[發明專利]以三基色對比度為特征幀匹配測量二維位移的方法及裝置

有效

• 申請號: 200910191318.1
• 申請日: 2009-11-02
• 公開（公告）號: CN102052899A
• 公開（公告）日: 2011-05-11
• 發明（設計）人: 曾藝
• 申請（專利權）人: 重慶工商大學
• 主分類號: G01B11/02
• 分類號: G01B11/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.以三基色對比度為特征幀匹配測量二維位移的方法及裝置，由一臺普通的計算機及其攝像頭組成，所述攝像頭通過其USB接口連接到所述計算機，該計算機配置有USB接口、內存、CPU、硬盤、顯示卡與顯示器、鍵盤和鼠標、操作系統以及攝像頭驅動程序，其特征在于，所述計算機系統還配置有攝像頭拍攝及三基色邊方向數據幀匹配測量位移程序。

2.根據權利要求1所述的以三基色對比度為特征幀匹配測量二維位移的方法及裝置，其特征在于，所述攝像頭拍攝及三基色邊方向數據幀匹配測量位移程序提供了一種使用計算機攝像頭實施以三基色對比度為特征幀匹配測量二維位移的方法，包括：

步驟一、以位圖(M×N，M，N∈正整數)的格式，拍攝一幀被測物體的圖像，作為參考幀；為本參考幀以及后續拍攝幀選取平面直角坐標軸系；

在所述像素陣列的中央區域選取一個區域，大小為m₀×n₀，m₀，n₀∈正整數，稱之為比較窗，所述比較窗分別距離所述像素陣列的水平方向和垂直方向的邊緣像素各h和v個像素，即有：m₀+2h＝M，n₀+2v＝N，h，v∈正整數；

步驟二、對于上述參考幀之像素陣列，逐行導出沿X軸方向的諸像素亮度以及紅、綠和藍三種基色的邊方向數據，分別以3bit的二進制數值001，010和100表示正邊、負邊以及第三類邊，記為：{reference(x，y)}、{reference_紅(x，y)}、{reference_綠(x，y)}和{reference_藍(x，y)}，保存之；

步驟三、計算所述參考幀里比較窗的像素陣列的關于像素亮度的自關聯匹配系數：

auto_correlation(a,b)=Σy=v+1v+1+nΣx=h+1h+1+m[reference(x,y)·reference(x+a,y+b)]]]>

式中，x和y分別是比較窗內像素的坐標，運算符號·表示二進制邏輯與運算，其運算結果或為邏輯0或為邏輯1，中括號“[]”表示取其中的邏輯函數對應的數值，或為數值0，或為數值1，逐個像素計算，累加的結果作為本次自關聯系數auto_correlation(a，b)，取3×3關聯匹配算子：a＝-1，0，1，b＝-1，0，1，因此，共產生9個自關聯系數；

步驟四、分析被觀測物體表面的結構特征的精細程度，亦即分析最鄰近像素之間的明暗對比度之可區分程度，進行檢查：

auto_correlation(a，b)≥auto_correlation(0，0)×similarity

式中，similarity描述了比較窗與其鄰近相同規模的像素陣列的相似程度，例如取similarity＝60％，可以預先設置，也可以根據光照情況以及被測物表面的質地進行調試和選擇；

如果滿足上述檢查不等式的自關聯匹配系數多于3個，需要逐步擴大比較窗的范圍各step行和step列：令m＝m₀+step，n＝n₀+step，重新計算新的比較窗的自關聯匹配系數，并再次進行鄰近像素區分度分析，直到滿足上述分析不等式的自關聯系數不多于3個，說明被拍攝物體的表面的結構特征足夠精細，最鄰近像素之間的值可以區分，認為這時找到了在目前的物體表面狀況以及照明狀況下可以用于進行匹配比較的最佳比較窗像素陣列：m＝m₀+step，n＝n₀+step，2h＝M-m，2v＝N-n，其中，step為步進參數，初始值為1，每次需要擴展比較窗的規模就增加1；如果超出幀內一個預定的范圍，還沒有找到合適的比較窗，則認為該物體這部分反射表面不適于本裝置的測量工作，并給出提示警告；

步驟五、上述拍攝以后，經過一段時間Δt，拍攝第二幀位圖，作為取樣幀；

逐行確定該取樣幀中像素沿X軸方向的諸像素亮度以及紅、綠和藍三種基色的邊方向數據，分別以3bit的二進制數值001，010和100表示正邊、負邊以及第三類邊，記為：{comparison(x，y)}、{comparison_紅(x，y)}、{comparison_綠(x，y)}和{comparison_藍(x，y)}，保存之；

步驟六、把所述參考幀內比較窗里的像素陣列的邊方向數據{reference(x，y)}在所述取樣幀范圍里({comparison(x，y)})按照9×9關聯匹配陣列進行交叉關聯匹配，具體算法是：

對于a＝-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4和b＝-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4的組合，所述參考幀之比較窗可能發生有81種移動情況，因此，對應三種基色的圖像幀，共產生9×9×3＝243個交叉關聯匹配系數cross_correlation(a，b)；

步驟七、幀-幀關聯程度最高的交叉關聯系數最大：

cross_correlation(a，b)→auto_correlation(0，0)

