視覺(jué)測(cè)量中環(huán)狀編碼標(biāo)記點(diǎn)檢測(cè)與識(shí)別方法

左承林， 馬 軍， 岳廷瑞

(中國(guó)空氣動(dòng)力研究與發(fā)展中心 低速空氣動(dòng)力研究所，四川 綿陽(yáng) 621000)

基于立體視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行三維測(cè)量時(shí)，需要對(duì)不同視角拍攝獲取的圖像進(jìn)行特征提取和立體匹配，以計(jì)算被測(cè)物體的三維信息。匹配的精度直接影響著最終的測(cè)量精度，因而需要高精度的匹配算法。但是，傳統(tǒng)立體匹配方法計(jì)算復(fù)雜度高，匹配精度也較低，難以適用于高精度測(cè)量應(yīng)用中。為此，通常使用編碼標(biāo)記點(diǎn)作為被測(cè)物體的特征點(diǎn)，其具有唯一的編碼標(biāo)識(shí)信息，便于檢測(cè)和識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)不同視角圖像的高精度匹配。

到目前為止，已有眾多種類(lèi)的編碼標(biāo)記點(diǎn)被設(shè)計(jì)應(yīng)用于視覺(jué)三維測(cè)量中[1-7]。具有代表性的編碼標(biāo)記點(diǎn)有：環(huán)狀編碼標(biāo)記點(diǎn)、點(diǎn)狀編碼標(biāo)記點(diǎn)、方形編碼標(biāo)記點(diǎn)、分布式編碼標(biāo)記點(diǎn)、彩色編碼標(biāo)記點(diǎn)、可糾錯(cuò)編碼標(biāo)記點(diǎn)、雙環(huán)象限編碼標(biāo)記點(diǎn)、漢字編碼標(biāo)記點(diǎn)等。其中，環(huán)狀編碼標(biāo)記點(diǎn)具有仿射不變、平移旋轉(zhuǎn)不變、尺度不變等特性，易于檢測(cè)識(shí)別，因而被廣泛應(yīng)用于視覺(jué)三維測(cè)量中。

編碼標(biāo)記點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別包括標(biāo)記點(diǎn)中心定位和編碼環(huán)解碼兩個(gè)步驟，其中，中心定位是關(guān)鍵，也是編碼環(huán)解碼的基礎(chǔ)。圍繞著提高解碼精度和速度，國(guó)內(nèi)外研究者進(jìn)行了大量的研究。Forbes等[8]采用Canny 算子提取圖像輪廓，然后基于尺寸準(zhǔn)則、形狀準(zhǔn)則提取中心標(biāo)記點(diǎn)擬合橢圓，再根據(jù)灰度準(zhǔn)則讀取編碼帶信息進(jìn)行解碼。Chen等[9]針對(duì)像素較小或投影角較大的編碼標(biāo)記點(diǎn)，提出一種利用灰度梯度提取各編碼段中心角的檢測(cè)算法，能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位與解碼。宋麗梅等[10]和周玲等[11]基于環(huán)狀編碼標(biāo)記點(diǎn)的仿射不變特性，分別通過(guò)坐標(biāo)變化的方式將成像橢圓變換成直線和單位圓，實(shí)現(xiàn)了環(huán)狀編碼標(biāo)記點(diǎn)的解碼識(shí)別。楊忞等[12]為提高標(biāo)記點(diǎn)定位精度，利用擬合橢圓外切矩形的幾何性質(zhì)來(lái)確定橢圓的長(zhǎng)短軸位置和旋轉(zhuǎn)角度，進(jìn)一步構(gòu)造驗(yàn)證參數(shù)，并結(jié)合聚類(lèi)算法，最終提取有效的標(biāo)記點(diǎn)類(lèi)。此外，秦大輝等[13]將YOLO v3目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到了編碼標(biāo)記點(diǎn)檢測(cè)定位中，提出了一種基于YOLO v3改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別編碼標(biāo)記點(diǎn)，再通過(guò)距離判斷確定中心標(biāo)記點(diǎn)的定位方法，最終獲得了較好的檢測(cè)識(shí)別效果且該方法魯棒性好。

