CN103400373A - 相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，包括步骤：一、控制标志和彩色编码标志布设，二、初始化参数设置，三、采用待检校相机对相机检校三维控制场内布设的控制标志和彩色编码标志进行图像拍摄，并将拍摄到的图像传输给数据处理器，四、采用数据处理器进行彩色编码标志的提取与识别，五、采用数据处理器对控制标志像点坐标进行自动定位，六、采用数据处理器对控制标志像点坐标进行高精度量测。本发明步骤简单、设计合理、实现方便且能够实现对控制标志的自动定位，大大提高了控制标志的提取效率，并且可达到较高的量测精度，实用性强，推广应用价值高。

Description

相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法

技术领域

本发明属于相机检校技术领域，具体涉及一种相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法。

背景技术

非量测数码相机检校是摄影测量与计算机视觉基于图像量测及三维可量测重建的关键环节之一，其检校的精度和可靠性直接影响着后续图像量测及空间定位量测精度。根据检校过程中是否需要控制场,非量测相机检校大致分为：传统检校方法和基于主动视觉的自检校方法。这里所谓的基于主动视觉的自检校方法，即不需要检校参照物,仅利用相机在运动过程中周围环境的图像及图像之间的对应关系对相机进行检校。这种方法大多需要求解非线性方程组，计算量大，而且往往是数值不稳定。传统的检校方法通常是指基于检校参照物的离线检校方法,而基于检校参照物的离线检校方法又分为：基于三维参照物和基于平面参照物的检校。前者要求有三维检校参照物，是最常见的检校方法。后者针对前者要求三维检校参照物的缺点,通过对同一平面检校参照物拍摄不同姿态下的象来完成,使相机检校更加实用化,但计算过程复杂，精度低。

随着非量测数码相机在数字近景摄影测量和低空无人机摄影测量中的广泛运用，普通数码相机检校（标定）逐渐成为摄影测量生产过程的一个重要的环节。同时，基于三维控制场非量测数码相机检校以精度高、稳定性好的优势，被大多数用户所采用。然而基于三维控制场相机检校，由于控制场人工标志点数目较多，且标志点纹理特征相似，难以实现标志点像方坐标自动识别与高精度量测，直接影响后续相机检校精度和自动化程度。与该问题类似的现有技术方法主要有两种：其一采取手工方法获取控制场标志点像方坐标，其不足之处是自动化程度与精度较低。其二在待测物体方（表面）加载编码标志，通过识别测定编码标志，以获取待测物体方信息。其共同特点是结合编码标志点的尺寸、形状、灰度变化及位置分布等各种特征最终获得编码标志点的像点坐标。然而，该过程显著的缺点是解算步骤繁杂、定位精度低、达不到自动化要求。例如Schneider编码方案，编码识别通过形状、位置、尺寸等特征进行识别，但是识别过程较为复杂且不易于实现。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种步骤简单、设计合理、实现方便的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，该方法能够实现对控制标志的自动定位，大大提高了控制标志的提取效率，并且可达到较高的量测精度、实用性强、推广应用价值高。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤一、控制标志和彩色编码标志布设：在相机检校三维控制场内布设多个控制标志和多个编码各不相同的彩色编码标志；其中，所述控制标志包括控制标志白色底板和设置在控制标志白色底板上的黑色外圆，所述黑色外圆的中心位置处设置有与黑色外圆同心的白色中心圆，所述白色中心圆的两侧设置有白色且相互对称的第一扇形和第二扇形，所述第一扇形的边沿和第二扇形的边沿在所述黑色外圆内构成了两条相互垂直的直线；所述彩色编码标志包括彩色编码标志白色底板和设置在彩色编码标志白色底板上的红色定位圆，所述彩色编码标志白色底板上位于所述定位圆的外围设置有缺口圆环状的黑色编码圆环，所述编码圆环均匀分割成八个编码区域，相应所述编码圆环的编码由八位二进制数构成，所述编码圆环的缺口位置占据任意一个或多个编码区域，缺口位置处的编码为0，其余位置处的编码为1，位于所述定位圆与编码圆环之间的彩色编码标志白色底板上设置有用于对编码圆环的编码起始位置进行方向定位的黑色方向圆；

步骤二、初始化参数设置：采用数据处理器的数据输入装置往数据处理器中输入初始化参数，所述初始化参数包括步骤一中布设的各个控制标志的物方坐标和各个彩色编码标志的物方坐标，各个控制标志的编号，各个彩色编码标志的编号和编码，以及像素标志指数阈值M₀、方向圆的标准方位角θ、编码区域黑色像元数目阈值s、控制标志边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δa₀和控制标志边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δρ₀；所述彩色编码标志的编码为该彩色编码标志中编码圆环的编码；

步骤三、采用待检校相机对相机检校三维控制场内布设的控制标志和彩色编码标志进行图像拍摄，并将拍摄到的图像传输给数据处理器；

步骤四、采用数据处理器进行彩色编码标志的提取与识别，其过程如下：

步骤401、图像二值化：所述数据处理器根据公式

计算出图像中每个像素的标志指数M_i，并将计算得到的各个像素的标志指数M_i与像素标志指数阈值M₀相比对，当M_i>M₀时，将该像素标记为1，当M_i≤M₀时，将该像素标记为0，对图像进行二值化处理，得到呈黑色的定位圆和呈白色的背景；其中，R_i为像素中红色通道的量化值，G_i为像素中绿色通道的量化值，B_i为像素中蓝色通道的量化值；

步骤402、彩色编码标志中定位圆的识别：首先，对步骤401中得到的定位圆进行边界提取，提取得到定位圆边界并对提取出的定位圆边界像素坐标进行椭圆拟合，并对定位圆边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除，得到定位圆边界椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；接着，采用重心法确定出所述定位圆的中心坐标；然后，以所述定位圆的中心坐标为中心作边长为L的矩形，提取出位于矩形框内的彩色编码标志子图像；

步骤403、在提取出来的彩色编码标志子图像上进行彩色编码标志的编码识别，其具体过程如下：

步骤4031、彩色编码标志子图像预处理：首先，对彩色编码标志子图像进行噪声消除；接着，对彩色编码标志子图像进行平滑处理；然后，对彩色编码标志子图像进行二值化，得到呈黑色的编码圆环、定位圆和方向圆，以及呈白色的背景；

