基于频率域分析的姿态估计方法.pdf

《基于频率域分析的姿态估计方法.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第34卷第2期东北电力大学学报Vo1．34，No．22014年4月JournalOfNortheastDianliUniversityApr．，2014文章编号：1005-2992(2014)02—0057-04基于频率域分析的姿态估计方法郭树强，王立群，范洪辉2(1．东北电力大学信息工程学院，吉林吉林132012；2．江苏理工学院，江苏常州213001)摘要：近年来随着机器视觉、图像处理技术的发展，在许多领域中需要依据所拍摄的图像对其拍摄距离及拍摄姿态进行推测。针对传统姿态估计方法中所存在的嵌入标识会影响图像质量、破坏图

2、像完整性的问题，利用图像的空间频率域分析方法，提出了在图像中嵌入高频信号标识，并观察其空间频率变化，从而推断其姿态变化的方法。实验结果证明该方法在不破坏图像完整性的前提下，有效估计出样本图像在三个轴方向上的旋转角度，从而证实了此方法在姿态估计方面的应用可靠、有效。关键词：姿态估计；空间频率域；图像处理中图分类号：TP391文献标识码：A近年来，在机器视觉领域中，如何利用所拍摄的图像对自身位置及姿态进行判断，从而驱使机器能够自动进入危险的场所执行任务一直是该领域中的研究热点。传统的解决方法包括基于传感器的姿态估计与基于视觉图

3、像的姿态估计两种方法⋯。基于传感器的姿态估计方法是利用电磁传感器对自身姿态进行推测的方法J。该方法的好处在于只要传感器能够放置在有效的位置，即可对自身姿态进行推测。但此方法存在加置传感器后使系统变得复杂且效率低下的问题。基于视觉图像的姿态推定方法即利用拍摄图像的位置关系推定摄影姿态的方法J。此方法必须在图像中置人标识，从而进行姿态推定。因此存在破坏图像完整性的问题。为解决此问题，通常的方法是不设置标识，利用图像的边界、突出点等自然特征进行标定，从而推测摄影姿态。但此方法必须事先将特征点录入数据库，因此存在数据库中未录人的特

4、征无法进行姿态估计的缺点。。卜。同样为了不破坏图像的完整，出现了利用人眼无法识别的材料做标识，使用红外摄像头对标识进行识别从而推定摄影姿态的方法⋯。但这种方法存在系统造价高、红外材料识别困难的问题。本研究提出了在图像中置人不破坏图像完整性的空间频率域标识，通过观测图像的空间频率变化，从而估计姿态变化的方法。1基于空间频率域的姿态估计方法1．1理论基础如图1所示，原始图像坐标系统中的，，z轴分别用，Y，z表示，在含标识图像的坐标系统中，通过标识重心G的水平轴为h轴，垂直方向为轴。从摄像头的角度观察，利用，y。，z。方向的平移

5、矩阵，，和，Y，z轴的旋转角度0，0，，即可得到标识姿态。收稿日期：2014—03—10基金项目：东北电力大学博士基金(BSJXM-201202)作者简介：郭树强(1976-)，男，吉林省辉南县人，东北电力大学信息工程学院副教授，主要研究方向：图像处理、模式视频第2期郭树强等：基于频率域分析的姿态估计方法59A0一90．(5)△1．3．3，Y轴方向的旋转角度推测标识图像如图4所示，假定加标识后的图像在初始姿态时所在平面!!--水平方向的长度为Z，则h轴方向的长度为／cosA0。II也就是说，如果初始姿态时所加标识的正弦波频

6、率旱鲁======：L—————r—一lcosAO为／，则姿态旋转后正弦波信号的频率变为、．，．yf／。sA0。依据傅立叶变换的性质，沿h轴Oln方向所初始姿态姿态变化后图4图像长度的变化关系得的标识频率振幅IR的峰值位置p=p／cosA0。所以，图像在Y轴方向的旋转角度A0即可由式(6)求得：AO：。。()．(6)Pl同理，沿轴卢方向所得的标识频率振幅I尺I的峰值位置为P，图像沿轴方向的旋转角度△可由式(7)求得：,50=。。()．(7)图5嵌入标识的实验图像2姿态估计的仿真实验2．1实验环境本实验利用、OpenGL开发

7、工具，将嵌入标识的图像(如图5)，沿，_y，z轴任意旋转后，使用上述基于一、＼七空间频率域的姿态估计方法，对旋转的角度进行推测。表1图像姿态变化表0246810024681002468l0帧序号帧序号帧序号(a)轴旋转的推测值与真实值比较(b)y轴旋转的推测值与真实值比较(e)：轴旋转的推测值与真实值比较图6图像姿态变化图东北电力大学学报第34卷2．2实验结果OpenGL具有平行投影和透视投影两种投影方法。本文利用平行投影的方法，对加有标识的图像进行任意方向的旋转仿真，并假定透镜的焦点距离为18mm，物距为600mm。各帧

8、图像在各个方向上的旋转角度及其推测值如表1所示，将其绘制成图即为图6。由图6及表1可知，在平行投影的情况下，依据空间频率所推测的沿，Y，z轴任意旋转的角度值与真实值之间的平均误差分别为0．2。、0．o及0．1。。由此可见，依据空间频率判断姿态改变的方法能够精确地估计出图像在各轴方向上的旋转角度，从而证实