因此獲得所述取樣幀對應的三種基色的圖像幀相對所述參考幀移動的方向以及移動的幅度：

Δx_紅(i，j)＝a₁，Δy_紅(i，j)＝b₁

Δx_綠(i，j)＝a₂，Δy_綠(i，j)＝b₂

Δx_藍(i，j)＝a₃，Δy_藍(i，j)＝b₃

其中，i表示測量拍攝的順序計數，j表示所取參考幀的順序計數；

本次取樣周期里物體發生的相對位移矢量是：

Δx(i,j)=a1+a2+a33;]]>Δy(i,j)=b1+b2+b33]]>

測量過程中，物體總的相對位移矢量是：

Δx₀(i，j)＝Δx₀(i-1，j)+Δx(i，j)，Δy₀(i，j)＝Δy₀(i-1，j)+Δy(i，j)，

等式中右邊的(Δx₀(i-1，j)，Δy₀(i-1，j))是物體以前累積的相對位移矢量；

步驟八、計算物體位移的速度矢量：

Δv_x(i，j)＝Δx(i，j)/Δt，Δv_y(i，j)＝Δy(i，j)/Δt；

步驟九、如果|Δx₀(i，j)-Δx₀(k，j-1)|≥2m/5，或|Δy₀(i，j)-Δy₀(k，j-1)|≥2n/5，其中，k＝max(i)|(j-1)表示在參考幀順序計數為j-1的情況下最后-次拍攝的順序計數值，即在所述參考幀沒有發生變化的條件下，其中的比較窗發生的相對位移之累積已經超出該比較窗的幅度的2/5，這時，用最新的取樣幀取代所述參考幀，其比較窗重新定位在新的參考幀的中央部位；

如果|Δx₀(i，j)-Δx₀(k，j-1)|＜2m/5且|Δy₀(i，j)-Δy₀(k，j-1)|＜2n/5，不更新所述參考幀，而是把所述參考幀里的比較窗發生相對位移：

Δx=-Δx(i,j)=-a1+a2+a33;]]>Δy=-Δy(i,j)=-b1+b2+b33;]]>

步驟十、如果更新了參考幀，仿步驟三計算所述新參考幀的自關聯匹配系數，仿步驟四察看表面結構特征，重新決定其最佳比較窗的大小m×n；

如果沒有更新參考幀，調整步驟六中所述交叉關聯匹配算子陣列的大小：

如果且改取為7×7：a＝-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，b＝-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，

如果且改取為5×5：a＝-2，-1，0，+1，+2，b＝-2，-1，0，+1，+2，否則仍然取為9×9關聯匹配算子陣列；

步驟十一、上述拍攝以后，經過一段時間Δt，拍攝第三幀位圖，作為新取樣幀；

逐行確定該取樣幀中像素沿X軸方向的諸像素亮度以及紅、綠和藍三種基色的邊方向數據，分別以3bit的二進制數值001，010和100表示正邊、負邊以及第三類邊，記為：{comparison(x，y)}、{comparison_紅(x，y)}、{comparison_綠(x，y)}和{comparison_藍(x，y)}，保存之；

步驟十二、按照步驟十中確定的交叉關聯匹配算子陣列，把所述參考幀內比較窗里的像素陣列在所述取樣幀范圍里進行三基色交叉關聯匹配計算，具體算法同步驟六；

步驟十三、跳轉到步驟七，繼續測量。

3.根據權利要求2所述的以三基色對比度為特征幀匹配測量二維位移的方法及裝置，其特征在于，所述步驟二、五和十一中關于“沿X軸方向的諸像素亮度以及紅、綠和藍三種基色的邊方向數據”的定義是：

以函數I(X，Y)表示諸像素的亮度值，或表示諸像素的某個波長(紅色、綠色或藍色)的亮度值，其中，(X，Y)表示該像素的坐標，如果一個像素的亮度值比其后面的第二個像素的亮度值還要小一個誤差容限值error，即如果

I(X，Y)＜I(X+2，Y)-error

則定義這兩個像素之間存在一個該像素的亮度或該像素的該基色所對應的正邊；

如果一個像素的亮度值比其后面的第二個像素的亮度值還要大一個誤差容限值error，即如果I(X，Y)＞I(X+2，Y)+error

則定義這兩個像素之間存在一個該像素的亮度或該像素的該基色所對應的負邊；

如果一個像素的亮度值與其后面的第二個像素相應的亮度值接近，其差不超過一個誤差容限值error，即如果I(X+2，Y)-error＜I(X，Y)＜I(X+2，Y)+error

則認為這兩個像素之間不存在該像素的亮度或該像素的該基色所對應的“邊”，或稱之為第三類邊；

上式中的誤差容限值可以根據具體的光照情況，預置為一個小的數值，例如：error＝10；如此獲得的邊位于該像素之后的第一個像素的位置，也即位于參與比較的兩個像素的中間位置的那個像素(X，Y)上；

沿著X軸方向，各個像素的亮度或各個像素的某個基色所對應的正邊、負邊以及第三類邊分別以3bit的二進制數值001，010和100表示，它們相應的集合組成該方向的像素的亮度或像素的該基色所對應的邊方向數據，記為集合函數{fram_λ(x，y)}，其中的下標表示波長(即顏色)。