CN104966302A - 一种任意角度激光十字的检测定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种任意角度激光十字的检测定位方法，包括以下步骤：一、对包含激光十字的原始图像进行降噪和二值处理，获取二值图像；二、针对二值图像，提取所有可能包含激光十字的二值子图像块；三、依次判断各个二值子图像块是否包含激光十字，当确定包括激光十字的二值子图像块后，停止后续判断；四、根据包含激光十字的二值子图像块，确定激光十字在原始图像中的位置和角度。本发明具有受摄像头畸变的影响小、适用范围广、效率高的优点。本发明不依赖直线检测，可实现任意旋转角度激光十字的检测定位。

Description

一种任意角度激光十字的检测定位方法

技术领域

本发明涉及视觉定位领域，尤其是涉及一种任意角度激光十字的快速视觉检测定位方法。

背景技术

目前，利用激光十字线进行定位是工业中应用较多的方法，被广泛使用于钻孔、切割、制鞋、制衣、木工机械等行业。近年来，随着机器视觉技术的深入发展，采用图像处理的方法提取激光十字的十字交叉中心点从而实现定位点的获取，已成为自动激光定位的重要研究、发展方向。

但目前常见的视觉自动激光定位方法，往往对环境与配置要求较为苛刻，如中国发明专利“基于激光与摄像机同轴实现的远程测距系统的测距激光点定位方法”(申请号201110235273.0)，该发明采用将测距激光与摄像机入射光同轴的方式，实现利用摄像机画面的中心点对测距激光点标示，测量者可通过摄像机拍摄画面的中心十字光标交点捕捉到测距激光点，并控制摄像机拍摄画面的中心十字光标交点选取测量起点及测量终点进行测量。又如中国发明专利“一种粗线型十字圆环标记的图像检测方法”(申请号201310077056.2)，该发明首先将标记中粗细不同的直线线条单像素化，然后根据检测框内的黑白像素个数比筛选出十字圆环标记，确定十字圆环标记中心点的位置。这类激光十字定位方法，要求激光十字的角度固定、摄像头视角固定且畸变小、光照背景简单、激光亮度高且清晰等，这不但造成适用范围小，而且也会因环境变化影响定位精度和成功率。

又如中国实用新型专利“激光焦点检测装置”(申请号201120523904)，该实用新型公开了一种激光焦点检测装置，包括支撑平台、在支撑平台上固定的测试板、压紧装置以及在支撑平台上由压紧装置夹紧的试样板，测试板具有十字交叉线，该十字交叉线的中心与激光焊接系统的设计焦点位置重合。这类十字模板匹配的方法，往往不能用于检测任意旋转角度的激光十字，对于观测角度变化、图像畸变引起的十字夹角的变化情况不能满足使用要求。

此外，现有技术中基于hough直线检测算法的激光十字定位方法，也存在运算量较大、稳定性差，难以适应因摄像头畸变引起的直线弯曲情况的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种任意角度激光十字的检测定位方法，其具有适用范围广、受环境影响小、效率高的优点。

为解决现有技术中基于激光十字的定位方法存在的对环境与配置要求高，不适应因摄像头畸变引起直线弯曲的技术问题，本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法，包括以下步骤：

一、对包含激光十字的原始图像进行降噪和二值处理，获取二值图像；

二、针对二值图像，提取所有可能包含激光十字的二值子图像块；

三、依次判断各个二值子图像块是否包含激光十字，当确定包括激光十字的二值子图像块后，停止后续判断；

四、根据包含激光十字的二值子图像块，确定激光十字在原始图像中的位置和角度。

进一步地，本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法，其中在所述步骤一中，具体包括以下步骤：

(一)提取原始图像的灰度图，利用高斯滤波滤除灰度图中的噪声，得到预处理图像；

(二)对预处理图像采用固定阈值进行分割，得到第一个二值图像；

(三)对预处理图像采用自适应阈值进行分割，得到第二个二值图像；

(四)对第一个二值图像和第二个二值图像进行或运算，得到最终的二值图像。

进一步地，本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法，其中在所述步聚二中，具体包括以下步骤：

(一)创建一张与原始图像尺寸相同的累加图，并使累加图中所有像素的初始值均为0；

(二)以二值图像中的某个值为非0的像素点为圆心建立半径为5～25像素的圆形区域，使圆形区域的边界宽度为1～2像素，并统计二值图中与圆形区域的边界存在重合且值为非0的点块个数，记为N，所述点块由具有相同值且相互连在一起的像素组成；

