基于亚像素边缘的棋盘格的角点检测

棋盘格标定广泛应用于高精度机器视觉中。针对棋盘格标定中最关键的角点检测技术,本文提出了一种基于亚像素边缘的角点检测算法。先确定棋盘格边缘线法线方向,再在法线方向插入虚拟像素;根据边缘像素灰度变化趋势,用反正切函数进行曲线拟合;然后通过曲线梯度,确定亚像素边缘。在得到各亚像素边缘后,根据边缘相交形式,采用形心法确定角点位置。本算法建立了边缘法向方向亚像素定位算法,不受棋盘格角点方位影响。采用结合像素插值和灰度曲线拟合的方法提取亚像素边缘,有效的提高检测精度。实验表明本算法相对Harris角点检测算法精度提高一倍。本算法已成功应用于石油管螺纹的图像检测中,满足实际应用需求。     

棋盘格图像角点坐标亚像素提取方法

针对基于视觉测量的物体位姿测量系统要求标定系统精度较高的需求,提出了一种自动识别和亚像素提取黑白平面棋盘格模板图像内部角点的方法.该方法在详细分析了棋盘格图像局部特性的基础上,建立了准确高效的改进SUSAN角点检测算法和精确的亚像素级提取角点坐标的方法,计算出总体标定误差为0.2个像素.通过实验验证了该算法的可行性和有效性,能够为高精度标定系统提供可靠数据.     

阵列工业图像快速拼接算法

相机阵列获取的多目图像拼接常依赖特征点的数量和空间分布情况,采用传统Harris角点检测算法提取特征点时,会产生伪角点和角点簇,影响拼接速度和精度。自定义Harris角点检测阈值,保留明显特征点,利用自适应非极大值抑制(ANMS)优化角点簇问题;再生成特征描述子,实现特征点的初步匹配,接着用随机抽样一致算法(RANSAC)去除误匹配;最后采用渐入渐出融合算法,实现了拼接图像的平滑过渡。结果表明,该算法能够快速、精确地实现工业图像拼接,具有优良的工业实用性。     

CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.     

黑白棋盘格角点检测算法

分析了现有棋盘格角点检测算法存在的不足,提出了一种新的棋盘格角点检测算法.该算法定义4个特征方向,并通过黑白检测算子(BW)检测特征方向上像素的灰度分布特征,获得像素级精度的角点坐标位置;再根据局部窗口内响应值的相似度与影响因子对角点坐标加以修正,实现了亚像素级精度的角点坐标定位.该算法对图像的旋转和亮度变换具有鲁棒性.将本方法应用于实际拍摄的棋盘格图像,证明了其对棋盘格角点检测的有效性和实用性.     

基于掩模的畸变棋盘格角点检测与排序

针对当前棋盘格角点检测算法对畸变棋盘格角点检测不足的问题,提出了一种基于掩模的畸变棋盘格角点检测与排序的方法。对所采集的畸变棋盘格图像,依次经过预处理,图像降噪,闭操作和Canny边缘检测以明确其在背景中的位置。然后,采用改进的Shi-Tomasi角点检测算法识别并提取棋盘格的所有角点(包括边缘角点),再通过递归排序算法获取棋盘格行列角点的坐标信息。实验仿真结果验证了所提出的方法的有效性,且相比于基于传统的Harris角点检测,Shi-Tomasi角点检测的算法,对具有一定畸变的棋盘格图像角点,具有更优的检测识别能力。     

一种改进的快速SUSAN棋盘格角点检测算法

针对传统SUSAN角点检测算法不能区分棋盘格内角点和边缘点,以及因曝光过度导致的角点分离问题,本文提出改进的SUSAN角点检测算法。改进算法求取2组不相邻特征方向3像素灰度和差值,配合门限阈值和差阈值,提取角点集合;利用角点集合的对称分布特性确定角点集合的质心坐标作为此位置角点的坐标,坐标值可直接达到亚像素精度。实验表明:本文提出的改进的SUSAN角点检测算法可以有效、快速地提取角点,重投影误差在0.3个像素以内,可用于相机标定。     

