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1、双目主动立体视觉监测平台靶标编码标志点的设计与识别分析引言双目立体视觉测量是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在计算机视觉系统中，双目立体视觉测量一般由双摄像机从不同的角度同时获取周围景物的两幅图像，或有单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像，并基于视差原理即可恢复出物体的三维几何模型，重建周围景物的三维形状与位置。在双目立体视觉测量的许多应用中，可以在待测物体表面分布一些具有明显特征且易于识别的元素作为标记点，如圆、十字刻画线等。若给标记点加载唯一的身份信息，即对标记点进行编码，对图像中标记点进行唯一身份识别后，可以方便，可靠地实现多幅图像间标记点的对应匹配
2、。基于上述原理，在实验室自主研发并联机器人双目主动立体视觉监测平台的过程中，需要事先知道两个摄像机的初始位置，由于光栅尺的造价昂贵及圆形光栅尺的生产加工难度大，我们设计了含有编码标志点的特殊靶标。靶标的关键部分为编码标志点，本文主要对实验中所用编码标志点的设计与识别进行研究。1 靶标的设计本文设计了如图1所示的靶标(其中，中心处的编码标志点是不同的)，利用其已知信息，完成对摄像机位置的标定，实现了与圆形光栅尺相同的作用。在圆形导轨内侧均匀设置了6组(12块)含有一个编码标志点和18个非编码点的靶标(如图2所示)，其中编码标志点位于靶标的中心，其余非编码点均为正方形，按一定尺寸关系均匀分布在编码
3、标志点的两侧。根据实际需要，本文采用了马扬飚等设计的编码标志点。编码标志点由编码点和标志点组成，其中标志点提供位置信息，编码信息被编译储存在编码点的排布中。编码标志点应该满足以下要求：旋转与改变比例的不变性；对可能存在误差修正的目标数量的强鲁棒陛识别几率；制定一个能精确测量与物体上一个控制点对应的标志点的中心的规则；在没有统对比度的图像中，个标志点的强检测几率。为了满足这些要求，本文采用的8位编码标志点如图3所示。其中标志点和编码点全部为圆形，标志点位于中央，面积较大，编码点规则排布在同一个圆周上，面积较小，整个编码标志点的位置信息由中央的标志点圆心位置提供，各个编码位上编码点的有无决定了不同
4、的编码信息。编码点由8个圆构成，因此可能得到个编码，然而由于一个编码应满足旋转和改变比例不变的需要，只有34个(编码点个数为1的丢弃)可以作为编码。2 靶标的识别21 编码标志点的识别211 图像截取使用双目主动立体视觉监测平台上的任一摄像机拍摄一幅靶标图像，其中可以含有几个靶标，使用图像截取函数，从图像中截取出只包含编码标志点的图像。212 图像二值化为了简化目标识别过程，需要将截取出的彩色图像转化成灰度图像，然后再将灰度图像转化为二值图像，通过与阈值比较，图像二值化按下式执行：其中：f(x，y)初始图像，b(x，y)为二值图像，t(x，y)为像素的阈值。由于图像中对比度比较统一，应用一个自
5、适应的阈值t(x，y)=t0，可以比较精确地将对象阈值初始化。213 圆点质心查询为了提取每个圆点的区域，使用标签算法，执行标签算法后，每个区域得到一个唯一的数字。对每一个连通区域使用测量图像中的对象属性方法，得到各个区域的面积和质心。对中央标志点圆来说，其质心为(x0，y0)，对于外围的编码点圆来说，其质心为(xc，yc)。按照参数读入的顺序对所有区域进行编号，通过比较，找到面积最大的圆，即中心标志点，记住其编号。214 质心角的求取以任意一点为起始点，按照逆时针的顺序对编码点进行排序，然后利用相邻两个编码点的质心信息与中心标志点的质心信息，求出各个相邻编码点间的质心角n(其中0n180，2
6、n8)，并按逆时针顺序存储。215 目标编码读取由于起始编码点一定存在，故将其环形码相应位置1。对于8位编码标志点，当8个编码点都存在时，各个相邻编码点间的质心角均为45。利用这个信息，按照存储顺序，将求得的质心角n分别与45的整数倍进行比较，如果相等，表示在该角度位置存在一个编码点。实际操作中，编码点质心角n值是根据图像处理中求得的编码点质心与中心标志点质心值计算所得，由于误差的存在，质心角n值的实际值往往与理论取值(m45,1m4)有出入，所以在判断某个角度位置是否有编码点存在时，可以先设定一个误差允许范围(04 结论在双目立体视觉中，靶标识别问题对于目标图像的重构起着关键性的作用。本文提出了基于质心角的方法，对各幅编码标志点图像进行准确的识别。通过大量的数值试验，验证了此算法的有效性，实验结果表明，本文提出的基于质心角的标志点识别算法，对于采用本文所用的特定平台等背景不太复杂的情况具有很高的识别性和实用性。通过编码标志点的准确识别及相对确定的位置信息，即可通过对角点的检测，实现对整个靶标的准确识别。