当N为2时，判断两个点块的中心连线是否通过圆形区域的圆心；如果通过圆形区域的圆心，则该圆形区域为可能存在激光线的区域，提取该圆形区域中所有值为非0的位置，并将累加图中对应位置的像素权值+1，否则跳过；

当N为4时，判断四个点块的两条中心对角连线是否通过圆形区域的圆心，如果两条中心对角连线中任一条通过圆形区域的圆心，则该圆形区域为可能存在激光十字中心点的区域，提取该圆形区域中所有值为非0的位置，并将累加图中对应位置的像素权值+2，否则跳过；

当N为2和4以外的值时，则直接跳过；

(三)以上述步骤(二)的方式遍历二值图像中所有值为非0的像素点，并得到最终的累加图，作为累加结果图；

(四)在累加结果图中，提取其中像素最大值超过预定阈值的所有独立的连通域，并从二值图像中提取与各个独立的连通域对应的各个二值子图像块，所述连通域由值为非0且相互连在一起的像素组成。

进一步地，本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法，其中4在所述步骤三中，具体包括以下步骤：

(一)针对某个二值子图像块，通过腐蚀取质心的方法提取出其中连通域的中心点；

(二)按顺序计算二值子图像块中连通域外轮廓上的各个点到中心点的距离，构成序列{p₁，p₂，...，p_n}，其中n为连通域外轮廓上的点的个数；

(三)对序列{p₁，p₂，...，p_n}进行归一化处理，得到序列{q₁，q₂，...，q_n}；

(四)针对序列{q₁，q₂，...，q_n}依次提取四个局部最大值，并以二值子图像中连通域的中心点为参考点，计算四个局部最大值对应的连通域外轮廓上的点的角度方向，记为α₁，α₂，α₃，α₄；

(五)当无法提取四个局部最大值，或者根据四个局部最大值对应的连通域外轮廓上的点的角度方向，确定任意两个相邻点的角度方向差值远离90度时，则判断该二值子图像块中的连通域包含的为噪声，并继续对其余二值子图像块进行检测验证；

当根据四个局部最大值对应的连通域外轮廓上的点的角度方向，确定任意两个相邻点的角度方向差值均接近90度时，则判断该二值子图像块中的连通域包含的为激光十字，并停止对剩余二值图像块的检测验证。

进一步地，本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法，所述对序列{p₁，p₂，...，p_n}进行归一化处理，遵循以下条件：

$q_i=\frac{p_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{p}_i}$

其中i表示1～n之间的变量。

进一步地，本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法，在确定包括激光十字的二值子图像块后，激光十字在原始图像中的位置和方向特征按以下方式确定：

该二值子图像块中连通域的中心点即为激光十字的十字交叉中心点，激光十字的十字交叉中心点在原始图像中的位置为(x+X，y+Y)，激光十字四条激光线的角度方向分别为α₁，α₂，α₃，α₄，四个角度方向α₁，α₂，α₃，α₄中距离十字交叉中心点最远的外轮廓上的点对应的角度方向，即为激光十字的主方向；

其中(x，y)为激光十字的十字交叉中心点在二值子图像块中的坐标位置，(X，Y)为二值子图像块中的坐标原点在原始图像中的坐标位置。

本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法与现有技术相比，具有以下优点：本发明方法采用一种基于区域边界快速判断及权值累加的方法，提取包含激光十字的区域，并通过特征提取，确定激光十字的十字交叉中心点和四条激光线的角度，从而实现激光十字的提取和定位功能，具有适用范围广、受环境影响小、效率高的优点。本发明不依赖直线检测，可实现任意旋转角度激光十字的检测定位，受摄像头畸变的影响小，即使图像中的激光十字的四条激光线相互之间的角度不是严格90度，四条激光线不是严格直线的情况下，也可实现快速、精确地检测定位。本发明可工作于相对较为复杂的光照背景情况，适用范围较为广泛，且实时运算速度快，效率高，每秒达＞30帧以上。