步骤4032、方向圆和编码圆环识别：首先，根据彩色编码标志中定位圆和方向圆两者之间的位置关系，在定位圆周围一定范围内进行边界提取，提取得到方向圆边界并对提取出的方向圆边界像素坐标进行椭圆拟合，并对方向圆边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除，得到方向圆边界椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；然后，根据彩色编码标志中定位圆和编码圆环两者之间的位置关系，在定位圆周围一定范围内进行边界提取，提取得到编码圆环边界并对提取出的编码圆环边界像素坐标进行椭圆拟合，并对编码圆环边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除，得到编码圆环边界椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；

步骤4033、编码圆环起始方向的确定以及编码识别，其具体过程如下：

步骤40331、根据拟合后方向圆边界椭圆的中心坐标与定位圆的中心坐标，计算出方向圆的方位角；

步骤40332、将计算出的方向圆的方位角与方向圆的标准方位角θ进行比对，当计算出的方向圆的方位角与方向圆的标准方位角θ相等时，执行步骤40333；否则，当计算出的方向圆的方位角与方向圆的标准方位角θ不相等时，首先，旋转子图像并使得旋转后的图像中方向圆的方位角与方向圆的标准方位角θ相等，然后再执行步骤40333；

步骤40333、首先，分别在八个编码区域搜索编码圆环，统计八个编码区域中黑色像元的数目，并将统计得到的各个区域中黑色像元的数目与编码区域黑色像元数目阈值s相比对，当统计得到的黑色像元数目大于编码区域黑色像元数目阈值s时，编码为1；否则，当统计得到的黑色像元数目小于编码区域黑色像元数目阈值s时，编码为0；然后，将与所述方向圆相邻且位于所述方向圆左侧的编码区域定义为起始编码区域，从起始编码区域逆时针旋转，记录所述编码圆环的编码；

步骤404、获得彩色编码标志的物方坐标：根据步骤40333中得到的编码圆环的编码，对应找到彩色编码标志的编号，再对应找到彩色编码标志的物方坐标（X,Y,Z）；

步骤五、采用数据处理器对控制标志像点坐标进行自动定位，其过程如下：

步骤501、选取至少6个不在同一平面上的彩色编码标志，并将其像点坐标（x,y）和物方坐标（X,Y,Z）代入直接线性变换公式：

$x+\frac{l_{1}X+l_{2}Y+l_{3}Z+l_4}{l_{9}X+l_{10}Y+l_{11}Z+1}=0$

$y+\frac{l_{5}X+l_{6}Y+l_{7}Z+l_8}{l_{9}X+l_{10}Y+l_{11}Z+1}=0$

计算得到线性变换公式中的11个变换参数l_i（i=1,2,3,...，11）；其中，彩色编码标志的像点坐标（x,y）为步骤402中得到的定位圆的中心坐标；

步骤502、将控制标志的物方坐标（X′,Y′,Z′）和线性变换公式中的11个变换参数l_i（i=1,2,3,...,11）代入直接线性变换公式：

$x+\frac{{l_{1}X}^{\′}+{l_{2}Y}^{\′}+{l_{3}Z}^{\′}+l_4}{{l_{9}X}^{\′}+{l_{10}Y}^{\′}+{l_{11}Z}^{\′}+1}=0$

$y+\frac{{l_{5}X}^{\′}+{l_{6}Y}^{\′}+{l_{7}Z}^{\′}+l_8}{{l_{9}X}^{\′}+{l_{10}Y}^{\′}+{l_{11}Z}^{\′}+1}=0$

计算得到控制标志的像点坐标的初始位置（x′,y′）；

步骤503、采用自适应窗口法在所述控制标志的像点坐标的初始位置周围开辟一个窗口，该窗口内的图像即为包含控制标志的控制标志子图像；

步骤六、采用数据处理器对控制标志像点坐标进行高精度量测，其过程如下：

步骤601、控制标志子图像预处理：首先，对控制标志子图像进行噪声消除；接着，对控制标志子图像进行二值化，得到控制标志的二值化图像；然后，采用Canny算子对所述控制标志的二值化图像进行边缘检测，提取得到控制标志的轮廓图；

步骤602、对控制标志的轮廓图进行椭圆拟合：对控制标志的轮廓图进行椭圆拟合，得到控制标志边界椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；

步骤603、错误剔除：首先，根据控制标志的物方坐标，在控制标志的周围均匀选择多个参考点，并将多个参考点的坐标（X₀,Y₀,Z₀）和线性变换公式中的11个变换参数l_i（i=1,2,3,...,11）分别代入直接线性变换公式：

$x_0+\frac{l_1{X}_0+l_2{Y}_0+l_3{Z}_0+l_4}{l_9{X}_0+l_{10}{Y}_0+l_{11}{Z}_0+1}=0$

$y_0+\frac{l_5{X}_0+l_6{Y}_0+l_7{Z}_0+l_8}{l_9{X}_0+l_{10}{Y}_0+l_{11}{Z}_0+1}=0$

计算得到参考点的像点坐标（x₀,y₀）；接着，对多个参考点进行椭圆拟合，得到参考点椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；然后，对步骤602中控制标志边界椭圆的长半轴长度和短半轴长度求平均值，得到控制标志边界椭圆的平均轴长a₀，对参考点椭圆的长半轴长度和短半轴长度求平均值，得到参考点椭圆的平均轴长a₁；并计算控制标志边界椭圆的扁率ρ₁和参考点椭圆的扁率ρ₂；最后，计算控制标志边界椭圆的平均轴长a₀与参考点椭圆的平均轴长a₁之间的差值Δa=|a₀-a₁|，将Δa与Δa₀相比对；并计算控制标志边界椭圆的扁率ρ₁与参考点椭圆的扁率ρ₂之间的差值Δρ₁=|ρ₁-ρ₂|，当Δa>Δa₀或Δρ₁>Δρ₀时，将该控制标志边界椭圆删除，得到了错误剔除后的控制标志边界椭圆；

步骤604、高精度量测：在错误剔除后的控制标志边界椭圆内部进行直线拟合，得到两条相互垂直的直线的参数，计算得到这两条直线的交点坐标，就得到了高精度量测的控制标志的像点坐标。

