一种基于连通域分割的棋盘格图像快速特征匹配算法

摘要

本发明公开了一种基于连通域分割的棋盘格图像快速特征匹配算法，该算法包含以下步骤：(1)人工设计一幅带有标识图形的棋盘格图像，使用双目摄像头拍摄两幅棋盘格图像；(2)对拍摄的两幅图像进行二值化分割；(3)对二值化分割后的图像进行一次膨胀操作；(4)对经过膨胀操作之后的图像，将左右两视角图像进行分割，并对每个分割块进行编号标记；(5)对分割之后的棋盘格图像进行遍历搜索，将标识图形填充为黑色，准备下一步的特征匹配；(6)检测两幅原始棋盘格图像的角点，并存储角点坐标；(7)通过棋盘格上的标识图形质心坐标和SSD度量因子，对所检测的角点进行实时匹配。本发明具有匹配速度快和鲁棒性高等优点。

主权项

一种基于连通域分割的棋盘格图像快速特征匹配算法，包含以下步骤：(1)人工设计一幅带有标识图形的棋盘格图像，其中，标识图形位于棋盘格图像几何中心附近的某一个黑色方格中心，作为定位标识；然后使用待标定的双目摄像头拍摄两幅棋盘格图像；(2)对拍摄的两幅图像进行二值化分割，二值化分割的阈值采用最大类间方差法获取或通过手动给定；(3)选取5*5的对称结构元素，对二值化分割后的图像进行一次膨胀操作，目标图像dst每一点的像素值由下式表示：$\mathrm{dst}(x,y)=\underset{(x^{\prime },y^{\prime }):\mathrm{element}(x^{\prime },y^{\prime })\ne 0}{\max }\mathrm{src}(x+x^{\prime },y+y^{\prime }),$其中，src为输入的源图像，dst为输出图像，为膨胀操作所采用的模板的坐标范围，膨胀操作之后，黑色的棋盘格方块互相独立，白色方格块互相连通，经过膨胀操作之后的图像，仅含有两个白色块，一个是标识图形构成的白色块，另一个由所有棋盘格白色块连通得到的白色块；(4)对步骤(3)中经过膨胀操作之后的图像，采用基于连通域的分割算法，将左右两视角图像进行分割，并对每个分割块进行编号标记；(5)对分割之后的棋盘格图像进行遍历搜索，统计步骤(3)中的白色块经过连通操作之后，所有连通白色块的大小，即连通白色块包含的像素数，并记录对应的块标记，像素数较少的白色块即为目标标识图形，计算并保存标识图形的质心坐标，然后将标识图形填充为黑色，准备下一步的特征匹配；(6)通过Harris角点检测算子检测两幅原始棋盘格图像的角点，并存储角点坐标；所述Harris角点检测算子的检测方法主要包含以下步骤：1)计算输入图像的方向导数I_x、I_y，然后根据计算结果进一步计算I_x²、I_xI_y、I_y²三个矩阵；2)对I_x²、I_xI_y、I_y²进行高斯滤波，计算图像中每个点的自相关矩阵M：$M={\exp }^{-\frac{u^2+v^2}{{2\sigma }^2}}\left[\begin{array}{cc}{I_x}^2& I_x{I}_y\\ I_x{I}_y& {I_y}^2\end{array}\right],$3)根据步骤(2)中的自相关矩阵M计算角点响应函数R，如下式所示：R(x,y)＝det(M(x,y))‑k*trace(M(x,y))²，其中k＝0.05，trace为矩阵M的迹，记录R中的最大值，简记为R_max；4)设置角点检测阈值T，将满足大于阈值和局部非极大值抑制两个条件的点确定为角点；通过SSD相似性度量因子和标识图形的质心坐标对所检测到的角点进行匹配，利用得到的匹配对，求出基于棋盘格标定板的Homography矩阵，实现双目摄像头的标定。