CN104063863A - 用于河道监控的下俯式双目视觉系统及图像处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于河道监控的下俯式双目视觉系统及图像处理方法，该系统的图像采集器采用向下俯视的安装方式，能够获得较大的视角范围；该系统的图像处理算法采用实时在拍摄平面(即河道水面)上采样多个点以建立图像坐标与世界坐标的变换关系，因此这种算法无需考虑水位的变化情况有效简化计算过程，另外，该算法在计算得出特征点离图像采集器比较远时启用两个图像采集器同时进行监测，能够有效解决在特征点离图像采集器比较远时监测精度低的问题，而在特征点离图像采集器比较近时人仅采用单一图像采集器的数据进行监测即可满足精度要求，而且能够保证系统计算量较低。

Description

用于河道监控的下俯式双目视觉系统及图像处理方法

技术领域

本发明涉及河道监控技术领域，特别涉及用于河道监控的下俯式双目视觉系统及图像处理方法。

背景技术

界河是国界河流，指将两个不同国家彼此隔开的河流。其界线通常以主航道的中间线为界，界线两边分别属于沿岸国，沿岸国对分属于它的界河部分行驶主权管辖，沿岸国的船舶可在界河上本国水域中航行。但由于河水及其生物资源的流动性及不可割断性，因此，在界河中行驶的船舶经常会跨越分界线。所以预警设置作为防止船舶越界的第一道防线，及时的警示船舶操作者以及相关人员，避免船舶越界是十分必要的。

数字图像测量学是近十几年来国际上迅速发展起来的新兴交叉学科。它主要是由传统的摄影测量学、光学测量与现代时尚的计算机视觉和数字图像处理分析等学科交叉、融合，取各个学科的优势和长处而形成的。它的主要处理对象以数字(视频)序列图像为主。

数字图像测量学是研究利用摄像机、照相机等对动态、静态景物或物体的运动进行拍摄得到的序列或单帧数字图像，再应用数字图像处理分析等技术结合各种目标信息的求解和分析算法，对目标结构参数或运动参数进行测量和估计的理论和技术。国内外许多人也把数字图形测量的技术方法称为光线测量或简称光侧。

数字图像测量通过分析目标图像实现测量的目的，属于非接触测量，因而不会对目标的结构特性和运动特性带来任何干扰，测量结果客观、可视、可信。数字图像分析中各种亚像素方法也使得目标的图形定位精度能够达到十分之一甚至百分之一像素的量级，有效的保证了测量结果的精度。由于时间序列图像提供了一维时间轴信息，因此通过对序列图像处理可以实现对测量对象的动态测量，同时还可以做到对被测对象的实时测量、监测、监控等。加之数字图形测量具有实施简易、适用面广等特点，因此这在各种飞行器、车辆、船舶等运动测量中有着非常大的实用价值，并将迎来更大的发展。

但是，由于河界监控存在一定特殊性，直接将现有图像处理系统应用之河界监控中会存在诸多问题，例如：(1)测量结果受水位变化影响，因此图像处理方法中需要针对的测量水位变化，算法过程复杂；(2)监控区域较大，在远距离监控的条件下精度较低。因此，针对性的研发适用于河界监控视觉系统和图像处理方法尤为必要。

发明内容

本发明的目的在于避免上述现有技术中的不足之处而提供一种能够监控区域大、能够保证远距离条件下的检测精度且测量过程无需考虑水位变化的河界监控视觉系统和图像处理方法。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

提供了一种用于河道监控的下俯式双目视觉系统，包括第一图像采集器和第二图像采集器，所述第一图像采集器和第二图像采集器都倾斜向下俯视待监控的平面区域，所述第一图像采集器的主光轴和第二图像采集器的主光轴相互平行，且由第一图像采集器和第二图像采集器确定的安装平面与第一图像采集器或者第二图像采集器的主光轴相交。

其中，该系统还包括控制器和安装于河道的报警器，所述第一图像采集器和第二图像采集器将采集到的图像信息传送至所述控制器中，所述控制器对所述第一图像采集器和第二图像采集器所采集的图像信息进行处理并根据处理结果判断是否触发所述报警器。