上述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤二中所述像素标志指数阈值M₀的取值范围为0.7～1，方向圆标准方位角θ的取值为67.5°，编码区域黑色像元数目阈值s的取值范围为0.7s₀～0.85s₀，控制标志边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δa₀的取值范围为0.05a₁～0.15a₁，控制标志边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δρ₀的取值范围为0.05～0.15；其中，s₀为所述定位圆的像素数目。

上述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤402中对定位圆边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除的具体方法为：以拟合得到的定位圆边界椭圆的长半轴长度为观测值，采用粗差探测法对定位圆边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除。

上述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤二中所述初始化参数还包括方向圆的圆心与定位圆的圆心之间的距离d₀，编码圆环的圆心与定位圆的圆心之间的距离d′₀，以及椭圆拟合中心距误差阈值Δd₀和椭圆拟合椭圆扁率误差阈值Δρ′₀；步骤4032中对方向圆边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除的具体方法为：首先，计算椭圆拟合得到的方向圆边界椭圆的中心坐标与步骤402中得到的定位圆的中心坐标之间的距离d₁，并计算方向圆边界椭圆的扁率ρ₃和步骤402中得到的定位圆边界椭圆的扁率ρ₄；接着，计算d₁与d₀的差值Δd₁₀=|d₁-d₀|，并计算ρ₃与ρ₄的差值Δρ₂=|ρ₃-ρ₄|；然后，将Δd₁₀与Δd₀相比对，并将Δρ₂与Δρ′₀相比对，当Δρ₂>Δρ′₀或Δd₁₀>Δd₀时，判断为错误拟合椭圆并删除该椭圆；步骤4032中对编码圆环边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除的具体方法为：首先，计算椭圆拟合得到的编码圆环边界椭圆的中心坐标与步骤402中得到的定位圆的中心坐标之间的距离d₂，并计算d₂与d′₀的差值Δd₂₀=|d₂-d′₀|；接着，计算编码圆环边界椭圆的扁率ρ₅与步骤402中得到的定位圆边界椭圆的扁率ρ₄之间的差值Δρ₃=|ρ₅-ρ₄|；然后，将Δd₂₀与Δd₀相比对，并将Δρ₃与Δρ₀相比对，当Δρ₃>Δρ₀或Δd₂₀>Δd₀时，判断为错误拟合椭圆并删除该椭圆。

上述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤402中对提取出的定位圆边界像素坐标进行椭圆拟合、步骤4032中对提取出的方向圆边界像素坐标进行椭圆拟合、步骤4032中对提取出的编码圆环边界像素坐标进行椭圆拟合、步骤602中对控制标志的轮廓图进行椭圆拟合和步骤603中对多个参考点进行椭圆拟合均采用了最小二乘法。

上述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤4031中对彩色编码标志子图像进行噪声消除和步骤601中对控制标志子图像进行噪声消除均采用了中值滤波方法，且均采用了5×5的窗口进行中值滤波。

上述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤4031中对彩色编码标志子图像进行二值化和步骤601中对控制标志子图像进行二值化均采用了峰谷法。

上述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤604中在错误剔除后的控制标志边界椭圆内部进行直线拟合采用了最小二乘法。

上述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：所述方向圆的圆心与定位圆的圆心之间的距离d₀的取值范围为0.9d～1.1d，编码圆环的圆心与定位圆的圆心之间的距离d′₀的取值范围为0～0.1d，椭圆拟合中心距误差阈值Δd₀的取值范围为0.05d～0.15d，椭圆拟合椭圆扁率误差阈值Δρ′₀的取值范围为0.05～0.15；其中，d为定位圆的直径。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

1、本发明方法步骤简单，设计合理且实现方便，投入成本低。

2、本发明充分利用了彩色影像的多通道特点，实现了彩色编码标志的定位与编码识别，该过程操作简单，便于实现，且在此基础上，能够实现控制标志的自动定位。

3、本发明利用直接线性变换实现控制标志的初定位，可以在小范围内进行像点坐标量测，不需要任何人机交互操作，大大提高了提取效率，并且可达到较高的量测精度。

4、本发明整体操作简单，自动化程度高，易于实现；并且该方法同样适用于类似控制场像点坐标的提取，具有较强的推广应用价值。

综上所述，本发明步骤简单、设计合理、实现方便且能够实现对控制标志的自动定位，大大提高了控制标志的提取效率，并且可达到较高的量测精度，实用性强，推广应用价值高。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

图2为本发明控制标志的结构示意图。

图3为本发明编码为01111111的彩色编码标志的结构示意图。

图4为本发明控制标志和彩色编码标志在相机检校三维控制场内的布设位置示意图。

附图标记说明:

1—控制标志；     1-1—控制标志白色底板；

1-2—黑色外圆；   1-3—白色中心圆；   1-4—第一扇形；

1-5—第二扇形；   2—彩色编码标志；

2-1—彩色编码标志白色底板；           2-2—定位圆；

2-3—编码圆环；   2-4—黑色方向圆。

具体实施方式

如图1所示，本发明所述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，包括以下步骤：

步骤一、控制标志1和彩色编码标志2布设：在相机检校三维控制场内布设多个控制标志1和多个编码各不相同的彩色编码标志2；其中，如图2所示，所述控制标志1包括控制标志白色底板1-1和设置在控制标志白色底板1-1上的黑色外圆1-2，所述黑色外圆1-2的中心位置处设置有与黑色外圆1-2同心的白色中心圆1-3，所述白色中心圆1-3的两侧设置有白色且相互对称的第一扇形1-4和第二扇形1-5，所述第一扇形1-4的边沿和第二扇形1-5的边沿在所述黑色外圆1-2内构成了两条相互垂直的直线；如图3所示，所述彩色编码标志2包括彩色编码标志白色底板2-1和设置在彩色编码标志白色底板2-1上的红色定位圆2-2，所述彩色编码标志白色底板2-1上位于所述定位圆2-2的外围设置有缺口圆环状的黑色编码圆环2-3，所述编码圆环2-3均匀分割成八个编码区域（图3中的八个编码区域分别用数字1～8表示），相应所述编码圆环2-3的编码由八位二进制数构成，所述编码圆环2-3的缺口位置占据任意一个或多个编码区域，缺口位置处的编码为0，其余位置处的编码为1，位于所述定位圆2-2与编码圆环2-3之间的彩色编码标志白色底板2-1上设置有用于对编码圆环2-3的编码起始位置进行方向定位的黑色方向圆2-4；由缺口位置在编码圆环2-3上占据的编码区域的不同，能够构成2⁸种编码；例如，图3中所示形状的彩色编码标志2的编码为01111111；