下面结合附图所示实施例对本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法作进一步详细说明：

附图说明

图1为本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法中，对原始图像进行降噪和二值处理的流程图；

图2为本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法中，在二值图中建立圆形区域的示意图；

图3为本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法中，获取二值子图像块的流程图；

图4为本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法中，获取激光十字位置和方向特征的流程图。

具体实施方式

下面以给室内扫地机器人提供定位为例，对本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法的工作原理和过程作进行描述：将激光发射器固定安装在室内墙上，由激光发射器向室内屋顶空白处发射波长为850nm的红外激光十字，在屋顶天花板形成四条长度约为50～100cm的激光十字线，四条激光十字线中有一条较长，其余三条较短，以较长的激光线为主要方向。

在机器人上安装拍摄角度呈垂直向上的广角CCD摄像头，并在镜头内安装滤光片(允许透过光线的波长范围为800nm～1100nm)，以便使红外光透过、可见光截止。机器人利用摄像头时时拍摄尺寸为640*480像素的原始图像，在原始图像中激光十字属于较为明显的相对高亮度区域，单条激光线的长度约为30～60像素，宽度约为2～4个像素。随着环境的变化，相对高亮度区域还可能包括窗户、灯管等物体，同时，在机器人移动的过程中，摄像头时时拍摄的原始图像中激光十字的大小、旋转角度也会随着变化。

本发明一种任意角度激光十字的检测定位方法，总体上包括以下步骤：

步骤一、对包含激光十字的原始图像进行降噪和二值处理，获取二值图像；

步骤二、针对二值图像，提取所有可能包含激光十字的二值子图像块；

步骤三、依次判断各个二值子图像块是否真正包含激光十字，当确定真正包括激光十字的二值子图像块后，停止后续判断；

步骤四、根据真正包含激光十字的二值子图像块，确定激光十字在原始图像中的位置和角度。

如图1所示流程图，在步骤一中，采用如下方式对原始图像进行降噪预处理与二值化处理：

(1)针对原始图像提取灰度图，并利用高斯滤波滤除灰度图中的噪声，得到预处理图像，其中高斯滤波采用尺寸为3*3的高斯算子卷积算法；

(2)对预处理图像，采用固定阈值进行分割，得到第一个二值图像；本发明中，预处理图像的灰度值范围采用0～255表示，固定阈值可取值50；

(3)针对预处理图像，采用自适应阈值算法进行分割，得到第二个二值图像，本发明中邻域块大小的参数可设置为5*5像素；需要指出的是，自适应阈值算法是一种根据像素邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值的算法，对本领域技术人员来说是已知的，在此不再细述；

(4)对第一个二值图像和第二个二值图像进行或运算，得到最终的二值图像。

如图2和3所示，在步骤二中，针对第一步骤得到的最终二值图像，采用如下方式提取所有可能包含激光十字的二值子图像块：

(1)初始化一张与原始图像尺寸相同且所有像素初值均为0的图，作为累加图；

(2)针对步骤一得到的最终二值图像，以某个值为非0的像素点为圆心建立半径为5～25像素的圆形区域，使圆形区域的边界宽度为1～2像素，并统计最终二值图像中与圆形区域的边界存在重合且值为非0的点块个数，并记为N；

当N为2时，判断两个点块的中心连线是否通过圆形区域的圆心；如果通过圆形区域的圆心，则该圆形区域为可能存在激光线的区域，提取二值图像该圆形区域中所有值为非0的位置，并将累加图中对应位置的像素权值+1，否则跳过；

当N为4时，判断四个点块的两条中心对角连线是否通过圆形区域的圆心，如果两条中心对角连线中任一条通过圆形区域的圆心，则该圆形区域为可能存在激光十字中心点的区域，提取二值图像该圆形区域中所有值为非0的位置，并将累加图中对应位置的像素权值+2，否则跳过；

