标靶图像求圆心的方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及标靶图像求圆心的方法和装置。
【背景技术】
[0002] 以往的汽车四轮定位技术是以传感器作为测量的数据来源，但随着立体视觉理论 逐渐成熟，3D四轮定位系统应运而生。在图像坐标与世界坐标之间建立特定关系，在三维空 间中，以图像作为分析基础，可以获取四轮的各角度信息。通过照相机和标靶即可完成整套 四轮定位工作，使四轮定位装备的重量和成本大幅下降，维修成本也相对减少。
[0003] 在机器视觉、图像测量中，确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中 对应点之间的相互关系，建立相机成像的几何模型。该几何模型除了有圆斑的，还有棋盘形 状的。棋盘标定板采用的是测量角点信息来确定图像坐标系，相较而言，圆斑形状的标定板 标定出来的坐标系，不会因为拍摄角度不同而影响到标靶图像，因此所得数据更为稳定，准 确性也更高。在众多图像分析和处理系统中，快速而准确地获取圆心被广泛地应用在目标 识别以及定位上，在三维重构的系统中，高精度地获取标定板圆心对整个三维重构精度有 至关重要的影响。
[0004] 目前常见的求标定板的标靶图像圆心的算法有：形心法、Hough变换法、高斯曲面 拟合法等。其中，形心法要求图像灰度分布要比较均匀，否则会产生较大误差；Hough变换 法则需要对每一个边界点逐点投票、记录，计算时间长且占用较大的计算机内存，在实际应 用中受到限制；高斯曲面拟合法则是利用圆斑的灰度分布近似于高斯模型原理而进行曲面 拟合，其定位精度高，但如果处理的圆斑面积较大，则运算量也要增大，因此不大适用于实 际检测。
【发明内容】
[0005] 本发明的主要目的在于提供一种标靶图像求圆心的方法和装置，旨在提供一种简 便精准计算标靶图像的圆斑的圆心坐标的目的。
[0006] 为实现上述目的，本发明提供一种标靶图像求圆心的方法，所述标靶图像包括至 少一个圆斑图像区域，包括：
[0007] 读取原始图像并对所述原始图像进行高斯滤波处理，所述原始图像中包括标靶图 像区域；
[0008] 对经过所述高斯滤波处理后的所述原始图像进行边缘提取，确定所述原始图像中 所述标靶图像区域的最大范围；
[0009] 在所述标靶图像区域的最大范围内，确定各所述圆斑图像的边缘；
[0010] 根据所述圆斑图像的边缘对应的坐标，分别通过椭圆拟合法和重心法计算同一所 述圆斑图像的圆心坐标并校验所述两个圆心坐标之间的差值的绝对值是否在可接受范围 之内；
[0011] 当所述两个圆心坐标之间的差值的绝对值在可接受范围之内时，保存所述圆心坐 标。
[0012] 优选地，所述对经过所述高斯滤波处理后的所述原始图像进行边缘提取，确定所 述原始图像中所述标靶图像区域的最大范围包括：
[0013] 在所述原始图像内每一像素的八邻域中，分别计算与该像素对应的上下两像素的 灰度值差值的绝对值、左右两像素的灰度值差值的绝对值、左上右下两像素的灰度值差值 的绝对值以及左下右上两像素的灰度值差值的绝对值并求各绝对值的和值；
[0014] 将所述原始图像内各像素对应的所述绝对值的和值进行筛选并标识出所述绝对 值的和值不为零的像素对应的坐标，其中，所述绝对值的和值不为零的像素对应的坐标围 绕的范围即为所述标靶图像区域的最大范围。
[0015] 优选地，所述在所述标靶图像区域的最大范围内，确定各所述圆斑图像的边缘包 括：
[0016] 计算图像的平均亮度；
[0017] 在所述标靶图像区域的最大范围内，根据所述原始图像的平均亮度，确定各所述 圆斑图像的边缘。
[0018] 为实现上述目的，本发明还提供一种标靶图像求圆心的装置，所述标靶图像包括 至少一个圆斑图像，包括：
[0019] 预处理模块，用于读取原始图像并对所述原始图像进行高斯滤波处理，所述原始 图像中包括标靶图像区域；
[0020] 标靶图像边缘确定模块，用于对经过所述高斯滤波处理后的所述原始图像进行边 缘提取，确定所述原始图像中所述标靶图像区域的最大范围；
[0021] 圆斑图像边缘确定模块，用于在所述标靶图像区域的最大范围内，确定各所述圆 斑图像的边缘；
[0022] 圆心坐标计算校验模块，用于根据所述圆斑图像的边缘对应的坐标，分别通过椭 圆拟合法和重心法计算同一所述圆斑图像的圆心坐标并校验所述两个圆心坐标之间的差 值的绝对值是否在可接受范围之内；
[0023] 圆心坐标保存模块，用于当所述两个圆心坐标之间的差值的绝对值在可接受范围 之内时，保存所述圆心坐标。
[0024] 优选地，所述标靶图像边缘确定模块包括：