具体实施时，如图4所示，多个控制标志1均匀分布在相互平行的6个铅垂面内，各个铅垂面之间的间距为1m；其中，由白色墙面构成1个铅垂面，再由17根铝合金钢管布设构成另外5个铅垂面，尽量保证前后设置的铝合金钢管互不遮挡，每根铝合金钢管上均贴附有7个控制标志1，多个彩色编码标志2布设在6个铅垂面内，且彩色编码标志2的数量最少为6个，一般设置10～20个。

步骤二、初始化参数设置：采用数据处理器的数据输入装置往数据处理器中输入初始化参数，所述初始化参数包括步骤一中布设的各个控制标志1的物方坐标和各个彩色编码标志2的物方坐标，各个控制标志1的编号，各个彩色编码标志2的编号和编码，以及像素标志指数阈值M₀、方向圆2-4的标准方位角θ、编码区域黑色像元数目阈值s、控制标志1边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δa₀和控制标志1边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δρ₀；所述彩色编码标志2的编码为该彩色编码标志2中编码圆环2-3的编码；

步骤三、采用待检校相机对相机检校三维控制场内布设的控制标志1和彩色编码标志2进行图像拍摄，并将拍摄到的图像传输给数据处理器；

步骤四、采用数据处理器进行彩色编码标志2的提取与识别，其过程如下：

步骤401、图像二值化：所述数据处理器根据公式

计算出图像中每个像素的标志指数M_i，并将计算得到的各个像素的标志指数M_i与像素标志指数阈值M₀相比对，当M_i>M₀时，将该像素标记为1，当M_i≤M₀时，将该像素标记为0，对图像进行二值化处理，得到呈黑色的定位圆2-2和呈白色的背景；其中，R_i为像素中红色通道的量化值，G_i为像素中绿色通道的量化值，B_i为像素中蓝色通道的量化值；

步骤402、彩色编码标志2中定位圆2-2的识别：首先，对步骤401中得到的定位圆2-2进行边界提取，提取得到定位圆2-2边界并对提取出的定位圆2-2边界像素坐标进行椭圆拟合，并对定位圆2-2边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除，得到定位圆边界椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；接着，采用重心法确定出所述定位圆2-2的中心坐标；然后，以所述定位圆2-2的中心坐标为中心作边长为L的矩形，提取出位于矩形框内的彩色编码标志子图像；

步骤403、在提取出来的彩色编码标志子图像上进行彩色编码标志2的编码识别，其具体过程如下：

步骤4031、彩色编码标志子图像预处理：首先，对彩色编码标志子图像进行噪声消除；接着，对彩色编码标志子图像进行平滑处理；然后，对彩色编码标志子图像进行二值化，得到呈黑色的编码圆环2-3、定位圆2-2和方向圆2-4，以及呈白色的背景；

步骤4032、方向圆2-4和编码圆环2-3识别：首先，根据彩色编码标志2中定位圆2-2和方向圆2-4两者之间的位置关系，在定位圆2-2周围一定范围内进行边界提取，提取得到方向圆2-4边界并对提取出的方向圆2-4边界像素坐标进行椭圆拟合，并对方向圆2-4边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除，得到方向圆边界椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；然后，根据彩色编码标志2中定位圆2-2和编码圆环2-3两者之间的位置关系，在定位圆2-2周围一定范围内进行边界提取，提取得到编码圆环2-3边界并对提取出的编码圆环2-3边界像素坐标进行椭圆拟合，并对编码圆环2-3边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除，得到编码圆环边界椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；

步骤4033、编码圆环2-3起始方向的确定以及编码识别，其具体过程如下：

步骤40331、根据拟合后方向圆边界椭圆的中心坐标与定位圆2-2的中心坐标，计算出方向圆2-4的方位角；

步骤40332、将计算出的方向圆2-4的方位角与方向圆2-4的标准方位角θ进行比对，当计算出的方向圆2-4的方位角与方向圆2-4的标准方位角θ相等时，执行步骤40333；否则，当计算出的方向圆2-4的方位角与方向圆2-4的标准方位角θ不相等时，首先，旋转子图像并使得旋转后的图像中方向圆2-4的方位角与方向圆2-4的标准方位角θ相等，然后再执行步骤40333；

步骤40333、首先，分别在八个编码区域搜索编码圆环2-3，统计八个编码区域中黑色像元的数目，并将统计得到的各个区域中黑色像元的数目与编码区域黑色像元数目阈值s相比对，当统计得到的黑色像元数目大于编码区域黑色像元数目阈值s时，编码为1；否则，当统计得到的黑色像元数目小于编码区域黑色像元数目阈值s时，编码为0；然后，将与所述方向圆2-4相邻且位于所述方向圆2-4左侧的编码区域定义为起始编码区域，从起始编码区域逆时针旋转，记录所述编码圆环2-3的编码；

步骤404、获得彩色编码标志2的物方坐标：根据步骤40333中得到的编码圆环2-3的编码，对应找到彩色编码标志2的编号，再对应找到彩色编码标志2的物方坐标（X,Y,Z）；彩色编码标志2的提取与识别是人工标志像点坐标自动识别定位的基础；

步骤五、采用数据处理器对控制标志1像点坐标进行自动定位，其过程如下：

步骤501、选取至少6个不在同一平面上的彩色编码标志2，并将其像点坐标（x,y）和物方坐标（X,Y,Z）代入直接线性变换公式：

$x+\frac{l_{1}X+l_{2}Y+l_{3}Z+l_4}{l_{9}X+l_{10}Y+l_{11}Z+1}=0$

$y+\frac{l_{5}X+l_{6}Y+l_{7}Z+l_8}{l_{9}X+l_{10}Y+l_{11}Z+1}=0$

计算得到线性变换公式中的11个变换参数l_i（i=1,2,3,...,11）；其中，彩色编码标志2的像点坐标（x,y）为步骤402中得到的定位圆（2-2）的中心坐标；