針對(duì)視覺(jué)測(cè)量中環(huán)狀編碼標(biāo)記點(diǎn)的檢測(cè)識(shí)別問(wèn)題，本文提出了一種基于編碼環(huán)采樣的解碼識(shí)別方法。首先，使用Canny算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，提取圖像的輪廓結(jié)構(gòu)信息；然后，基于尺寸和形狀準(zhǔn)則約束，初步濾除非標(biāo)記點(diǎn)輪廓；使用Otsu算法[14]進(jìn)一步提取標(biāo)記點(diǎn)邊緣環(huán)狀鄰域，通過(guò)最小二乘橢圓擬合求解橢圓參數(shù)，并通過(guò)橢圓參數(shù)約束，再次進(jìn)行非標(biāo)記點(diǎn)輪廓濾除；最后，通過(guò)對(duì)編碼環(huán)進(jìn)行360°采樣，解算獲得編碼值，實(shí)現(xiàn)標(biāo)記點(diǎn)的解碼識(shí)別。

1 編碼標(biāo)記點(diǎn)設(shè)計(jì)

本文使用的編碼標(biāo)記點(diǎn)為8位環(huán)狀編碼標(biāo)記點(diǎn)，結(jié)構(gòu)如圖1(a)所示，其由中心圓和同心圓環(huán)構(gòu)成，中心圓用于標(biāo)記點(diǎn)定位，同心圓環(huán)則用于標(biāo)記點(diǎn)編碼。編碼環(huán)根據(jù)實(shí)際需求可進(jìn)行不同數(shù)量的等分，等分?jǐn)?shù)量越多，編碼位數(shù)就越多，可產(chǎn)生的編碼標(biāo)記點(diǎn)數(shù)量也就越多，通常使用較多的為8、12、15這3種等分?jǐn)?shù)量的編碼標(biāo)記點(diǎn)。編碼環(huán)編碼原理如圖1(b)所示，編碼環(huán)中每一個(gè)等分區(qū)域根據(jù)顏色的不同對(duì)應(yīng)于“0”或“1”，整個(gè)編碼環(huán)對(duì)應(yīng)于一個(gè)8位的二進(jìn)制數(shù)。為了確保編碼值的唯一性，按逆時(shí)針?lè)较蛑鹞灰苿?dòng)二進(jìn)制數(shù)，其對(duì)應(yīng)的十進(jìn)制數(shù)中最小的十進(jìn)制數(shù)即為編碼標(biāo)記點(diǎn)的唯一編碼值。編碼環(huán)不同等分情況下的二進(jìn)制數(shù)和標(biāo)記點(diǎn)數(shù)如表1所示。

圖1 編碼標(biāo)記點(diǎn)

表1 編碼數(shù)、標(biāo)記點(diǎn)數(shù)與二進(jìn)制數(shù)關(guān)系表

2 編碼標(biāo)記點(diǎn)檢測(cè)與識(shí)別

2.1 檢測(cè)定位

由于拍攝角度的影響，編碼標(biāo)記點(diǎn)中心圓成像后通常呈橢圓形狀，對(duì)編碼標(biāo)記點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)定位即可確定中心圓在圖像平面上成像的橢圓中心。

首先采用Canny算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，提取得到圖像的輪廓信息。然后，計(jì)算各邊緣輪廓的周長(zhǎng)L、面積S和形狀因子G，通過(guò)設(shè)置合適的閾值，篩除不滿(mǎn)足閾值的輪廓，實(shí)現(xiàn)標(biāo)記點(diǎn)的粗定位。其中，輪廓形狀因子G計(jì)算公式為

(1)

在標(biāo)記點(diǎn)粗定位的基礎(chǔ)上，根據(jù)Otsu算法確定梯度閾值，提取得到標(biāo)記點(diǎn)的邊緣環(huán)狀鄰域。與采用Canny算子得到的標(biāo)記點(diǎn)單像素邊緣相比，標(biāo)記點(diǎn)邊緣環(huán)狀鄰域?qū)υ肼暫筒痪鶆蚬庹諚l件具有更好的魯棒性。

為了得到成像中心圓的橢圓中心，需要對(duì)邊緣環(huán)狀鄰域進(jìn)行最小二乘橢圓擬合。對(duì)于任意位置的橢圓，其一般方程表示為

f(x,y)=x2+Axy+By2+Cx+Dy+E=0

(2)

對(duì)邊緣環(huán)狀鄰域上的點(diǎn)進(jìn)行最小二乘橢圓擬合，則目標(biāo)函數(shù)為

(3)

式中，N為邊緣環(huán)狀鄰域上像素點(diǎn)個(gè)數(shù)。由極值原理可知，要使F最小，則必有：

(4)

通過(guò)式(4)即可解算得到橢圓方程參數(shù)A、B、C、D、E，進(jìn)而可以計(jì)算得到：

(5)

