按照顺时针方向排布。
全文摘要
三X组合标记的检测识别方法,它有三大步骤;步骤一制作三X组合标记,将三个标准X角点按照一定约束规则组合成B类和W类三X组合标记;步骤二检测X角点,在基于Hessian矩阵检测X角点算法基础上,将对应Hessian矩阵特征向量方向作为X角点对称轴方向进行对称性校验;步骤三在检测的具有方向的X角点序列中,检测识别三X组合标记。本发明定义的两类三X组合标记具有旋转不变性、抗畸变性,检测识别算法实现了不同三X组合标记的区分检测,降低了后续立体视觉匹配与识别的难度。
文档编号G01B11/00GK102095370SQ20101055735
公开日2011年6月15日 申请日期2010年11月22日 优先权日2010年11月22日
发明者刘达, 孟偲, 谢新阳, 郭树德, 马增婷 申请人:北京航空航天大学

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