步骤502、将控制标志1的物方坐标（X′,Y′,Z′）和线性变换公式中的11个变换参数l_i（i=1,2,3,...,11）代入直接线性变换公式：

$x+\frac{l_1{X}^{\′}+{l_{2}Y}^{\′}+{l_{3}Z}^{\′}+l_4}{{l_{9}X}^{\′}+{l_{10}Y}^{\′}+{l_{11}Z}^{\′}+1}=0$

$y+\frac{{l_{5}X}^{\′}+{l_{6}Y}^{\′}+{l_{7}Z}^{\′}+l_8}{{l_{9}X}^{\′}+{l_{10}Y}^{\′}+{l_{11}Z}^{\′}+1}=0$

计算得到控制标志1的像点坐标的初始位置（x′,y′）；

步骤503、采用自适应窗口法在所述控制标志1的像点坐标的初始位置周围开辟一个窗口，该窗口内的图像即为包含控制标志1的控制标志子图像；

步骤六、采用数据处理器对控制标志1像点坐标进行高精度量测，其过程如下：

步骤601、控制标志子图像预处理：首先，对控制标志子图像进行噪声消除；接着，对控制标志子图像进行二值化，得到控制标志1的二值化图像；然后，采用Canny算子对所述控制标志1的二值化图像进行边缘检测，提取得到控制标志1的轮廓图；

步骤602、对控制标志1的轮廓图进行椭圆拟合：对控制标志1的轮廓图进行椭圆拟合，得到控制标志1边界椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；

步骤603、错误剔除：首先，根据控制标志1的物方坐标，在控制标志1的周围均匀选择多个参考点，并将多个参考点的坐标（X₀,Y₀,Z₀）和线性变换公式中的11个变换参数l_i（i=1,2,3,...,11）分别代入直接线性变换公式：

$x_0+\frac{l_1{X}_0+l_2{Y}_0+l_3{Z}_0+l_4}{l_9{X}_0+l_{10}{Y}_0+l_{11}{Z}_0+1}=0$

$y_0+\frac{l_5{X}_0+l_6{Y}_0+l_7{Z}_0+l_8}{l_9{X}_0+l_{10}{Y}_0+l_{11}{Z}_0+1}=0$

计算得到参考点的像点坐标（x₀,y₀）；接着，对多个参考点进行椭圆拟合，得到参考点椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；然后，对步骤602中控制标志1边界椭圆的长半轴长度和短半轴长度求平均值，得到控制标志1边界椭圆的平均轴长a₀，对参考点椭圆的长半轴长度和短半轴长度求平均值，得到参考点椭圆的平均轴长a₁；并计算控制标志1边界椭圆的扁率ρ₁和参考点椭圆的扁率ρ₂；最后，计算控制标志1边界椭圆的平均轴长a₀与参考点椭圆的平均轴长a₁之间的差值Δa=|a₀-a₁|，将Δa与Δa₀相比对；并计算控制标志1边界椭圆的扁率ρ₁与参考点椭圆的扁率ρ₂之间的差值Δρ₁=|ρ₁-ρ₂|，当Δa>Δa₀或Δρ₁>Δρ₀时，将该控制标志1边界椭圆删除，得到了错误剔除后的控制标志1边界椭圆；

步骤604、高精度量测：在错误剔除后的控制标志1边界椭圆内部进行直线拟合，得到两条相互垂直的直线的参数，计算得到这两条直线的交点坐标，就得到了高精度量测的控制标志1的像点坐标。

本实施例中，步骤二中所述像素标志指数阈值M₀的取值范围为0.7～1，方向圆2-4标准方位角θ的取值为67.5°，编码区域黑色像元数目阈值s的取值范围为0.7s₀～0.85s₀，控制标志1边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δa₀的取值范围为0.05a₁～0.15a₁，控制标志1边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δρ₀的取值范围为0.05～0.15；其中，s₀为所述定位圆2-2的像素数目。

本实施例中，步骤402中对定位圆2-2边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除的具体方法为：以拟合得到的定位圆边界椭圆的长半轴长度为观测值，采用粗差探测法对定位圆2-2边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除。

本实施例中，步骤二中所述初始化参数还包括方向圆2-4的圆心与定位圆2-2的圆心之间的距离d₀，编码圆环2-3的圆心与定位圆2-2的圆心之间的距离d′₀，以及椭圆拟合中心距误差阈值Δd₀和椭圆拟合椭圆扁率误差阈值Δρ′₀；步骤4032中对方向圆2-4边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除的具体方法为：首先，计算椭圆拟合得到的方向圆边界椭圆的中心坐标与步骤402中得到的定位圆2-2的中心坐标之间的距离d₁，并计算方向圆边界椭圆的扁率ρ₃和步骤402中得到的定位圆边界椭圆的扁率ρ₄；接着，计算d₁与d₀的差值Δd₁₀=|d₁-d₀|，并计算ρ₃与ρ₄的差值Δρ₂=|ρ₃-ρ₄|；然后，将Δd₁₀与Δd₀相比对，并将Δρ₂与Δρ′₀相比对，当Δρ₂>Δρ′₀或Δd₁₀>Δd₀时，判断为错误拟合椭圆并删除该椭圆；步骤4032中对编码圆环2-3边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除的具体方法为：首先，计算椭圆拟合得到的编码圆环边界椭圆的中心坐标与步骤402中得到的定位圆2-2的中心坐标之间的距离d₂，并计算d₂与d′₀的差值Δd₂₀=|d₂-d′₀|；接着，计算编码圆环边界椭圆的扁率ρ₅与步骤402中得到的定位圆边界椭圆的扁率ρ₄之间的差值Δρ₃=|ρ₅-ρ₄|；然后，将Δd₂₀与Δd₀相比对，并将Δρ₃与Δρ₀相比对，当Δρ₃>Δρ₀或Δd₂₀>Δd₀时，判断为错误拟合椭圆并删除该椭圆。