式中，(x0,y0)，a，b，θ分別為標(biāo)記點(diǎn)成像橢圓的中心坐標(biāo)、長(zhǎng)軸半徑、短軸半徑和偏角。由于尺寸和形狀約束不一定能完全濾去偽標(biāo)記點(diǎn)，因此，基于擬合得到的橢圓參數(shù)進(jìn)行了二次篩選，約束準(zhǔn)則具體如下。

① 橢圓擬合偏差約束；

② 橢圓長(zhǎng)短軸約束；

③ 橢圓長(zhǎng)短軸比例約束。

當(dāng)滿(mǎn)足上述約束準(zhǔn)則后，橢圓輪廓即為標(biāo)記點(diǎn)的成像中心圓，基于其橢圓中心坐標(biāo)，即可實(shí)現(xiàn)標(biāo)記點(diǎn)的精確定位。

2.2 解碼識(shí)別

由于編碼標(biāo)記點(diǎn)成像符合仿射變換，圖像中心圓與編碼環(huán)仍然具有相同的中心和偏角，大小比例也不會(huì)發(fā)生變化。根據(jù)編碼標(biāo)記點(diǎn)的物理尺寸和成像中心圓的橢圓參數(shù)，可計(jì)算得到成像編碼環(huán)的橢圓參數(shù)為

(6)

式中，R1和R2分別為編碼環(huán)的物理內(nèi)環(huán)半徑和物理外環(huán)半徑；r為中心圓的物理半徑。

基于解算得到的成像編碼環(huán)橢圓參數(shù)，對(duì)編碼環(huán)進(jìn)行采樣，如圖2所示。

圖2 編碼環(huán)采樣

基于編碼環(huán)采樣的解碼識(shí)別具體步驟如下。

① 在編碼環(huán)上以任意位置為起點(diǎn)，按逆時(shí)針?lè)较蜻M(jìn)行采樣，得到采樣序列Si= {si,1,si,2,…,si,j,…,si,k}。其中，i= 1,2,…,n為標(biāo)記點(diǎn)編號(hào)；si,j為第i個(gè)標(biāo)記點(diǎn)編碼環(huán)上的第j個(gè)采樣灰度值；k為采樣數(shù)量。

(7)

二值化處理方法如下：

(8)

(9)

式中，INT為取整函數(shù)；N=8為編碼標(biāo)記點(diǎn)編碼環(huán)的等分段數(shù)；e=0.5為固定常數(shù)。

3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證所提出的編碼標(biāo)記點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別算法的有效可行性，首先進(jìn)行了模擬試驗(yàn)，隨后，在直升機(jī)旋翼槳葉視覺(jué)測(cè)量風(fēng)洞試驗(yàn)中進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用。

3.1 模擬試驗(yàn)

在室內(nèi)燈光照明條件下拍攝得到的編碼標(biāo)記點(diǎn)圖像如圖3(a)所示，相機(jī)成像傾角約為60°，每個(gè)編碼標(biāo)記點(diǎn)旁邊都標(biāo)注有相應(yīng)的真實(shí)編碼值。從圖3(a)中可以看到，在較大成像傾角情況下，編碼標(biāo)記點(diǎn)發(fā)生了較為明顯的變形，并且，局部區(qū)域還存在高反光情況。使用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到的圖像輪廓，如圖3(b)所示，基于尺寸準(zhǔn)則、形狀準(zhǔn)則和橢圓參數(shù)準(zhǔn)則篩選后得到的標(biāo)記點(diǎn)成像中心圓輪廓如圖3(c)所示，可以看到，經(jīng)過(guò)篩選后，其他偽標(biāo)記點(diǎn)輪廓得到了有效濾除。最終的解碼識(shí)別結(jié)果如圖3(d)所示，所有編碼標(biāo)記點(diǎn)都得到了正確解碼識(shí)別，這說(shuō)明本文所提出的算法對(duì)于成像變形和光照不均具有較好的魯棒性。

圖3 模擬試驗(yàn)

3.2 直升機(jī)旋翼槳葉視覺(jué)測(cè)量風(fēng)洞試驗(yàn)