其中，所述第一图像采集器和第二图像采集器均为红外摄像机。

还提供一种基于权利要求上述任一种用于河道监控的下俯式双目视觉系统的图像处理方法：包括：

坐标建立步骤：建立世界坐标xyz和图像坐标XYZ，其中世界坐标xyz即空间三维坐标，图像坐标XYZ是以第一图像采集器的主光轴为Z轴、图像采集镜头水平方向为X轴、图像采集镜头竖直方向为Y轴的直角坐标系；

坐标变换步骤：在拍摄平面区域中确定不少于三个样本点，这些样本点不在同一直线上，实时测量这些样本点在世界坐标系中的坐标值和在图像坐标中的坐标值，据此建立图像坐标与世界坐标的变换关系；

特征点坐标初测步骤：获取第一图像采集器采集到的图像中的特征点的图像坐标，根据图像坐标与世界坐标的变换关系将特征点图像坐标变换为世界坐标，根据特征点的世界坐标计算特征点与基准图像采集器之间的距离值；

误差判断步骤：判断特征点与第一图像采集器之间的距离值是否大于第一阈值，如果否，则以特征点坐标初测步骤所测的世界坐标值作为特征点的世界坐标值，如果是，则跳转至二次测量步骤；

二次测量步骤：获取除第二图像采集器采集到的图像，计算特征点在第一图像采集器采集到的图像中的偏离角度θ₁和在第二图像采集器采集到的图像中的偏离角度θ₂，然后利用交叉定位原理计算出特征点的世界坐标。

其中，所述坐标建立步骤还包括：建立拍摄平面坐标x₁y₁z₁，所述拍摄平面坐标是以第一图像采集器所拍摄到拍摄平面区域中的任一点为原点的与所述世界坐标平行的坐标系。

其中，所述特征点坐标初测步骤中：所述图像坐标以第一图像采集器采集到的图像中的像素点作为基本单位，即图像坐标为图像中的像素坐标。

其中，所述误差判断步骤包括：断特征点与第一图像采集器之间的距离值是否大于第二阈值，如果是，则跳转至多点测量步骤，所述第二阈值大于第一阈值；

多点测量步骤：获取特征点周围若干已知点的坐标，根据这些点的坐标综合求解特征点的坐标。

本发明的有益效果：本发明提供了一种用于河道监控的下俯式双目视觉系统及图像处理方法，该系统的图像采集器采用向下俯视的安装方式，能够获得较大的视角范围，同时，采用两个图像采集器，在必要时可以采用两个图像采集器同时监测仪提高监测精度；该系统的图像处理算法采用实时在拍摄平面(即河道水面)上采样多个点以建立图像坐标与世界坐标的变换关系，因此这种算法无需考虑水位的变化情况有效简化计算过程，另外，该算法在计算得出特征点离图像采集器比较远时启用两个图像采集器同时进行监测，能够有效解决在特征点离图像采集器比较远时监测精度低的问题，而在特征点离图像采集器比较近时人仅采用单一图像采集器的数据进行监测即可满足精度要求，而且能够保证系统计算量较低。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1为本发明下俯式双目视觉系统的结构示意图。

图2是单一图像采集器的安装状态及坐标建立示意图。

图3是图像采集器采集到的图像示意图。

图4是图像采集器的拍摄区域示意图。

图5是交叉成像状态示意图。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

本申请的下俯式双目视觉系统如图1和图2所示，包括：控制器、安装于河道的报警器、第一图像采集器和第二图像采集器，所述第一图像采集器和第二图像采集器都倾斜向下俯视待监控的平面区域，所述第一图像采集器的主光轴和第二图像采集器的主光轴相互平行，且由第一图像采集器和第二图像采集器确定的安装平面与第一图像采集器或者第二图像采集器的主光轴相交(即第一图像采集器或者第二图像采集器的镜面连线不能够与主光轴平行)；第一图像采集器和第二图像采集器构成的述第一图像采集器和第二图像采集器将采集到的图像信息传送至所述控制器中，所述控制器对所述第一图像采集器和第二图像采集器所采集的图像信息进行处理并根据处理结果判断是否触发所述报警器。