本实施例中，步骤402中对提取出的定位圆2-2边界像素坐标进行椭圆拟合、步骤4032中对提取出的方向圆2-4边界像素坐标进行椭圆拟合、步骤4032中对提取出的编码圆环2-3边界像素坐标进行椭圆拟合、步骤602中对控制标志1的轮廓图进行椭圆拟合和步骤603中对多个参考点进行椭圆拟合均采用了最小二乘法。

本实施例中，步骤4031中对彩色编码标志子图像进行噪声消除和步骤601中对控制标志子图像进行噪声消除均采用了中值滤波方法，且均采用了5×5的窗口进行中值滤波。

本实施例中，步骤4031中对彩色编码标志子图像进行二值化和步骤601中对控制标志子图像进行二值化均采用了峰谷法。

本实施例中，步骤604中在错误剔除后的控制标志1边界椭圆内部进行直线拟合采用了最小二乘法。

本实施例中，所述方向圆2-4的圆心与定位圆2-2的圆心之间的距离d₀的取值范围为0.9d～1.1d，编码圆环2-3的圆心与定位圆2-2的圆心之间的距离d′₀的取值范围为0～0.1d，椭圆拟合中心距误差阈值Δd₀的取值范围为0.05d～0.15d，椭圆拟合椭圆扁率误差阈值Δρ′₀的取值范围为0.05～0.15；其中，d为定位圆2-2的直径。

为了验证本发明的技术效果，首先，制作了一张模拟图像，用于模拟步骤三中采用待检校相机对相机检校三维控制场内布设的控制标志1和彩色编码标志2进行图像拍摄时拍摄到的图像，该模拟图像的制作过程为：

（1）模拟相机模型以及相机空间位置与姿态，具体模拟参数如表1所示；

表1相机模型以及相机空间位置与姿态模拟参数

（2）模拟控制标志1和彩色编码标志2的空间位置，即模拟得到了控制标志1和彩色编码标志2的物方坐标，如表2所示；

（3）利用以上模拟的参数，并根据中心投影成像模型计算出模拟控制标志1和彩色编码标志2在模拟图像上的投影坐标，即得到了模拟像点坐标，如表2所示；

表2模拟控制标志和彩色编码标志的物方坐标和模拟像点坐标

（4）创建一张模拟图像，并根据控制标志1和彩色编码标志2的模拟像点坐标，在模拟图像上添加9个控制标志1和6个彩色编码标志2，并加入-40dB的随机噪声。

接着，进行初始化参数设置，设置像素标志指数阈值M₀的取值为0.85，方向圆2-4标准方位角θ的取值为67.5°，编码区域黑色像元数目阈值s的取值为0.78s₀，控制标志1边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δa₀的取值为0.1a₁，控制标志1边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δρ₀的取值为0.1，方向圆2-4的圆心与定位圆2-2的圆心之间的距离d₀的取值为1.0d，编码圆环2-3的圆心与定位圆2-2的圆心之间的距离d′₀的取值为0.05d，椭圆拟合中心距误差阈值Δd₀的取值为0.1d，椭圆拟合椭圆扁率误差阈值Δρ′₀的取值为0.1；

然后，采用步骤四～步骤六的方法对模拟图像中控制标志1的像点坐标进行自动识别，得到控制标志1的像点坐标自动识别结果及误差如表3所示：

表3控制标志的像点坐标自动识别结果表

从表3可以看出，控制标志1自动识别率能够达到100%，控制标志1的识别定位精度能够达到0.04pix。

经过多次模拟实验验证，该方法对彩色编码标志2可以100%正确识别与提取，控制标志1自动提取率能够达到96%，提取出来的控制标志1像点坐标识别率为100%，且控制标志1的识别定位精度能够达到0.04pix。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。

Claims (9)

1.一种相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤一、控制标志（1）和彩色编码标志（2）布设：在相机检校三维控制场内布设多个控制标志（1）和多个编码各不相同的彩色编码标志（2）；其中，所述控制标志（1）包括控制标志白色底板（1-1）和设置在控制标志白色底板（1-1）上的黑色外圆（1-2），所述黑色外圆（1-2）的中心位置处设置有与黑色外圆（1-2）同心的白色中心圆（1-3），所述白色中心圆（1-3）的两侧设置有白色且相互对称的第一扇形（1-4）和第二扇形（1-5），所述第一扇形（1-4）的边沿和第二扇形（1-5）的边沿在所述黑色外圆（1-2）内构成了两条相互垂直的直线；所述彩色编码标志（2）包括彩色编码标志白色底板（2-1）和设置在彩色编码标志白色底板（2-1）上的红色定位圆（2-2），所述彩色编码标志白色底板（2-1）上位于所述定位圆（2-2）的外围设置有缺口圆环状的黑色编码圆环（2-3），所述编码圆环（2-3）均匀分割成八个编码区域，相应所述编码圆环（2-3）的编码由八位二进制数构成，所述编码圆环（2-3）的缺口位置占据任意一个或多个编码区域，缺口位置处的编码为0，其余位置处的编码为1，位于所述定位圆（2-2）与编码圆环（2-3）之间的彩色编码标志白色底板（2-1）上设置有用于对编码圆环（2-3）的编码起始位置进行方向定位的黑色方向圆（2-4）；

步骤二、初始化参数设置：采用数据处理器的数据输入装置往数据处理器中输入初始化参数，所述初始化参数包括步骤一中布设的各个控制标志（1）的物方坐标和各个彩色编码标志（2）的物方坐标，各个控制标志（1）的编号，各个彩色编码标志（2）的编号和编码，以及像素标志指数阈值M₀、方向圆（2-4）的标准方位角θ、编码区域黑色像元数目阈值s、控制标志（1）边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δa₀和控制标志（1）边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δρ₀；所述彩色编码标志（2）的编码为该彩色编码标志（2）中编码圆环（2-3）的编码；

步骤三、采用待检校相机对相机检校三维控制场内布设的控制标志（1）和彩色编码标志（2）进行图像拍摄，并将拍摄到的图像传输给数据处理器；

步骤四、采用数据处理器进行彩色编码标志（2）的提取与识别，其过程如下：

步骤401、图像二值化：所述数据处理器根据公式

计算出图像中每个像素的标志指数M_i，并将计算得到的各个像素的标志指数M_i与像素标志指数阈值M₀相比对，当M_i>M₀时，将该像素标记为1，当M_i≤M₀时，将该像素标记为0，对图像进行二值化处理，得到呈黑色的定位圆（2-2）和呈白色的背景；其中，R_i为像素中红色通道的量化值，G_i为像素中绿色通道的量化值，B_i为像素中蓝色通道的量化值；

