[發(fā)明專利]大畸變棋盤格圖像角點檢測方法及裝置

有效

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• 申請日: 2017-09-12
• 公開（公告）號: CN107749071B
• 公開（公告）日: 2020-04-10
• 發(fā)明（設計）人: 劉新;陸振波;王曉東;趙超
• 申請（專利權）人: 深圳市易成自動駕駛技術有限公司
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產(chǎn)權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國;趙愛蓉

技術領域

本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理領域，尤其涉及一種大畸變棋盤格圖像角點檢測方法及裝置。

背景技術

360°環(huán)視全景輔助駕駛系統(tǒng)是當今的熱點研究問題，其使用的魚眼攝像機雖然獲得大視野圖像，但也引入了嚴重的畸變，這些嚴重畸變的圖像難以滿足人的正常視覺需求。為增強圖像的視覺效果，需對魚眼畸變圖像進行標定，檢測角點信息，從而構建其與真實世界坐標系的空間對應關系。在魚眼攝像機標定中常使用棋盤格圖像，大畸變棋盤格圖像角點檢測的方法主要有SIFT(Scale-invariant feature transform，尺度不變特征變換)和Martin(Flajolet-Martin)兩種算法。SIFT算法是對原始圖像建立多尺度的圖像，并在每個尺度下計算對應的特征點構成金字塔，利用LOG(Laplacian of Gaussian，拉普拉斯算子)近似DOG(Difference of Gaussian，差分算子)找到角點。而Martin算法是對二值化的圖像提取輪廓并逼近四邊形，將相鄰的四邊形連接在一起匹配以尋找角點對。其中，SIFT算法計算量大，計算得到的角點冗余度大需要篩選，對于魚眼相機標定并不是十分可取。Martin算法原理簡單，但是在單個連通區(qū)域中尋找角點時并不能實現(xiàn)計算。

上述內(nèi)容僅用于輔助理解本發(fā)明的技術方案，并不代表承認上述內(nèi)容是現(xiàn)有技術。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于提供一種大畸變棋盤格圖像角點檢測方法、裝置及計算機存儲介質，旨在解決現(xiàn)有大畸變棋盤格圖像角點檢測算法計算量大、無法檢測單個連通區(qū)域角點的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種大畸變棋盤格圖像角點檢測方法，所述大畸變棋盤格圖像角點檢測方法包括：

確認待處理的棋盤格圖像中連通區(qū)域的中心點，并以所述中心點為原點建立直角坐標系；

確認所述連通區(qū)域的輪廓點的坐標數(shù)值，根據(jù)所述坐標數(shù)值選取符合預設條件的輪廓點，并將選取的所述輪廓點定義為當前直角坐標系中的角點候選點；

以所述中心點為原點，按照預設旋轉方式旋轉所述直角坐標系，并在每次旋轉停止后重新選取符合預設條件的輪廓點定義為當前所述直角坐標系中的角點候選點；

在所述直角坐標系的旋轉次數(shù)達到預設旋轉次數(shù)后，獲取各個輪廓點被定義為角點候選點的次數(shù)，將預設數(shù)量的角點候選點作為所述連通區(qū)域的角點，其中，所述連通區(qū)域的角點被定義為角點候選點的次數(shù)大于其它輪廓點被定義為角點候選點的次數(shù)。

優(yōu)選地，所述確認所述連通區(qū)域的輪廓點的坐標數(shù)值的步驟包括：

對所述連通區(qū)域進行輪廓點求取，并將已求取的各個輪廓點聚類為輪廓點集；其中，所述輪廓點為構成所述連通區(qū)域的像素點；

對所述連通區(qū)域求取輪廓點，按照預設方向確認所述輪廓點集中各輪廓點的坐標數(shù)值。

優(yōu)選地，所述確認所述連通區(qū)域的輪廓點的坐標數(shù)值，根據(jù)所述坐標數(shù)值選取符合預設條件的輪廓點，并將選取的所述輪廓點定義為當前直角坐標系中的角點候選點的步驟包括：

比較所述輪廓點的坐標數(shù)值，分別選取所述輪廓點中橫坐標值為最小負數(shù)、最大正數(shù)的輪廓點，以及縱坐標值為最小負數(shù)、最大正數(shù)的輪廓點，定義為當前所述直角坐標系中的角點候選點。

優(yōu)選地，所述預設旋轉方式包括，以所述中心點為原點，根據(jù)預設旋轉角度和預設旋轉方向使所述直角坐標系旋轉預設次數(shù)。

優(yōu)選地，所述確認待處理的棋盤格圖像中連通區(qū)域的中心點，并以所述中心點為原點建立直角坐標系的步驟之前，還包括：

根據(jù)待檢測棋盤格圖像中各個像素點的預設鄰接關系，對彼此鄰接的所述像素點按照預設算法連接并進行篩選操作，得到所述連通區(qū)域。

優(yōu)選地，所述根據(jù)待檢測棋盤格圖像中各個像素點的預設鄰接關系，對彼此鄰接的所述像素點按照預設算法連接并進行篩選操作，得到所述連通區(qū)域的步驟之前，包括：

獲取原始圖像，在所述原始圖像上選取檢測區(qū)域；

對已選取的所述檢測區(qū)域進行二值化處理，以得到待檢測棋盤格圖像。

本發(fā)明還提供一種大畸變棋盤格圖像角點檢測裝置，所述大畸變棋盤格圖像角點檢測裝置包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的大畸變棋盤格圖像角點檢測程序，其中：所述大畸變棋盤格圖像角點檢測程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的大畸變棋盤格圖像角點檢測方法的步驟。