基于凸包的棋盘格角点自动识别与定位方法

 采用Harris方法提取角点,应用对称算子剔除棋盘格外圈角点与伪角点,基于灰度梯度方法精确提取棋盘格亚像素角点。在此基础上,提出了基于凸包的棋盘格角点分层识别与自动定位方法,实现了棋盘格角点物像坐标的自动匹配,从而可实现摄像机自动精确标定。实验结果表明,该方法具有较高的精度与可靠性,适合于摄像机在线自标定。     

基于几何约束的高精度特征点检测和相机标定

针对高精度特征点检测和相机标定问题,提出了一种基于几何约束的角点检测和相机标定方法.该方法首先用传统的方法提取图像中的角点,以此为初值从图像中搜索棋盘格边缘,然后对边缘数据进行拟合,并将拟合得到的三次曲线的交点作为真实的角点,最后以这些角点为特征点进行相机标定.实验结果表明,加入几何约束后能大幅提高特征点提取的准确度,从而显著提高相机标定的精度.     

一种改进的Harris角点检测算法

Harris角点检测算法是一种经典算法,但对于大尺度图像,误检现象比较严重,并且耗时过长.本文提出一种新的检测算法,通过对圆形区域进行非极大值抑制,能够明显地降低角点检测时间,并且能够有效地减少误检.同时,在不改变任何参数的情况下,对于图像旋转,能够明显地减小提取的差异.通过实验对比,本算法简单方便,提取角点也非常有效,相对于传统Harris算法具有更好的角点检测性能.     

摄像机标定的棋盘格亚像素角点检测

针对传统最小核值相似区(small univalue segment assimilating nucleus,SUSAN)算子对棋盘格角点检测时会将角点与边缘混淆的缺点,提出了一种运算速度快、定位精度高的改进SUSAN亚像素角点检测算法。根据SUSAN模板中角点的特性,提出了灰度对称度的概念,利用灰度对称度区别出棋盘格的角点和边缘。在利用改进的SUSAN算子进行亚像素角点检测时,综合应用了索贝尔边缘算子、灰度平方重心法等方法。提出的亚像素级角点检测方法快速有效,在摄像机标定试验中,其重投影平均误差小于0.2个像素。     

基于双目立体视觉的海浪波面三维重建技术

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对海浪图像特征点进行立体匹配得出视差图,最后根据三角测量原理获取图像的深度信息,实现海浪波面的三维信息重建.实验结果证明,在针对海浪图像时,该方法具有更高的精度和准确度.     

一种试验筛网孔角度的自动检测方法

根据试验筛网的工业检测标准,针对试验筛网孔的矩形特性,结合现代图像处理方法,提出了一种试验筛网经丝和纬丝夹角的自动检测方法。首先采用改进的Harris角点检测算法检测角点,解决了传统的Harris算法漏检和误检、并对非极大值抑制过程中的阈值设定过度依赖的问题,在保证检测精度的前提下,提高了算法整体的检测效率;然后提出了用亚像素边缘结合Canny算法及多项拟合法进行图像角度边缘的提取及夹角边缘拟合,提高了角度检测的精度。实验证明,该方法能在误差范围内较好地满足工业检测的要求。     

基于局部熵和方差调整的Noble角点检测算法改进

为了提高角点检测精度,增强算法对伪角点的抑制能力,在Noble算子的基础上充分考虑图像不同区域间灰度统计特性的差异,提出了一种基于局部熵和方差调整的Noble角点检测改进算法.该算法首先选择角点响应函数阈值以及非极大值抑制邻域大小的初始参考值,然后根据区域熵与区域方差分别估计这两个初始参考值的局部调整系数,最后用调整系...     