步骤402、彩色编码标志（2）中定位圆（2-2）的识别：首先，对步骤401中得到的定位圆（2-2）进行边界提取，提取得到定位圆（2-2）边界并对提取出的定位圆（2-2）边界像素坐标进行椭圆拟合，并对定位圆（2-2）边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除，得到定位圆边界椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；接着，采用重心法确定出所述定位圆（2-2）的中心坐标；然后，以所述定位圆（2-2）的中心坐标为中心作边长为L的矩形，提取出位于矩形框内的彩色编码标志子图像；

步骤403、在提取出来的彩色编码标志子图像上进行彩色编码标志（2）的编码识别，其具体过程如下：

步骤4031、彩色编码标志子图像预处理：首先，对彩色编码标志子图像进行噪声消除；接着，对彩色编码标志子图像进行平滑处理；然后，对彩色编码标志子图像进行二值化，得到呈黑色的编码圆环（2-3）、定位圆（2-2）和方向圆（2-4），以及呈白色的背景；

步骤4032、方向圆（2-4）和编码圆环（2-3）识别：首先，根据彩色编码标志（2）中定位圆（2-2）和方向圆（2-4）两者之间的位置关系，在定位圆（2-2）周围一定范围内进行边界提取，提取得到方向圆（2-4）边界并对提取出的方向圆（2-4）边界像素坐标进行椭圆拟合，并对方向圆（2-4）边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除，得到方向圆边界椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；然后，根据彩色编码标志（2）中定位圆（2-2）和编码圆环（2-3）两者之间的位置关系，在定位圆（2-2）周围一定范围内进行边界提取，提取得到编码圆环（2-3）边界并对提取出的编码圆环（2-3）边界像素坐标进行椭圆拟合，并对编码圆环（2-3）边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除，得到编码圆环边界椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；

步骤4033、编码圆环（2-3）起始方向的确定以及编码识别，其具体过程如下：

步骤40331、根据拟合后方向圆边界椭圆的中心坐标与定位圆（2-2）的中心坐标，计算出方向圆（2-4）的方位角；

步骤40332、将计算出的方向圆（2-4）的方位角与方向圆（2-4）的标准方位角θ进行比对，当计算出的方向圆（2-4）的方位角与方向圆（2-4）的标准方位角θ相等时，执行步骤40333；否则，当计算出的方向圆（2-4）的方位角与方向圆（2-4）的标准方位角θ不相等时，首先，旋转子图像并使得旋转后的图像中方向圆（2-4）的方位角与方向圆（2-4）的标准方位角θ相等，然后再执行步骤40333；

步骤40333、首先，分别在八个编码区域搜索编码圆环（2-3），统计八个编码区域中黑色像元的数目，并将统计得到的各个区域中黑色像元的数目与编码区域黑色像元数目阈值s相比对，当统计得到的黑色像元数目大于编码区域黑色像元数目阈值s时，编码为1；否则，当统计得到的黑色像元数目小于编码区域黑色像元数目阈值s时，编码为0；然后，将与所述方向圆（2-4）相邻且位于所述方向圆（2-4）左侧的编码区域定义为起始编码区域，从起始编码区域逆时针旋转，记录所述编码圆环（2-3）的编码；

步骤404、获得彩色编码标志（2）的物方坐标：根据步骤40333中得到的编码圆环（2-3）的编码，对应找到彩色编码标志（2）的编号，再对应找到彩色编码标志（2）的物方坐标（X,Y,Z）；

步骤五、采用数据处理器对控制标志（1）像点坐标进行自动定位，其过程如下：

步骤501、选取至少6个不在同一平面上的彩色编码标志（2），并将其像点坐标（x,y）和物方坐标（X,Y,Z）代入直接线性变换公式：

$x+\frac{l_{1}X+l_{2}Y+l_{3}Z+l_4}{l_{9}X+l_{10}Y+l_{11}Z+1}=0$

$y+\frac{l_{5}X+l_{6}Y+l_{7}Z+l_8}{l_{9}X+l_{10}Y+l_{11}Z+1}=0$

计算得到线性变换公式中的11个变换参数l_i（i=1,2,3,...,11）；其中，彩色编码标志（2）的像点坐标（x,y）为步骤402中得到的定位圆（2-2）的中心坐标；

步骤502、将控制标志（1）的物方坐标（X′,Y′,Z′）和线性变换公式中的11个变换参数l_i（i=1,2,3,...,11）代入直接线性变换公式：

$x+\frac{{l_{1}X}^{\′}+{l_{2}Y}^{\′}+{l_{3}Z}^{\′}+l_4}{{l_{9}X}^{\′}+{l_{10}Y}^{\′}+{l_{11}Z}^{\′}+1}=0$

$y+\frac{{l_{5}X}^{\′}+{l_{6}Y}^{\′}+{l_{7}Z}^{\′}+l_8}{{l_{9}X}^{\′}+{l_{10}Y}^{\′}+{l_{11}Z}^{\′}+1}=0$

计算得到控制标志（1）的像点坐标的初始位置（x′,y′）；

步骤503、采用自适应窗口法在所述控制标志（1）的像点坐标的初始位置周围开辟一个窗口，该窗口内的图像即为包含控制标志（1）的控制标志子图像；

步骤六、采用数据处理器对控制标志（1）像点坐标进行高精度量测，其过程如下：

步骤601、控制标志子图像预处理：首先，对控制标志子图像进行噪声消除；接着，对控制标志子图像进行二值化，得到控制标志（1）的二值化图像；然后，采用Canny算子对所述控制标志（1）的二值化图像进行边缘检测，提取得到控制标志（1）的轮廓图；

步骤602、对控制标志（1）的轮廓图进行椭圆拟合：对控制标志（1）的轮廓图进行椭圆拟合，得到控制标志（1）边界椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；

