CN104867156B

CN104867156B - 一种针对合作标志器位姿测量的特征点识别方法

Info

Publication number: CN104867156B
Application number: CN201510293398.7A
Authority: CN
Inventors: 赵汝进; 王进; 赵人杰; 王明富; 洪裕珍; 颜坤; 游迪
Original assignee: Institute of Optics and Electronics of CAS
Current assignee: Institute of Optics and Electronics of CAS
Priority date: 2015-06-01
Filing date: 2015-06-01
Publication date: 2017-09-15
Anticipated expiration: 2035-06-01
Also published as: CN104867156A

Abstract

本发明公开了一种针对合作标志器位姿测量的特征点识别方法，该方法步骤包括：(1)阈值分割、连通区域判；(2)计算连通区域形状因子，求出圆形连通区域；(3)根据圆形连通区域直径求出正方形识别框，识别框内划分四个象限，计算各象限内连通区域的数量、形状因子、直径、到识别框中心的距离。识别图像中合作标志器及各特征点。该方法运用图像识别手段解决了航天器交会对接视觉位姿测量过程中在特征点被部分遮挡、干扰下图像特征点识别定位问题，识别结果准确、可靠。

Description

一种针对合作标志器位姿测量的特征点识别方法

技术领域

本发明涉及一种特征点识别方法，尤其涉及一种针对合作标志器位姿测量的特征点识别方法。

背景技术

基于视觉的目标位姿(位置、姿态)测量是光电精密测量技术领域重点研究的前沿方向，在空间探测、工业制造、机器人等领域扮演着举足轻重的作用。尤其在空间领域中，准确测量空间目标的位姿是直接关系到空间任务(交会对接、目标捕获、在轨装配和维修等)成功与否的重要前提。

基于视觉的位姿测量分为合作目标测量和非合作目标测量，合作目标测量相对非合作目标测量具有测量精度高、可靠性强、抗干扰力强、技术成熟度高等优势，因此在航天领域广泛采用。

通常而言合作目标测量需在航天器上装备合作标志器，通过对合作标志器成像识别和测量达到对航天器的位姿测量目的。合作标志器测量包括相机定标、目标识别、位姿解算等技术环节。相机定标是对相机焦距、主点、畸变等内参数进行表校测定；目标识别是对标志器特征进行识别提取，为后续位姿解算做好准备；位姿解算是利用标志器特征解算出目标相对相机的空间位置、姿态。

在目标识别这个环节中，通常包括利用标志器特征点、线、区域等特征进行特征识别提取方法，其中由于点特征提取定位方法简单长期以来被广泛应用，但同时点特征也存在容易受背景干扰、易被遮挡等弊端造成标志器识别提取失败。位姿解算中至少需要3个特征点，称为3点透视法(P3P：Perspective-3-Points)法，通常设置大于3个特征点，采用P4P,P5P，使特征点提取识别具有一定冗余性，提高识别提取目标可靠性。

针对P5P方法中的特征点识别提取问题，国内外学者作了大量研究，但均是研究5个特征点均能被完整提取情况下，识别目标并提取出5个特征点坐标。然而实际工程任务中，存在图像背景较复杂，干扰点较多、特征点易被干扰、被污损、被遮挡情况，此时某些特征点不易被提取，如何在这种情况下依然稳定可靠的识别出目标，并准确提取其他特征点坐标，是视觉测量任务面临的一大挑战。

专利CN 102915539A中公开了一种基于目标特征构型的位姿测量特征点提取方法，对P4P问题中特征点菱形布局的目标识别和特征点提取方法进行了阐述，但未涉及特征点被遮挡情况下，如何识别目标并提取特征点。而根据范生宏等人的《Canny算子对人工标志中心的亚像素精度定位》(参见《测绘科学技术学报》，2006年23卷(1)76-78页)，运用了形状因子对椭圆目标进行判别，但未涉及在特征点被遮挡情况下对目标的识别。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种针对合作标志器位姿测量的特征点识别方法。该方法根据特征点尺寸和目标尺寸的比例关系建立识别框，抑制了图像识别框之外复杂背景对识别的干扰影响；划分4象限，统计4象限被识别目标总数，解决目标1个特征点被遮挡情况下，如何稳定识别目标的问题；分别对四象限中目标尺寸、形状、到中心距离等方面进行判断，解决了目标在位移、旋转、尺度变化下的特征点准确识别问题。从而提高了特征点识别提取准确性和可靠性。

本发明采用的技术方案如下：一种针对合作标志器位姿测量的特征点识别方法，包括如下步骤：

步骤(1)、设置合作标志器由五个高反光圆形特征点构成，设置其中4个特征点构成正方形，设置第5点特征点在正方形中央位置，设置正方形边长与特征点直径比值为R。获取合作标志器图像；