当N为2和4以外的值时，则直接跳过；

本发明所说的点块由具有相同值且相互连在一起的像素组成；

(3)以步骤(2)的方式遍历最终二值图像中所有值为非0的像素点，并得到最终的累加图，作为累加结果图；

(4)在累加结果图中，提取像素最大值超过预定阈值的所有独立的连通域，并从最终二值图像中提取与各个独立的连通域对应的各个二值子图像块；

本发明所说的连通域由值为非0且相互连在一起的像素组成，所说的预定阈值与圆形区域的半径、周长以及激光线的宽度有关，作为具体实施方式，本发明中预定阈值可以取值10。

如图4所示流程图，在步骤三中，本发明采取以下方式，依次判断各个二值子图像块是否正真包含激光十字，当确定真正包括激光十字的二值子图像块后，停止后续判断；

(1)针对某个二值子图像块，通过腐蚀取质心的方法提取出连通域的中心点；

(2)针对二值子图像块，按顺序计算连通域外轮廓上的各个点到中心点的距离，构成序列{p₁，p₂，...，p_n}，其中n为连通域外轮廓上的点的个数；

(3)对序列{p₁，p₂，...，p_n}进行归一化处理，得到序列{q₁，q₂，...，q_n}，其中，

$q_i=\frac{p_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{p}_i}$

(4)针对序列{q₁，q₂，...，q_n}依次提取四个局部最大值，并以二值子图像中连通域的中心点为参考点，计算四个局部最大值对应的连通域外轮廓上的点的角度方向，记为α₁，α₂，α₃，α₄；

(5)当无法提取四个局部最大值，或者根据四个局部最大值对应的连通域外轮廓上的点的角度方向，确定任意两个相邻点的角度方向差值远离90度时，则判断该二值子图像块中的连通域包含的为噪声，并继续对其余二值子图像块依次进行检测验证；

当根据四个局部最大值对应的连通域外轮廓上的点的角度方向，确定任意两个相邻点的角度方向差值均接近90度时，则判断该二值子图像块中的连通域包含的为激光十字，则停止对剩余二值图像块的检测验证。

在步骤四中，确定包括激光十字的二值子图像块后，激光十字的位置和方向特征就可按以下方式确定：该二值子图像块中连通域的中心点即为激光十字的十字交叉中心点，激光十字的十字交叉点在原始图像中的位置则为(x+X，y+Y)，激光十字四条射线的角度方向则为α₁，α₂，α₃，α₄，四个角度方向α₁，α₂，α₃，α₄中距离中心点最远的外轮廓上的点对应的角度方向，即为激光十字的主方向；

其中(x，y)为激光十字的十字交叉点在二值子图像块中的坐标位置，(X，Y)为二值子图像块中的坐标原点在原始图像中的坐标位置。

当根据本发明确定激光十字在原始图像中的位置和方向后，依照天花板平面与地面的平行对应关系，根据原始图像中激光十字的中心点和激光十字的主方向，就可确定机器人在室内的实际位置以及方向角，从而实现定位和控制功能。

以上实施例仅是对本发明的优选实施方式进行的描述，并非对本发明请求保护范围进行的限定，在不脱离本发明设计原理和精神的前提下，本领域工程技术人员依据本发明的技术方案做出的各种形式的变形，均应落入本发明权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (6)