基于光流法的运动目标检测与跟踪算法

选用Harris角点作为跟踪对象,将尺度空间引入角点检测,提取特征尺度上的Harris角点,并进行曲率非极大值抑制,滤除"伪角点",提高角点检测对尺度变化的抗扰能力.跟踪算法选用结合图像金字塔的光流法,迭代计算光流,并提出基于光流误差的跟踪算法,即用不同时间流的运动轨迹在同一帧图像的误差来衡量运动跟踪情况,避免跟踪点因被遮挡、消失或者纹理特征发生变化而导致跟踪失败.通过对不同视频图像进行检测的结果证明基于改进的角点提取和图像金字塔的光流法具有良好的跟踪效果,引入光流误差可以有效地滤除跟踪失败的特征点,准确估计运动目标的位置.     

自适应非最大抑制的Harris角点检测算法

 针对Harris角点检测中存在角点聚簇以及阈值选择困难的问题,通过分析Harris角点检测算法的实现原理,提出了自适应非最大抑制的Harris角点检测算法.该算法首先检测角点响应函数值为局部最大值的像素点,其次对所有局部最大值进行由大到小排序并且设置一个抑制半径,通过不断减小抑制半径提取角点,有效避免了Harris角点聚簇的现象,实现Harris角点在图像空间的均匀分布.同时,该算法能够解决阈值选择困难的难题,增强了算法的适应性.实验结果表明,该算法检测出的Harris角点在空间分布更加均匀合理,能够很好的适应图像拼接、运动估计等实际应用.     

基于角点特征的几何形状中心定位

图像特征点中心定位是位姿测量中求解位姿的关键．针对同一图像有多个几何形状的问题,首先利用开源计算机视觉库OpenCV对原图像进行区域分割,得到目标区域的边缘,其次将每个区域进行像素填充;然后用Harris算法进行角点检测;最后根据角点坐标再计算中心点,并将文中算法就一幅图像中有单个几何形状的情况与原始Harris和改进的Harris算法从准确率和效率上进行了比较．实验证明,这种中心定位算法不但提高了准确率和效率,而且误差可以减小到1个像素以内．     

基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法

为进一步提高配准算法的鲁棒性、速度及自适应程度,提出了一种基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法.依据中心像素与其邻域像素灰度值差异计算分块图像对比度,自适应地确定其角点检测的阈值,并通过灰度相似性剔除伪角点;在构建的尺度空间中检测角点,解决了Harris算法需凭经验手动设定阈值,所提取的角点分布不均匀,对尺度敏感且含有伪角点的问题;采用斜率和距离约束剔除粗匹配后的部分误配准点对,再通过随机抽样一致性（random sample consensus,RANSAC）进行精配准.实验结果表明,与4种同类配准算法相比,所提出的配准算法对于JPEG压缩、模糊、视角、光照及尺度变化图像都具有更好的鲁棒性,配准正确率更高,自适应性更强,且配准时间大幅减少.      

一种基于灰度投影的中国象棋棋盘角点检测算法

提出了一种中国象棋棋盘角点检测的算法． 首先采用LSD 算法检测出棋盘灰度图像中的大部分直线,然后通过使用基于灰度值区域的投影直方图和基于LSD 算法的直线交点检测两种方法,精确地检测出象棋棋盘的角 点．最后通过实验,验证了算法的有效性和实时性,对于棋盘的亮度变化、棋盘畸变和边缘模糊具有良好的适应性．     

基于遗传算法的摄像机标定

为提高摄像机标定的精度, 提出一种基于遗传算法的2D棋盘格摄像机标定方法。 通过对棋盘格图像的参考角点的提取, 计算参考点的图像坐标, 从而求解摄像机的内部参数及相应的外部参数初始估计值。并利用遗传算法对摄像机内参数进行优化, 通过一代代的进化、 选择、 变异, 最终收敛得到最优解。仿真结果表明, 该方法得到的平均投影误差为0.255 9像素, 标准差为0.139 3像素, 可有效地提高标定精度。