在中國(guó)空氣動(dòng)力研究與發(fā)展中心Φ3.2 m風(fēng)洞開(kāi)展的Φ2 m直升機(jī)旋翼槳葉視覺(jué)測(cè)量風(fēng)洞試驗(yàn)如圖4所示，其中一片槳葉下表面上共布置有20個(gè)編碼標(biāo)記點(diǎn)，其沿槳葉展向成對(duì)等距分布，每對(duì)編碼標(biāo)記點(diǎn)之間的物理距離均為35 mm。測(cè)量系統(tǒng)由兩臺(tái)高速CCD相機(jī)構(gòu)成，其被安裝固定在旋翼下方的試驗(yàn)平臺(tái)上，確保了試驗(yàn)過(guò)程中相機(jī)不會(huì)因?yàn)樾砀咚傩D(zhuǎn)而發(fā)生振動(dòng)。兩臺(tái)相機(jī)的成像分辨率為1024像素×1024像素，圖像位數(shù)為12-bit，最大幀頻為3.6 kHz。相機(jī)之間的光軸夾角約為30°，距離旋翼約2.5 m，測(cè)量視場(chǎng)約為1 m×1 m，可覆蓋旋翼一個(gè)象限的旋轉(zhuǎn)范圍。為了能夠拍攝得到清晰的旋翼槳葉瞬態(tài)圖像，試驗(yàn)采用了高頻激光器進(jìn)行瞬態(tài)照明，其波長(zhǎng)為527 nm，能量為2×30 mJ@1 kHz，脈沖寬度為150 ns。試驗(yàn)中，高頻激光器通過(guò)激光擴(kuò)束鏡形成體激光，其照明區(qū)域覆蓋相機(jī)測(cè)量視場(chǎng)范圍；基于同步控制器、高速CCD相機(jī)和高頻激光器進(jìn)行時(shí)鐘同步，根據(jù)旋翼編碼器信號(hào)，同步觸發(fā)高頻激光器和高速CCD相機(jī)進(jìn)行瞬態(tài)照明成像。該試驗(yàn)對(duì)旋翼高速轉(zhuǎn)速下不同槳葉傾角工況的編碼標(biāo)記點(diǎn)進(jìn)行了檢測(cè)識(shí)別。

圖4 直升機(jī)旋翼槳葉視覺(jué)測(cè)量風(fēng)洞試驗(yàn)

高速CCD相機(jī)拍攝得到的旋翼槳葉圖像如圖5(a)所示，為了不產(chǎn)生圖像拖影，成像系統(tǒng)采用了強(qiáng)照明、高速曝光的成像方式，因此，高反光特性的編碼標(biāo)記點(diǎn)成像結(jié)構(gòu)清晰，而背景則幾乎看不到，這極大地提高了編碼標(biāo)記點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果和編碼標(biāo)記點(diǎn)成像中心圓輪廓篩選結(jié)果如圖5(b)和5(c)所示。不同槳葉傾角條件下編碼標(biāo)記點(diǎn)的解碼識(shí)別結(jié)果如圖6所示，可以看到，所有編碼標(biāo)記點(diǎn)都得到了正確解碼識(shí)別，這說(shuō)明槳葉傾角變化并不會(huì)影響編碼標(biāo)記點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

圖5 旋翼槳葉編碼標(biāo)記點(diǎn)檢測(cè)定位

圖6 旋翼槳葉編碼標(biāo)記點(diǎn)解碼識(shí)別

通過(guò)編碼標(biāo)記點(diǎn)解碼值進(jìn)行立體匹配解算得到的三維測(cè)量結(jié)果如圖7所示。基于測(cè)得的所有工況下編碼標(biāo)記點(diǎn)對(duì)之間的三維空間距離，對(duì)測(cè)量精度和準(zhǔn)度進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果如表2所示。表2雖然反映的是整個(gè)系統(tǒng)的測(cè)量精度，但也從側(cè)面驗(yàn)證了本文所提出的算法的準(zhǔn)確性。

圖7 旋翼槳葉編碼標(biāo)記點(diǎn)三維測(cè)量結(jié)果

表2 不同轉(zhuǎn)速下測(cè)量精準(zhǔn)度 單位：mm

4 結(jié)束語(yǔ)

視覺(jué)測(cè)量中，編碼標(biāo)記點(diǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性對(duì)后續(xù)的三維重建有著非常重要的意義。本文針對(duì)目前廣泛使用的環(huán)形編碼標(biāo)志點(diǎn)，提出了一種基于編碼環(huán)采樣的檢測(cè)識(shí)別方法。試驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的算法受成像角度變化和光照不均等因素影響較小，編碼標(biāo)記點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別具有較高的魯棒性，實(shí)用性強(qiáng)。