步骤(2)、将步骤(1)获取的图像进行阈值分割和连通区域判读，获取图像中共N个连通区域Q_i(i＝1…N)；

步骤(3)、根据Q_i的周长C_i和面积S_i，计算Q_i的形状因子F_i，

根据各连通区域F_i值，若F_i小于σ(σ为预先设定的接近1的阈值),则判断为圆形连通区域W_j(j＝1…K)，共K个圆形连通区域，否则判断为非圆形连通区域。

步骤(4)、根据圆形连通区域直径求出正方形识别框，识别框内划分四个象限，计算各象限内连通区域的数量、形状因子、直径、到识别框中心的距离，识别出图像中合作标志器及各特征点。

其中，所述步骤(4)具体为：

a、以W_j的围盒长度和宽度均值作为W_j直径D_j，计算M_j，

M_j＝D_jR

b、求出以各W_j为正方形中心，且边长略大于M_j的正方形识别框Z_j；

c、识别图像中合作标志器及特征点：

①对识别框Z_j，划1条与图像横坐标相平行且与W_j中心相交的直线；划1条与图像纵坐标相平行且与W_j中心相交的直线；两条直线相交将Z_j划分为4个象限(右上，左上，左下，右下)；

②判断Z_j各象限内圆形连通区域数量N_j,t(t＝1,2,3,4分别对应右上，左上，左下，右下象限)，标志器区域内应无其他干扰点存在，建立特征点数量抗遮挡，抗丢失判据：若满足特征点数量满足要求，进入③，否则j＝j+1返回①；

③判断Z_j各象限内当N_j,t＝1时，连通区域形状因子F_j,t(t＝1,2,3,4分别对应右上，左上，左下，右下象限)，建立特征点圆形判据：若F_j,t≤σ(t＝1…4)，判断特征点为圆形，进入④，否则j＝j+1返回①；

④以Z_j各象限内当N_j,t＝1时，连通区域围盒长宽均值计算出直径D_j,t(t＝1,2,3,4分别对应右上，左上，左下，右下象限)，建立特征点尺寸一致性判据：若|D_j,t-D_j|/D_j<λ(λ为预先设定接近0的阈值)，判断特征点尺寸一致，进入⑤，否则进入①；

⑤Z_j各象限内当N_j,t＝1时，计算连通区域到中心连通区域的距离L_j,t(t＝1,2,3,4分别对应右上，左上，左下，右下象限)，当N_j,t＝0时，L_j,t＝0。建立中心距离一致性判据：若(λ为预先设定接近0的阈值，n为四象限提取连通区域总数)，判断Z_j各象限内连通区域到中心连通区域距离满足一致性判据，识别出图像中合作标志器及各特征点，否则进入①。

本发明与现有技术相比的优点在于：

(1)、本发明根据特征点尺寸和目标尺寸关系，建立图像识别框，抑制了图像识别框之外复杂背景对特征点干扰影响；

(2)、本发明将根据目标特征点布局，以连通区域为中心将目标识别框划分4象限分别处理判读，统计4象限内满足要求特征点数量，解决了1个目标特征点被遮挡情况下，如何稳定识别目标的问题；

(3)、本发明对4象限内特征点形状因子、尺寸、到中心距离等方面进行判读，提出目标在位移、旋转、尺度变化下的特征点识别方法。提高了特征点识别提取准确性和可靠性。

附图说明

图1为识别方法流程图；

图2为获取合作标志器图像；

图3为获取图像中共8个连通区域；

图4为获取图像5个圆形连通区域；

图5为计算各象限内连通区域的数量、形状因子、直径、到识别框中心的距离，识别出图像中合作标志器及各特征点。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施例，对本发明方法进一步说明。

具体流程如图1所示。一种针对合作标志器位姿测量的特征点识别方法，包括如下步骤：

(1)设置合作标志器由五个高反光圆形特征点构成，设置其中4个特征点构成正方形，设置第5点特征点在正方形中央位置，设置正方形边长与特征点直径比值为R＝8。获取合作标志器图像，如图2所示，图像分辨率为1024×1024。

