[發明專利]一種用于標定的離焦棋盤格圖像特征提取方法

在審

• 申請號: 202211344424.0
• 申請日: 2022-10-31
• 公開（公告）號: CN115641368A
• 公開（公告）日: 2023-01-24
• 發明（設計）人: 侯文慧;梅芳芳;曹子昂;王玉偉;張大山;劉路
• 申請（專利權）人: 安徽農業大學
• 主分類號: G06T7/60
• 分類號: G06T7/60;G06T7/80;G06N3/0455;G06N3/09
• 代理公司: 深圳市廣諾專利代理事務所(普通合伙) 44611
• 代理人: 李亞萍

本發明公開了一種用于標定的離焦棋盤格圖像特征提取方法，包括：S1、獲取棋盤格圖像；S2、檢測亞像素精度的特征點，設計標簽圖像；S3、制作數據集；S4、設計深度編碼解碼的權重回歸網絡；S5、以模糊離焦圖像為輸入，以標簽圖像為輸出對網絡進行反復訓練；S6、分析訓練網絡的輸出圖像，檢測輸出圖像中每個灰度圓的灰度中心，即為特征點。本發明著眼于離焦圖像像素級分析，通過對標簽圖像帶權重像素級回歸，使網絡實現像素是否為特征點檢測。對輸入數據集進行加噪處理，使網絡對采集圖像噪聲具有較強魯棒性；同時將Unet網絡中卷積層更換為殘差塊，以適應深層網絡訓練；按照標簽圖像中像素位置，在損失函數中設置不同權重，以提高特征點檢測精度。

技術領域

本發明屬于視覺測量技術領域，具體地說，本發明涉及一種用于標定的離焦棋盤格圖像特征提取方法。

背景技術

視覺測量作為一種無損、非接觸的測量技術，逐漸應用于各種特殊場景，如隧道施工環境。相機標定是確立世界坐標和圖像坐標變換模型的過程，因此是關系視覺測量精度的關鍵環節。它從拍攝的二維圖像的特征點和特征線來獲取空間物體的三維信息。傳統上采用棋盤格作為平面標定標靶，通過拍攝多角度標靶，利用角點特征檢測特征點，從而計算出世界坐標和圖像坐標的映射關系矩陣，然而，傳統棋盤格平面標定方案主要適用于近距離視覺系統，對于遠距離的視覺系統，需要改變標靶大小和拍攝距離，以適應不同的焦距，標定過程繁瑣耗時。并且大尺寸標靶制作困難、成本高。如果仍以普通尺寸標靶來標定，圖像難免出現離焦現象。因此，如何在離焦圖像中準確提取特征點對于標定具有重要的研究意義和實用價值。

目前，國內外學者對離焦圖像的特征點提取展開了研究，提出了一些有效的方法。一種是利用了傳統圖案邊緣的模糊特性提取邊緣，然后確定交點，這類方法需要研究模糊特性的規則，需要具備一定的經驗；一種是利用離焦圖像不改變相位信息的特點，設計相位標靶進行標定(OpticsLetters,2013,38(9):1446-1448,Optik,2014,125(2):671-674)，這種標定方案中圖像邊緣的離焦對提取效果影響較小，準確性較高，但是需要利用多幅圖像進行求解，效率較低。另一種是利用深度學習強大的特征學習能力，對離焦圖像進行高質量重建，從而進行自適應校準(Optics Letters,2021,46(22):5537-5540)，該方法輸出了高質量的圖像，仍需進一步進行特征點檢測。

綜上所述，如何從離焦圖像中直接、準確地獲取所拍攝標靶的特征點依然是值得關注的問題。

發明內容

本發明提供一種用于標定的離焦棋盤格圖像特征提取方法，以解決上述背景技術中存在的問題。

為了實現上述目的，本發明采取的技術方案為：一種用于標定的離焦棋盤格圖像特征提取方法，具體包括以下步驟：

步驟S1：在聚焦狀態下，以不同的姿勢拍攝標靶，并保證標靶在相機視野內，采集到多姿勢的聚焦圖像J(u,v)；

步驟S2：針對每個姿勢的聚焦圖像J(u,v)，采用Bouguet算法檢測聚焦圖像J(u,v)的特征點，并以每個檢測的特征點為圓心生成小鄰域內的圓形灰度圖像B(u,v)作為標簽圖像；

步驟S3：對每個姿勢的聚焦圖像J(u,v)進行高斯模糊變換，以模擬離焦圖像I(u,v)，為了增強提取方法對噪聲圖像的魯棒性，對離焦圖像I(u,v)添加隨機噪聲，并保持標簽圖像B(u,v)不變；對離焦圖像I(u,v)進行旋轉、縮放；同時對標簽圖像B(u,v)進行相應的旋轉與縮放；以增強網絡對噪聲圖像的魯棒性；

步驟S4：基于U-Net網絡建立自動編碼解碼的權重回歸網絡，經過若干殘差塊、ReLu激活和池化層對圖像進行編碼，再經過若干反卷積、ReLu激活，上采樣和級聯層進行解碼，并用回歸層替換原網絡中的Softmax分類層；考慮到標簽圖像B(u,v)中的像素對特征檢測任務的重要程度不同，在回歸層設計帶權重的損失函數，即對不同區域的像素施加不同的權重；