一种用于摄像机标定的平面靶标特征点的自动匹配方法

摘要

本发明属于机器视觉技术领域，将提供一种用于摄像机标定的平面靶标特征点的自动匹配方法。本发明通过对提取的标定特征点集进行计算几何理论中Delaunay三角化和必要的预处理，得到相邻特征点之间的几何连接关系；然后搜索点集中用于确定搜索方向的起始点、第一行的特征点和第一列的特征点；最后利用特征点之间的几何连接关系完成其余各行的匹配，实现呈方格阵列分布的平面靶标特征点的图像坐标与世界坐标的匹配。本发明提出的特征点的匹配方法实现简单，鲁棒性强，对镜头畸变不敏感，适合在拍摄倾角大、靶标被部分遮挡情况下的特征点的匹配，特别适合摄像机的在线自动标定。

主权项

1.一种用于摄像机标定的平面靶标特征点的自动匹配方法，其特征在于，所说的特征点的匹配是指平面靶标特征点的图像坐标和已知世界坐标的对应，利用的是特征点集的邻接关系和局部几何位置关系完成呈方格阵列分布的平面靶标特征点的匹配，具体步骤是：1.1、设平面靶标上预先设置有M×M个呈方格阵列分布的特征点，依据靶标平面上建立的世界坐标系，特征点的世界坐标已知，其排列顺序固定；提取平面靶标图像中的特征点，得到特征点的图像坐标(i_p＝1，…，N_p)，N_p为提取的特征点数量，N_p≤M²，构成的特征点集合用A表示；1.2、对A中的进行Delaunay三角化处理，得到三角形(j_d＝1，…，N_d)，N_d为三角形数量，构成的集合用T_d表示，T_d为N_d×3维矩阵，每一行存放构成该三角形的三个特征点在A中的索引序号i_p；1.3、定义A中的对应平面靶标上一个方格的4个相邻特征点构成一个数据单元，用E表示，一个数据单元被Delaunay三角化得到的两个三角形为规则三角形；对步骤1.2获得的T_d中的三角形进行预处理，去掉其中的非规则三角形得到规则三角形(j_g＝1，…，N_g)，N_g为规则三角形数量，N_g≤N_d，构成的集合用T_g表示；1.4、定义A中对应平面靶标上最外围的特征点为边界点，边界点由角点和边缘点组成，角点的相邻两个边界点对应平面靶标上的特征点不在同一行或同一列，边缘点的相邻两个边界点对应平面靶标上的特征点属于同一列或者同一行；定义f为特征点在T_g中作为节点出现的次数；1.5、将f＝1或f＝2且不是边缘点的特征点定义为候选起始点，候选起始点都属于角点，用(i_s＝1，…，N_s)表示，N_s为候选起始点数量，4≤N_s＜N_p；对进行排序，将f＝1对应的候选起始点排在前面，构成的集合用A_s表示；1.6、定义M×M的矩阵C，用来存放排好序的特征点索引，各元素初始赋值为0，采用循环检验方法确定A中的起始点p_s，对应平面靶标上第一行的特征点(j_r1＝1，…，N_r1)和对应平面靶标上第一列的特征点(i_c1＝1，…，N_c1)，N_r1和N_c1分别为对应平面靶标上第一行的特征点数量和对应平面靶标上第一列的特征点数量；构成的特征点子集用表示，构成的特征点子集用表示；将中搜索到的特征点索引依次保存到C的第1行中；1.7、搜索对应平面靶标上第i行的特征点(i＝2，…M，j_ri＝1，…，N_ri)，N_ri为对应平面靶标上第i行的特征点数量，构成的特征点子集用表示，将中搜索到的特征点索引依次保存到C的第i行中；搜索完所有的行后，排好序的特征点索引都保存C中，没有提取到的特征点所对应的位置索引仍为0，根据C中的各元素的索引获得特征点的靶标世界坐标的序号。