[0025] 邻域灰度值差值计算单元，用于在所述原始图像内每一像素的八邻域中，分别计 算与该像素对应的上下两像素的灰度值差值的绝对值、左右两像素的灰度值差值的绝对 值、左上右下两像素的灰度值差值的绝对值以及左下右上两像素的灰度值差值的绝对值并 求各绝对值的和值；
[0026] 筛选标识单元，用于将所述原始图像内各像素对应的所述绝对值的和值进行筛选 并标识出所述绝对值的和值不为零的像素对应的坐标，其中，所述绝对值的和值不为零的 像素对应的坐标围绕的范围即为所述标靶图像区域的最大范围。
[0027] 优选地，所述圆斑图像边缘确定模块包括：
[0028] 平均亮度计算单元，用于计算图像的平均亮度；
[0029] 圆斑图像边缘确定单元，用于在所述标靶图像区域的最大范围内，根据所述原始 图像的平均亮度，确定各所述圆斑图像的边缘。
[0030] 本发明先通过对原图像进行高斯滤波处理，以消除原图像中的高斯噪声对于计算 过程的影响；然后再通过图像的八邻域灰度差值计算方法，对原图像进行边缘提取，从而将 标靶图像从原图像的背景中分离出来；进而再从所述标靶图像中确定各所述圆斑图像的边 缘；最后再根据所述圆斑图像的边缘对应的坐标，通过椭圆拟合法和重心法分别计算并求 出同一所述圆斑图像的圆心坐标。通过图像的八邻域灰度差值计算方法能够在可接受误差 的范围内快速将标靶图像从原图像的背景中分离出来。然后再根据图像的平均亮度进行迭 代计算，从而进一步得到更为精准的圆斑图像的最优分割阈值，最后再通过椭圆拟合法和 重心法对圆斑图像的圆心进行求解，以精确筛选出符合要求的圆心坐标。
【附图说明】
[0031] 图1为本发明预处理图像的示例图；
[0032] 图2为本发明标靶图像求圆心的方法第一实施例的流程示意图；
[0033] 图3为本发明标靶图像求圆心的方法第二实施例的流程示意图；
[0034] 图4为图像的像素八邻域的示例图；
[0035] 图5为本发明标靶图像求圆心的方法第三实施例的流程示意图；
[0036] 图6为本发明提取的圆斑边缘的示例图；
[0037] 图7为本发明标靶图像求圆心的装置第一实施例的功能模块示意图；
[0038] 图8为本发明标靶图像求圆心的装置第二实施例的功能模块示意图；
[0039] 图9为本发明标靶图像求圆心的装置第三实施例的功能模块示意图。
[0040] 本发明目的的实现、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】
[0041] 应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0042] 本发明根据透视投影原理，对于物平面中的圆经过针孔成像后得到的图像可以认 为是椭圆（在不考虑畸变的情况下），其椭圆中心则可以认为是圆的中心经过映射后得到 的点，通过获取椭圆中心坐标以建立摄像机图像像素位置与场景点位置之间的关系。
[0043] 摄像机标定是机器视觉测量的重要步骤，基于摄像机透视投影模型，通过标定建 立摄像机图像像素位置与场景点位置之间的关系。摄像机标定需借助标定板提供的标定特 征点，根据已知标定特征点的图像坐标和世界坐标来求解摄像机的模型参数。标定特征点 的世界坐标是由标定板在制作时确定的，图像坐标则需通过对拍摄的标靶图像进行处理和 分析来求取。目前，摄像机标定中使用较多的2D平面标定板有棋盘标定板、网格标定板和 圆点阵列标定板等。平面圆点阵列标定板其标定特征点是圆点中心。平面圆点阵列标定板 的图案主要由多个圆点所组成的等间距分布的矩形阵列组成，可采用在有机玻璃基板上镀 膜刻画图案的方法来制作，其精度能达到±0. 〇〇1_。本发明具体以平面圆点阵列靶标应用 于汽车3D四轮定位技术来进行举例，但本发明的思想并不限定应用于圆点阵列靶标以及 其应用的领域。
[0044] 参照图1，图1为本发明预处理图像的示例图。所述预处理图像1包括背景图像2 和标定板图像3,其中，标定板图像3包括多个椭圆形标靶图像4。在所述预处理图像1中， 由于背景图像2与标定板图像3之间二者的像素对应的灰度值不同，以及标靶图像4与标 定板图像3之间二者的像素对应的灰度值也不同，从而能将三者通过边缘提取的方法区别 出来。因此，在计算椭圆标靶图像4中各椭圆的圆心坐标前，需要先将标定板图像3从背景 图像2中分离出来。
[0045] 参照图2,图2为本发明标靶图像求圆心的方法第一实施例的流程示意图。在本实 施例中，所述标靶图像求圆心的方法包括：
[0046] 步骤S10,读取原始图像并对所述原始图像进行高斯滤波处理，所述原始图像中包 括标靶图像区域；
[0047]