另外，本实施例中的第一图像采集器和第二图像采集器均采用红外摄像机，红外摄像机具有热成像功能，能够接收到船舶所辐射出的热能量，该波段穿透能力强，能够在雨雾、雪、夜晚等恶劣环境下正常工作。

用于以上系统的图像算法如下：

步骤一、建立坐标：

如图2所示，建立直角坐标系

以空间中的水平面为xy平面，竖向为z轴方向建立直角坐标系xyz，该坐标系为定义为世界坐标。以第一图像采集器的主光轴为Z轴，图像采集镜头水平方向为X轴、图像采集镜头竖直方向为Y轴建立图像坐标XYZ。通过第一图像采集器采集到平面ψ，设所拍摄的到平面ψ的范围为面ABCD，区域ABCD在第一图像采集器中的成像平面为A′B′C′D′，如图2所示。

在平面ψ中建立直角坐标系x₁y₁z₁，其坐标原点o₁位于平面ψ内，根据测试现场人为的选定即可，此处在平面ψ中任意选择一点o₁，则该点在整体直角坐标xyz中的坐标为(x₀,y₀,-z₀)，其x₁轴和y₁轴分别平行于整体直角坐标xyz的x轴和y轴。z₁轴垂直于平面ψ。则直角坐标系x₁y₁z₁与xyz之间的关系为：

$\left\{\begin{array}{c}x=x_1+x_0\\ y=y_1+y_0\\ z=z_1-z_0\end{array}\right.$

在图像坐标XYZ中，设相机的X方向的视场角为2θ₁，Y方向的视场角为2θ₂，相机X方向的分辨率为N_x，Y方向的分辨率为N_y，则拍摄的画面A′B′C′D′如图3所示，由于画面图像是由无数像素点组成，定义处于最左上角的像素的坐标为(0,0)，则可知各个像素点的坐标值从左上角依次增大到右下角。以画面图像中的像素坐标作为待检测的特征点的图像坐标。

步骤二、坐标变换步骤

本技术需要解决的问题是判断航船是否过界，因此需要判断船舶的实际位置(即世界坐标)，而图像采集器采集到仅有船舶在图像中的位置(即仅有船舶的图像坐标)，因此需要利用图像中的特征点的坐标信号计算出特征点在世界坐标中的坐标。具体的：世界坐标和图像坐标的变换原理如下：

如图4所示，设拍摄区域中的一个点P，其在相机画面中为点P′(如图3所示)，点P′在图像中的位置通过数字图像处理得到其像素的坐标位置，设P′点的像素坐标为(i,j)(i表示水平方向像素点个数，j表示竖直方向像素点个数)。

设图像采集器绕x轴，y轴以及z轴旋转地角度分别为α、β、γ。

则分别绕x，y，z轴旋转，其方程为：

$\begin{array}{c}\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& \cos \mathrm{\α}& \sin \mathrm{\α}\\ 0& -\sin \mathrm{\α}& \cos \mathrm{\α}\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}\cos \mathrm{\β}& 0& -\sin \mathrm{\β}\\ 0& 1& 0\\ \sin \mathrm{\β}& 0& \cos \mathrm{\β}\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}\cos \mathrm{\γ}& \sin \mathrm{\γ}& 0\\ -\sin \mathrm{\γ}& \cos \mathrm{\γ}& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]\\ =\left[\begin{array}{ccc}{r}_1& r_2& r_3\\ r_4& r_5& r_6\\ r_7& r_8& r_9\end{array}\right]\end{array}---\left(1\right)$

其中：

r₁＝cosβcosγ

r₂＝cosβsinγ

r₃＝-sinβ

r₄＝sinαsinβcosγ-cosαsinγ

r₅＝sinαsinβsinγ+cosαcosγ

r₆＝sinαcosβ

r₇＝cosαsinβcosγ+sinαsinγ

r₈＝cosαsinβsinγ-sinαcosγ

r₉＝cosαcosβ

则OP′方向在X方向以及Y方向的夹角分别为θ₁′和θ₂′，则有以下关系式：

$\tan {\mathrm{\θ}}_1^{\text{'}}=\frac{(i-N_x/2)}{N_x/2}\tan {\mathrm{\θ}}_1=(\frac{2i}{N_x}-1)\tan {\mathrm{\θ}}_1---\left(2\right)$

