一种三步法结构光直线光条的图像特征提取方法

摘要

本发明属于机器视觉技术领域，将提供一种三步法直线光条的图像特征自动提取方法。本发明基于Hessian矩阵的条纹中心提取方法提取光条中心点的亚像素图像坐标，并将光条中心点连接成光条中心线；然后利用直线近似算法将光条中心线在拐点处拆分为近似直线；最后将满足角度约束和图像原点到近似直线的距离约束的共线中心点进行融合，对融合后的共线中心点进行直线拟合得到直线光条的参数方程。所提出的三步法实现了复杂背景中结构光直线光条的图像特征自动提取，消除了杂散干扰特征的影响，提高了直线光条的图像特征提取的自动化程度，充分利用了直线光条上所有的光条中心点，为提高结构光视觉系统的标定效率和标定精度以及现场操作的简便性奠定了基础。

主权项

1.一种三步法直线光条的图像特征自动提取方法，其特征在于，所说的直线光条的图像特征是指直线光条在图像中的参数方程，具体步骤是：1.1、采用基于Hessian矩阵的条纹中心提取方法提取图像中的光条中心点的亚像素图像坐标，将获得的光条中心点连接成光条中心线，光条中心线是由光条中心点构成的坐标序列，其长度定义为点的数量；保留长度大于Tl的光条中心线，Tl长度阈值，取值为20～50；用Lci(i＝1...Mc)表示第i条光条中心线，Mc为光条中心线的数量；第i条光条中心线上的点用pcj i(x，y)(j＝Tl...Nci)表示，Nci 为中心线上点的数量；1.2、采用直线近似算法，在光条中心线的拐点将步骤1.1提取出的光条中心线Lci拆分为近似直线，近似直线是由光条中心点构成的坐标序列，其长度定义为点的数量；保留长度大于Tl的近似直线，Tl与步骤1.1相同；用Lsi (i＝1...Ms)表示拆分后的近似直线，Ms为近似直线的数量；第i条近似直线上的中心点用psj i(x，y)(j＝Tl...Nsi)表示，Nsi为近似直线上点的数量；1.3、采用最小二乘直线拟合算法，将步骤1.2获得的近似直线上的光条中心点拟合成直线，利用拟合直线的角度约束和图像原点到拟合直线的距离约束，进行共线光条中心点融合，图像原点定义为图像左上角；利用融合后的共线光条中心点进行直线拟合，得到直线光条的参数方程；1.3.1、利用步骤1.2获得的Lsi(i＝1...Ms)包含的点psj i(x，y)(j＝Tl...Nsi)，采用最小二乘直线拟合算法分别拟合直线，得到Ms条直线的近似参数；由拟合直线的方向余弦，计算得到拟合直线相对于图像水平轴的角度，用βsi表示第i条拟合直线对应的角度；计算得到图像原点到拟合直线的距离，用dsi表示第i条拟合直线对应距离；1.3.2、利用拟合直线的角度约束和图像原点到拟合直线之间的距离约束，融合拆分后的近似直线包含的光条中心点。对于拆分后的任意两条直线Lsi和Lsk，定义角度约束Δβs(i，k)＝|βsi-βsk|≤Tβ，Tβ为角度差阈值，取值为0°～5°，精度要求越高，取值就越小；定义距离约束Δds(i，k)＝|dsi-dsk|≤Td，Td为距离差阈值，取值为0～10像素，精度要求越高，取值就越小；如果Lsi和Lsk同时满足角度约束和距离约束，则将Lsi和Lsk融合为一个新的直线，称为融合直线，融合直线由光条中心点构成的坐标序列，删除已经融合过的近似直线，对所有的直线融合后，再次对融合后的直线进行同样的融合过程，直到没有再满足角度约束和距离约束的直线，则融合停止。融合后的直线用Lmi(i＝1...Mm)表示，Mm为融合直线的数量，相应直线上的点用pmj i(x，y)(j＝Tl...Nmi)表示，Nmi为融合直线上点的数量；1.3.3、采用最小二乘直线拟合方法，将步骤1.3.2获得的融合直线Lmi (i＝1...Mm)上包含的点pmj i(x，y)(j＝Tl...Nmi)，拟合成直线，从而得到直线光条的参数方程，直线方程由位于直线上的2个点的坐标和直线的方向矢量表示，将直线方程的系数保存到文件中。