一种基于圆盘靶标的角点检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于圆盘靶标的角点检测方法。该方法利用黑白圆盘靶标的对称性以及黑白区域不同的位置提出了四种新型的对称算子计算图像中每个像素点的响应值，并根据四种不同的条件选取角点，最后用角点邻域内抑制黑白像素点数量的差值来验证最终得到的角点是否正确。本发明方法不仅提高了图像角点检测的速度，并且有效地避免了错误角点的产生。
【专利说明】—种基于圆盘靶标的角点检测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于目标检测【技术领域】，具体涉及一种基于圆盘靶标的角点检测方法。
【背景技术】
[0002]角点是在二维图像垂直和水平方向上梯度值明显变化或图像边缘上曲率最大的 点，这些点保留了图形图像的重要特征。其在三维场景重建、运动估计、目标跟踪、目标识 另IJ、图像配准等计算机视觉领域起着非常重要的作用。一个好的角点对图像的旋转，伸缩和 尺度变换都具有良好的鲁棒性。
[0003]不同类型的角点具有不同的特点，但大多数角点检测的方法都是针对一般角点的 通用算法，该类算法都很难避免计算量大，容易出现误差等缺点。例如Harris角点检测算 法是角点检测的通用算法，该算法通过移动一个小窗口并观察窗口内像素灰度的变化来识 别角点。角点存在于在任意方向上移动窗口时，该像素点灰度值均会发生较大改变的位置。 因其窗口取高斯窗，计算时用到高斯滤波计算梯度，以及计算矩阵的行列式和矩阵的迹，因 此计算量较大，且Harris角点检测算法不能准确判断角点过渡区域，容易把角点附近的点 也判断成角点，因此误差较大。
[0004]而在一些特定场合下，如摄像机的标定，无人机侦察任务中目标的定位，计算机视 觉检测等场合，可以用特定类型的角点对目标进行检测。例如，可以用固定的靶标来检测这 些应用场合图像的角点，该类角点可以跳出经典角点检测思路，并针对靶标的一些独特性 质来提出新型的算法，如棋盘格角点检测算法。棋盘格角点检测算法利用棋盘格来标定图 像的角点，根据角点附近灰度的变化来确定角点的位置，该方法可以解决通用算法计算量 大的问题，但是同样不能准确区分角点的过渡区域，且目前没有很好的方法，将棋盘格放置 在任意位置上都能够找到准确的角点。
【发明内容】
[0005]本发明针对现有角点检测算法存在计算量大、角点检测不准确的问题，提出一种 基于圆盘靶标的角点检测方法。
[0006]为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于圆盘靶标的角点检测方法，包括以 下步骤:
[0007]步骤一:对摄像机获得的一帧图像进行滤波处理去除噪声干扰，获得预处理图像 I (i, j);
[0008]步骤二:用预处理图像I(i，j)内每个像素点的灰度值分别与摄像机获得的黑白 圆盘靶标的纵向对称算子H、横向对称算子H1、倾斜45°的纵向对称算子S、倾斜45°的横 向对称算子St进行卷积，获得每个像素点在所述四种对称算子下的响应值，即纵向对称算 子H下的响应值RH(i，j)、横向对称算子Ht下的响应值乂..(/'，./_)、倾斜45°的纵向对称算子 S下的响应值Rs(i，j)、倾斜45°的横向对称算子St下的响应值;
[0009]步骤三:根据步骤二获得的响应值，分别用四种选取条件选取符合各自条件的候选角点，求取候选角点数量最多条件下的所有候选角点坐标的平均值，将该平均值作为检测到的最终角点的坐标，完成该帧图像的角点检测，所述四种选取条件为:
【权利要求】
1.一种基于圆盘靶标的角点检测方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤一:对摄像机获得的一帧图像进行滤波处理去除噪声干扰，获得预处理图像I (i, j); 步骤二:用预处理图像I(i，j)内每个像素点的灰度值分别与摄像机获得的黑白圆盘靶标的纵向对称算子H、横向对称算子Ητ、倾斜45°的纵向对称算子S、倾斜45°的横向对称算子St进行卷积，获得每个像素点在所述四种对称算子下的响应值，即纵向对称算子H下的响应值RH(i，j)、横向对称算子Ht下的响应值^^(hj)、倾斜45°的纵向对称算子S下的响应值Rs (i, j)、倾斜45°的横向对称算子St下的响应值&1 (^); 步骤三:根据步骤二获得的响应值，分别用四种选取条件选取符合各自条件的候选角点，求取候选角点数量最多条件下的所有候选角点坐标的平均值，将该平均值作为检测到的最终角点的坐标，完成该帧图像的角点检测，所述四种选取条件为:
2.如权利要求1所述的基于圆盘靶标的角点检测方法，其特征在于，所述步骤二中，
【文档编号】G06T7/00GK103606146SQ201310541961
【公开日】2014年2月26日 申请日期:2013年11月5日 优先权日:2013年11月5日
【发明者】顾国华, 龚文彪, 任建乐, 汪鹏程, 余明, 钱惟贤, 路东明, 任侃, 顾骋, 胡凯 申请人:南京理工大学