$\tan {\mathrm{\θ}}_2^{\text{'}}=\frac{(N_y/2-j)}{N_y/2}\tan {\mathrm{\θ}}_2=(1-\frac{2j}{N_y})\tan {\mathrm{\θ}}_2---\left(3\right)$

则在坐标系xyz中，P点坐标为：

$\begin{array}{c}x=\frac{-z_0}{r_3\tan {\mathrm{\θ}}_1^{\text{'}}+r_6\tan {\mathrm{\θ}}_2^{\text{'}}+r_9}(r_1\tan {\mathrm{\θ}}_1^{\text{'}}+r_4\tan {\mathrm{\θ}}_2^{\text{'}}+r_7)+x_0\\ =\frac{-z_0}{r_3(\frac{2j}{N_x}-1)\tan {\mathrm{\θ}}_1+r_6(1-\frac{2j}{N_y})\tan {\mathrm{\θ}}_2+r_9}(r_1(\frac{2i}{N_x}-1)\tan {\mathrm{\θ}}_1+r_4(1-\frac{2j}{N_y})\tan {\mathrm{\θ}}_2+r_7)+x_0\end{array}$

$\begin{array}{c}y=\frac{-z_0}{r_3\tan {\mathrm{\θ}}_1^{\text{'}}+r_6\tan {\mathrm{\θ}}_2^{\text{'}}+r_9}(r_2\tan {\mathrm{\θ}}_1^{\text{'}}+r_5\tan {\mathrm{\θ}}_2^{\text{'}}+r_8)+y_0\\ =\frac{-z_0}{r_3(\frac{2i}{N_x}-1)\tan {\mathrm{\θ}}_1+r_6(1-\frac{2j}{\mathrm{Ny}})\tan {\mathrm{\θ}}_2+r_g}(r_2(\frac{2i}{N_x}-1)\tan {\mathrm{\θ}}_1+r_5(1-\frac{2j}{N_y})\tan {\mathrm{\θ}}_2+r_8)+y_0\\ z=-z_0\end{array}$

在所拍摄区域ABCD中选取n为样本点(至少选择3个特征点，且点不能在同一直线上)，获取个特征点在坐标系x₁y₁z₁中的坐标位置，即(x1₁,y1₁,z1₁)，(x1₂,y1₂,z1₂)，Λ，(x1_n,y1_n,z1_n)，获取这些点在图像坐标中的坐标值，代入上述公式，即可实时计算出出上述方程的参数。

步骤三：特征点坐标初测

获取待监测的特征点的图像坐标代入上述公式(参数值已确定的)，即可获取该特征点的世界坐标。据特征点的世界坐标计算特征点与基准图像采集器之间的距离值。

步骤四：误差判断

判断特征点与第一图像采集器之间的距离值是否大于第二阈值(例如2000米)，如果是，调整到步骤六，如果否，判断特征点与第一图像采集器之间的距离值是否大于第一阈值(例如1000米)，如果否，则以特征点坐标初测步骤所测的世界坐标值作为特征点的世界坐标值，如果是，则跳转至步骤五；

步骤五：交叉成像二次测量

当特征点与第一图像采集器之间的距离值大于第一阈值时，说明特征点与第一图像采集器之间距离较远，由于图像采集其采用下俯式安装，其所拍摄的场景都是呈现“近小远大”的梯形，近处所拍摄范围小，分辨率高，远处所拍摄的画面大，分辨率低。而且随着距离增加，远处的分辨率成倍降低，从而使得远处的识别误差增大。此时启动第二图像采集器，通过双目红外交叉成像技术来降低误触。

采用双目红外交叉成像技术，由于第一图像采集器和第二图像采集器确定的安装平面与第一图像采集器或者第二图像采集器的主光轴相交，两台图像采集器的安装位置之间存在间距D，高度差H，设特征点在两幅图像上的偏离角度分别为θ₁和θ₂(角度规定以Y轴顺时针为正)，如图5所示，则可知目标坐标为：