步骤603、错误剔除：首先，根据控制标志（1）的物方坐标，在控制标志（1）的周围均匀选择多个参考点，并将多个参考点的坐标（X₀,Y₀,Z₀）和线性变换公式中的11个变换参数l_i（i=1,2,3,...,11）分别代入直接线性变换公式：

$x_0+\frac{l_1{X}_0+l_2{Y}_0+l_3{Z}_0+l_4}{l_9{X}_0+l_{10}{Y}_0+l_{11}{Z}_0+1}=0$

$y_0+\frac{l_5{X}_0+l_6{Y}_0+l_7{Z}_0+l_8}{l_9{X}_0+l_{10}{Y}_0+l_{11}{Z}_0+1}=0$

计算得到参考点的像点坐标（x₀,y₀）；接着，对多个参考点进行椭圆拟合，得到参考点椭圆的中心坐标、长半轴长度、短半轴长度和长半轴方向；然后，对步骤602中控制标志（1）边界椭圆的长半轴长度和短半轴长度求平均值，得到控制标志（1）边界椭圆的平均轴长a₀，对参考点椭圆的长半轴长度和短半轴长度求平均值，得到参考点椭圆的平均轴长a₁；并计算控制标志（1）边界椭圆的扁率ρ₁和参考点椭圆的扁率ρ₂；最后，计算控制标志（1）边界椭圆的平均轴长a₀与参考点椭圆的平均轴长a₁之间的差值Δa=|a₀-a₁|，将Δa与Δa₀相比对；并计算控制标志（1）边界椭圆的扁率ρ₁与参考点椭圆的扁率ρ₂之间的差值Δρ₁=|ρ₁-ρ₂|，当Δa>Δa₀或Δρ₁>Δρ₀时，将该控制标志（1）边界椭圆删除，得到了错误剔除后的控制标志（1）边界椭圆；

步骤604、高精度量测：在错误剔除后的控制标志（1）边界椭圆内部进行直线拟合，得到两条相互垂直的直线的参数，计算得到这两条直线的交点坐标，就得到了高精度量测的控制标志（1）的像点坐标。

2.按照权利要求1所述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤二中所述像素标志指数阈值M₀的取值范围为0.7～1，方向圆（2-4）标准方位角θ的取值为67.5°，编码区域黑色像元数目阈值s的取值范围为0.7s₀～0.85s₀，控制标志（1）边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δa₀的取值范围为0.05a₁～0.15a₁，控制标志（1）边界椭圆的平均轴长与参考点椭圆的平均轴长的差值阈值Δρ₀的取值范围为0.05～0.15；其中，s₀为所述定位圆（2-2）的像素数目。

3.按照权利要求1所述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤402中对定位圆（2-2）边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除的具体方法为：以拟合得到的定位圆边界椭圆的长半轴长度为观测值，采用粗差探测法对定位圆（2-2）边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除。

4.按照权利要求1所述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤二中所述初始化参数还包括方向圆（2-4）的圆心与定位圆（2-2）的圆心之间的距离d₀，编码圆环（2-3）的圆心与定位圆（2-2）的圆心之间的距离d′₀，以及椭圆拟合中心距误差阈值Δd₀和椭圆拟合椭圆扁率误差阈值Δρ′₀；步骤4032中对方向圆（2-4）边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除的具体方法为：首先，计算椭圆拟合得到的方向圆边界椭圆的中心坐标与步骤402中得到的定位圆（2-2）的中心坐标之间的距离d₁，并计算方向圆边界椭圆的扁率ρ₃和步骤402中得到的定位圆边界椭圆的扁率ρ₄；接着，计算d₁与d₀的差值Δd₁₀=|d₁-d₀|，并计算ρ₃与ρ₄的差值Δρ₂=|ρ₃-ρ₄|；然后，将Δd₁₀与Δd₀相比对，并将Δρ₂与Δρ′₀相比对，当Δρ₂>Δρ′₀或Δd₁₀>Δd₀时，判断为错误拟合椭圆并删除该椭圆；步骤4032中对编码圆环（2-3）边界像素坐标的椭圆拟合结果进行错误剔除的具体方法为：首先，计算椭圆拟合得到的编码圆环边界椭圆的中心坐标与步骤402中得到的定位圆（2-2）的中心坐标之间的距离d₂，并计算d₂与d′₀的差值Δd₂₀=|d₂-d′₀|；接着，计算编码圆环边界椭圆的扁率ρ₅与步骤402中得到的定位圆边界椭圆的扁率ρ₄之间的差值Δρ₃=|ρ₅-ρ₄|；然后，将Δd₂₀与Δd₀相比对，并将Δρ₃与Δρ₀相比对，当Δρ₃>Δρ₀或Δd₂₀>Δd₀时，判断为错误拟合椭圆并删除该椭圆。

5.按照权利要求1所述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤402中对提取出的定位圆（2-2）边界像素坐标进行椭圆拟合、步骤4032中对提取出的方向圆（2-4）边界像素坐标进行椭圆拟合、步骤4032中对提取出的编码圆环（2-3）边界像素坐标进行椭圆拟合、步骤602中对控制标志（1）的轮廓图进行椭圆拟合和步骤603中对多个参考点进行椭圆拟合均采用了最小二乘法。

6.按照权利要求1所述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤4031中对彩色编码标志子图像进行噪声消除和步骤601中对控制标志子图像进行噪声消除均采用了中值滤波方法，且均采用了5×5的窗口进行中值滤波。

7.按照权利要求1所述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤4031中对彩色编码标志子图像进行二值化和步骤601中对控制标志子图像进行二值化均采用了峰谷法。

8.按照权利要求1所述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：步骤604中在错误剔除后的控制标志（1）边界椭圆内部进行直线拟合采用了最小二乘法。

9.按照权利要求4所述的相机检校控制场人工标志像点坐标自动识别定位方法，其特征在于：所述方向圆（2-4）的圆心与定位圆（2-2）的圆心之间的距离d₀的取值范围为0.9d～1.1d，编码圆环（2-3）的圆心与定位圆（2-2）的圆心之间的距离d′₀的取值范围为0～0.1d，椭圆拟合中心距误差阈值Δd₀的取值范围为0.05d～0.15d，椭圆拟合椭圆扁率误差阈值Δρ′₀的取值范围为0.05～0.15；其中，d为定位圆（2-2）的直径。

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