格型和圆型图像特征点检测算法研究

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1、万方数据格型和圆型图像特征点检测算法研究学位类型学科(专业学位类别)，作者姓名作者学号导师姓名及职称实践导师姓名及职称学院名称论文提交日期学位授予单位学术型学位机械工程陈中柱赵前程教授黄耿高工机电工程学院2014年5月30日湖南科技大学万方数据Researchonchessboardandcircleimages●featurepointsdetectionalgorithmTypeofDegree兰!鱼垒亟星堡i鱼亟曼g!鱼星一Discipline坠垄曼鱼垒i塑i堡垒!星堕gi望曼星兰i坠g一

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3、iversityofScienceandTechnology．．．．．．．．．．．．．．——～㈣3一～㈣2～～㈣4一～㈣7～～㈣3一～舢7～～⋯2一～洲Y～—万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：0驴f争年，月；口日学位论文

4、版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南科技大学可以将本学位论文的、全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：御陟导师签日期：a州眸f月；9日日期：∞fq／年岁月弓。日万方数据摘要机器视觉在三维重建、视觉监控、工业检测等领域中应用广泛。各种视觉测量系统大多需要检测图像的几何特征点，且图像特

5、征点的检测精度和效率将直接影响整个系统的性能，在图像视觉检测技术中具有非常重要的地位。本文以格型和圆型特征图像作为研究对象，通过理论分析、仿真研究和实际测试实验研究格型角点和圆心的检测算法及其评价方法，主要研究内容包括：(1)仿真图像的生成。通过摄像机线性的透视投影模型获得格型和圆型特征图像，并利用高斯函数卷积得到与实际摄像机拍摄图像特征类似的仿真图像。利用该模型可以为图像特征点检测算法的检测实验和评价提供参考基础。(2)格型图像特征点检测算法的研究。主要介绍几种格型图像特征点像素级和亚像素级检

6、测算法，并进行实验比较分析。针对格型图像特征点检测算法的复杂度、计算速度和稳定性等问题，提出了一种基于灰度对称因子的棋盘格角点亚像素检测算法。该算法利用方形环模板进行角点检测，无需高斯滤波及梯度计算，可以很好地解决算法数据量大，运算速度慢等问题。在像素级角点坐标邻域利用灰度对称因子加权法得到亚像素级角点坐标，可有效降低噪声和其他不确定因素对角点亚像素检测精度的影响。(3)圆型图像特征点检测算法的研究。主要介绍几种圆型图像特征点检测算法。为了降低圆型图像特征点检测算法的计算量和复杂度等问题，提出了

7、--萃0e基于椭圆中心灰度对称的检测算法。利用Sobel算子进行图像的边缘检测，并利用灰度质心法得到椭圆中心点的坐标，最后利用灰度对称因子加权法得到椭圆图像特征点的坐标。该算法计算量小、检测效率高、受噪声的影响比较小，并具有一定的精度。(4)图像特征点检测算法的评价。利用摄像机线性的透视投影模型产生特征点位置准确己知的仿真标准图像，为检测算法的精度评价提供参考；通过改变环境和光照条件，在靶标静止状态下以及三坐标测量机微位移状态下对检测精度进行测试，实验结果表明，检测精度在0．2个像素左右，能够快

8、速地实现图像特征点位置坐标的检测，对光照、噪声和图像的旋转等影响具有一定的稳定性，并在机器视觉3D四轮定位仪和摄像机标定中得到应用，效果良好。关键词：特征点；摄像机标定；亚像素；棋盘格；角点检测万方数据ABSTRCTMachineV1SlOniswidelyusedinthefieldssuchas3Dreconstruction，visualmonitoring，industrialinspection．TheimagegeometriCfeaturepointsdetectionisnece