$X=\frac{(D-H\tan {\mathrm{\θ}}_2)\tan {\mathrm{\θ}}_1}{\tan {\mathrm{\θ}}_1-\tan {\mathrm{\θ}}_2}---\left(4\right)$

$Y=\frac{D-H\tan {\mathrm{\θ}}_2}{\tan {\mathrm{\θ}}_1-\tan {\mathrm{\θ}}_2}---\left(5\right)$

对于双目视觉红外摄像机对目标测量精度的误差主要来自于摄像机角分辨率误差，假设两台相机的角分辨率误差为Δθ，则可以推导出如下的误差计算公式：

$\mathrm{\ΔX}=\frac{D(\tan {\mathrm{\θ}}_1{\sec }^2{\mathrm{\θ}}_2-\tan {\mathrm{\θ}}_2{\sec }^2{\mathrm{\θ}}_1)+H{\tan }^2{\mathrm{\θ}}_2{\sec }^2{\mathrm{\θ}}_1}{{({\tan \mathrm{\θ}}_1-{\tan \mathrm{\θ}}_2)}^2}---\left(6\right)$

$\mathrm{\ΔY}=\frac{D({\sec }^2{\mathrm{\θ}}_2-{\sec }^2{\mathrm{\θ}}_1)+H({\tan \mathrm{\θ}}_2{\sec }^2{\mathrm{\θ}}_1-\tan {\mathrm{\θ}}_1{\sec }^2{\mathrm{\θ}}_2)}{{({\tan \mathrm{\θ}}_1-\tan {\mathrm{\θ}}_2)}^2}\mathrm{\Δ\θ}---\left(7\right)$

可见，采用该技术可以大幅降低远距离测量时的误差。具体的，双目红外交叉成像技术的算法可以参考现有的交叉成像技术的算法。

步骤六：多点测量：

由于图像在远处单个像素点所覆盖的范围仍然较大，为了进一步提高远处图像的计算精度，改善远处分辨率低而产生较大误差这一缺陷，作以下处理：

对于所拍摄区域ABCD来看，只能建立图像中像素点与所拍摄区域中的点进行一一对应关系，这样误差仍然较大，对于像素点之间的部分重新做计算，对于任意一点的坐标可以用其周围的四个已知点来进行计算，其公式如下：

$X=\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i{X}_i,Y=\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{N}_i{Y}_i---\left(8\right)$

其中：

$N_i(P_x,P_y)=\frac{1}{4}(1+\frac{P_x-\mathrm{Nx}/2}{\mathrm{Nx}/2}{\mathrm{\ξ}}_1)(1+\frac{\mathrm{Ny}/2-P_y}{\mathrm{Ny}/2}{\mathrm{\η}}_i)(i=\mathrm{1,2,3,4})$

ξ₁＝-1，ξ₁＝1，ξ₁＝1，ξ₁＝-1

η₁＝-1，η₁＝-1，η₁＝1，η₁＝1

即 $N_1(P_x,P_y)=\frac{1}{4}(1-\frac{P_x-\mathrm{Nx}/2}{\mathrm{Nx}/2})(1-\frac{\mathrm{Ny}/2-P_y}{\mathrm{Ny}/2})$

$N_2(P_x,P_y)=\frac{1}{4}(1+\frac{P_x-\mathrm{Nx}/2}{\mathrm{Nx}/2})(1-\frac{\mathrm{Ny}/2{-P}_y}{\mathrm{Ny}/2})$

$N_3(P_x,P_y)=\frac{1}{4}(1+\frac{P_x-\mathrm{Nx}/2}{\mathrm{Nx}/2})(1+\frac{\mathrm{Ny}/2{-P}_y}{\mathrm{Ny}/2})$

$N_4(P_x,P_y)=\frac{1}{4}(1-\frac{P_x-\mathrm{Nx}/2}{\mathrm{Nx}/2})(1+\frac{\mathrm{Ny}/2{-P}_y}{\mathrm{Ny}/2})$

若红外热成像所拍摄的图像像素为320×240，像素间距为40μm，镜头焦距为28毫米，两台相机的间距为1000米，竖向间距为10米，通过上述计算方法，则在Y轴方向2000米远处的目标定位精度不超过1.7米。可见通过进一步计算对目标定位可大幅度提高定位精度。