(2)将步骤(1)获取的图像进行阈值分割和连通区域判读，获取图像中共8个连通区域Q_i(i＝1…8)，如图3所示；

(3)计算每个Q_i的周长C_i和面积S_i，并计算Q_i的形状因子F_i，

当F_i小于σ(σ预先设定为1.2),则判断为圆形连通区域，最终共判读得图像5个圆形连通区域W_j(j＝1…5)，如图4所示。

(4)根据圆形连通区域直径求出正方形识别框，识别框内划分四个象限，计算各象限内连通区域的数量、形状因子、直径、到识别框中心的距离，识别出图像中合作标志器及各特征点，如图5所示。

a、以W_j的围盒长度和宽度均值作为W_j直径D_j，D_j＝15计算M_j，

M_j＝D_jR＝120

b、求出以各W_j为中心，且边长略大于M_j，即边长为130的正方形识别框Z_j；

c、识别图像中合作标志器及特征点：

②判断Z_j各象限内圆形连通区域数量N_j,t(t＝1,2,3,4分别对应右上，左上，左下，右下象限)，若满足特征点数量满足要求，进入③，否则j＝j+1返回①。如图所示，特征点数量满足要求，进入③；

③判断Z₃各象限内当N_3,t＝1时，连通区域形状因子F_3,t(t＝1,2,3,4分别对应右上，左上，左下，右下象限)，判定结果：F_3,t≤1.2(t＝1…4)，判断特征点为圆形，进入④；

④以Z₃各象限内当N_3,t＝1时，连通区域围盒长宽均值计算出直径D_3,t＝15(t＝1,2,3,4分别对应右上，左上，左下，右下象限)，根据特征点尺寸一致性判据：|D_j,t-D_j|/D_j<λ(λ为预先设定为0.2)，判断特征点尺寸一致，进入⑤；

⑤Z₃各象限内当N_3,t＝1时，计算连通区域到中心连通区域的距离L_3,t＝85(t＝1,2,3,4分别对应右上，左上，左下，右下象限)。根据中心距离一致性判据：(γ预先设定为0.2，n为3)，判断Z₃各象限内连通区域到中心连通区域距离满足一致性判据，识别出图像中合作标志器及各特征点，如图5所示。

本发明未详述部分属于本技术领域的公知技术。以上所述仅为本发明的具体实例而已，并不用于以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种针对合作标志器位姿测量的特征点识别方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：

步骤(1)、设置合作标志器由五个高反光圆形特征点构成，设置其中4个特征点构成正方形，设置第5点特征点在正方形中央位置，设置正方形边长与特征点直径比值为R，获取合作标志器图像；

步骤(3)、根据Q_i的周长C_i和面积S_i，计算Q_i的形状因子F_i，

根据各连通区域F_i值，若F_i小于σ，σ为预先设定的接近1的阈值，则判断为圆形连通区域W_j(j＝1…K)，共K个圆形连通区域，否则判断为非圆形连通区域；

步骤(4)、根据圆形连通区域直径求出正方形识别框，识别框内划分四个象限，计算各象限内连通区域的数量、形状因子、直径、到识别框中心的距离，识别出图像中合作标志器及各特征点；

所述步骤(4)具体为：

a、以W_j的围盒长度和宽度均值作为W_j直径D_j，计算M_j，

M_j＝D_jR

b、求出以各W_j为正方形中心，且边长大于M_j的正方形识别框Z_j；

c、识别图像中合作标志器及特征点：

①对识别框Z_j，划1条与图像横坐标相平行且与W_j中心相交的直线；划1条与图像纵坐标相平行且与W_j中心相交的直线；两条直线相交将Z_j划分为4个象限：右上，左上，左下，右下；

②判断Z_j各象限内圆形连通区域数量N_j,t，t＝1,2,3,4分别对应右上，左上，左下，右下象限，合作标志器区域内无其他干扰点存在，建立特征点数量抗遮挡，抗丢失判据：若满足N_j,t≤1(t＝1…4),特征点数量满足要求，进入③，否则j＝j+1返回①；

③判断Z_j各象限内当N_j,t＝1时，连通区域形状因子F_j,t，t＝1,2,3,4分别对应右上，左上，左下，右下象限，建立特征点圆形判据：若F_j,t≤σ(t＝1…4)，判断特征点为圆形，进入④，否则j＝j+1返回①；

④以Z_j各象限内当N_j,t＝1时，连通区域围盒长宽均值计算出直径D_j,t，t＝1,2,3,4分别对应右上，左上，左下，右下象限，建立特征点尺寸一致性判据：若|D_j,t-D_j|/D_j<λ，λ为预先设定接近0的阈值，判断特征点尺寸一致，进入⑤，否则进入①；

⑤Z_j各象限内当N_j,t＝1时，计算连通区域到中心连通区域的距离L_j,t，t＝1,2,3,4分别对应右上，左上，左下，右下象限，当N_j,t＝0时，L_j,t＝0，建立中心距离一致性判据：若n为四象限提取连通区域总数，判断Z_j各象限内连通区域到中心连通区域距离满足中心距离一致性判据，识别出图像中合作标志器及各特征点，否则进入①。