1.一种任意角度激光十字的检测定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

一、对包含激光十字的原始图像进行降噪和二值处理，获取二值图像；

二、针对二值图像，提取所有可能包含激光十字的二值子图像块；

三、依次判断各个二值子图像块是否包含激光十字，当确定包括激光十字的二值子图像块后，停止后续判断；

四、根据包含激光十字的二值子图像块，确定激光十字在原始图像中的位置和角度。

2.按照权利要求1所述的一种任意角度激光十字的检测定位方法，其特征在于，在所述步骤一中，具体包括以下步骤：

(一)提取原始图像的灰度图，利用高斯滤波滤除灰度图中的噪声，得到预处理图像；

(二)对预处理图像采用固定阈值进行分割，得到第一个二值图像；

(三)对预处理图像采用自适应阈值进行分割，得到第二个二值图像；

(四)对第一个二值图像和第二个二值图像进行或运算，得到最终的二值图像。

3.按照权利要求1所述的一种任意角度激光十字的检测定位方法，其特征在于，在所述步聚二中，具体包括以下步骤：

(一)创建一张与原始图像尺寸相同的累加图，并使累加图中所有像素的初始值均为0；

(二)以二值图像中的某个值为非0的像素点为圆心建立半径为5～25像素的圆形区域，使圆形区域的边界宽度为1～2像素，并统计二值图中与圆形区域的边界存在重合且值为非0的点块个数，记为N，所述点块由具有相同值且相互连在一起的像素组成；

当N为2时，判断两个点块的中心连线是否通过圆形区域的圆心；如果通过圆形区域的圆心，则该圆形区域为可能存在激光线的区域，提取该圆形区域中所有值为非0的位置，并将累加图中对应位置的像素权值+1，否则跳过；

当N为4时，判断四个点块的两条中心对角连线是否通过圆形区域的圆心，如果两条中心对角连线中任一条通过圆形区域的圆心，则该圆形区域为可能存在激光十字中心点的区域，提取该圆形区域中所有值为非0的位置，并将累加图中对应位置的像素权值+2，否则跳过；

当N为2和4以外的值时，则直接跳过；

(三)以上述步骤(二)的方式遍历二值图像中所有值为非0的像素点，并得到最终的累加图，作为累加结果图；

(四)在累加结果图中，提取其中像素最大值超过预定阈值的所有独立的连通域，并从二值图像中提取与各个独立的连通域对应的各个二值子图像块，所述连通域由值为非0且相互连在一起的像素组成。

4.按照权利要求1所述的一种任意角度激光十字的检测定位方法，其特征在于，在所述步骤三中，具体包括以下步骤：

(一)针对某个二值子图像块，通过腐蚀取质心的方法提取出其中连通域的中心点；

(二)按顺序计算二值子图像块中连通域外轮廓上的各个点到中心点的距离，构成序列(p₁，p₂，…，p_n}，其中n为连通域外轮廓上的点的个数；

(三)对序列{p₁，p₂，…，p_n}进行归一化处理，得到序列{q₁，q₂，…，q_n}；

(四)针对序列{q₁，q₂，…，q_n}依次提取四个局部最大值，并以二值子图像中连通域的中心点为参考点，计算四个局部最大值对应的连通域外轮廓上的点的角度方向，记为α₁，α₂，α₃，α₄；

(五)当无法提取四个局部最大值，或者根据四个局部最大值对应的连通域外轮廓上的点的角度方向，确定任意两个相邻点的角度方向差值远离90度时，则判断该二值子图像块中的连通域包含的为噪声，并继续对其余二值子图像块进行检测验证；当根据四个局部最大值对应的连通域外轮廓上的点的角度方向，确定任意两个相邻点的角度方向差值均接近90度时，则判断该二值子图像块中的连通域包含的为激光十字，并停止对剩余二值图像块的检测验证。

5.按照权利要求4所述的一种任意角度激光十字的检测定位方法，其特征在于，在所述步骤(三)中，所述对序列{p₁，p₂，…，p_n}进行归一化处理，遵循以下条件：

$q_i=\frac{p_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{p}_i}$

其中i表示1～n之间的变量。

6.按照权利要求1所述的一种任意角度激光十字的检测定位方法，其特征在于，在确定包括激光十字的二值子图像块后，激光十字在原始图像中的位置和方向特征按以下方式确定：

该二值子图像块中连通域的中心点即为激光十字的十字交叉中心点，激光十字的十字交叉中心点在原始图像中的位置为(x+X，y+Y)，激光十字四条激光线的角度方向分别为α₁，α₂，α₃，α₄，四个角度方向α₁，α₂，α₃，α₄中距离十字交叉中心点最远的外轮廓上的点对应的角度方向，即为激光十字的主方向；

其中(x，y)为激光十字的十字交叉中心点在二值子图像块中的坐标位置，(X，Y)为二值子图像块中的坐标原点在原始图像中的坐标位置。