需要说明的是，在步骤六的计算中，也可以采用步骤五的交叉成像技术辅助测量。

综上可知，本发明的算法过程无需考虑水位变化过程，算法简单，此外，本发明的算法根据特征点与图像采集器之间的距离远近选择不同的算法，由于两个图像采集其之间的距离比较远(一般大于1000米)，因此在特征点靠近其中一个图像采集器时可以仅采用其中一个图像采集器的数据来判断特征点的坐标即可获得较高的精确度，在距离较远是启动相邻的图像采集器以采用交叉成像技术来提高精确度，更远是采用多点测量的方法提高精确度，从而保证了特征点在不同的位置上均能够有较佳的精确度。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (7)

1.一种用于河道监控的下俯式双目视觉系统，包括第一图像采集器和第二图像采集器，其特征在于：所述第一图像采集器和第二图像采集器都倾斜向下俯视待监控的平面区域，所述第一图像采集器的主光轴和第二图像采集器的主光轴相互平行，且由第一图像采集器和第二图像采集器确定的安装平面与第一图像采集器或者第二图像采集器的主光轴相交。

2.如权利要求1所述的一种用于河道监控的下俯式双目视觉系统，其特征在于：还包括控制器和安装于河道的报警器，所述第一图像采集器和第二图像采集器将采集到的图像信息传送至所述控制器中，所述控制器对所述第一图像采集器和第二图像采集器所采集的图像信息进行处理并根据处理结果判断是否触发所述报警器。

3.如权利要求1所述的一种用于河道监控的下俯式双目视觉系统，其特征在于：所述第一图像采集器和第二图像采集器均为红外摄像机。

4.一种基于权利要求1至3中任一项所述的用于河道监控的下俯式双目视觉系统的图像处理方法：其特征在于包括：

坐标建立步骤：建立世界坐标xyz和图像坐标XYZ，其中世界坐标xyz即空间三维坐标，图像坐标XYZ是以第一图像采集器的主光轴为Z轴、图像采集镜头水平方向为X轴、图像采集镜头竖直方向为Y轴的直角坐标系；

坐标变换步骤：在拍摄平面区域中确定不少于三个样本点，这些样本点不在同一直线上，实时测量这些样本点在世界坐标系中的坐标值和在图像坐标中的坐标值，据此确定图像坐标与世界坐标的变换关系；

特征点坐标初测步骤：获取第一图像采集器采集到的图像中的特征点的图像坐标，根据图像坐标与世界坐标的变换关系将特征点图像坐标变换为世界坐标，根据特征点的世界坐标计算特征点与基准图像采集器之间的距离值；

误差判断步骤：判断特征点与第一图像采集器之间的距离值是否大于第一阈值，如果否，则以特征点坐标初测步骤所测的世界坐标值作为特征点的世界坐标值，如果是，则跳转至二次测量步骤；

二次测量步骤：获取除第二基准图像采集器采集到的图像，计算特征点在第一图像采集器采集到的图像中的偏离角度θ₁和在第二图像采集器采集到的图像中的偏离角度θ₂，然后利用交叉定位原理计算出特征点的世界坐标。

5.如权利要求4所述的一种图像处理方法，其特征在于所述坐标建立步骤还包括：建立拍摄平面坐标x₁y₁z₁，所述拍摄平面坐标是以第一图像采集器所拍摄到拍摄平面区域中的任一点为原点的与所述世界坐标平行的坐标系，建立拍摄平面坐标x₁y₁z₁与世界坐标xyz的变换关系。

6.如权利要求4所述的一种图像处理方法，其特征在于所述特征点坐标初测步骤中：所述图像坐标以第一图像采集器采集到的图像中的像素点作为基本单位，即图像坐标为图像中的像素坐标。

7.如权利要求4所述的一种图像处理方法，其特征在于：所述误差判断步骤包括：判断特征点与第一图像采集器之间的距离值是否大于第二阈值，如果是，则跳转至多点测量步骤，所述第二阈值大于第一阈值；

多点测量步骤：获取特征点周围若干已知点的坐标，根据这些点的坐标综合求解特征点的坐标。