CN112562008A - 一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法 - Google Patents

一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法，使用双目摄像机采集图像，左右相机采集到的同一区域的图像中包含可识别的编码点以及待测量的靶标点；先计算左侧图像中的靶标点与编码点在右侧图像中的投影点，再计算出投影后的靶标点与编码点间的像素距离，以及右侧图像中靶标点与编码点间的像素距离；比较分析出两幅图像中像素距离较为接近的点对，然后计算出左、右图像中各靶标点的ORB特征，近一步比较判断出ORB特征最为一致的点对，并以此作为匹配点对。本发明通过在使用双目视觉方法建立测量场时，匹配左右图像中靶标点，本发明的靶标点匹配具有较高的稳定性，有助于提高靶标点坐标计算精度，具有较好的实用性。

Description

一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法
技术领域
本发明属于数字化测量的技术领域，具体涉及一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法。
背景技术
现代航空制造业正不断向数字化、自动化发展，产品生产加工过程的要求也越来越严格。其中，飞机大型零部件制造外形与理论模型的符合度检测，在反映飞机生产制造质量方面逐步发挥出重要作用。飞机外形轮廓准确度，不仅对直接影响气动性能，还对隐身性能有较大影响。在传统飞机生产过程中，飞机外形的制造情况主要通过使用模线卡板等工具进行符合度检查，不能充分全面的反映外形特征，并且难以形成可以直接利用的模型数据，不利于分析优化改进工艺生产策略，极大地制约了飞机生产质量的提升。
当前，随着激光跟踪技术、摄影测量技术、结构光技术等数字化测量技术的应用，飞机生产环节中越来越多的环节已成功采用了此类数字化测量方法。在飞机大部件外形轮廓测量中，已可见摄影测量加激光扫描的测量方法。其中，通过摄影测量可以对测量辅助用靶标点进行全局优化定位，进而提高激光扫描环节的扫描精度。在摄影测量过程中，匹配不同图像间的靶标点是较为重要的环节，其很大程度上决定了最终结果的准确性。常用的匹配方法为极线搜索法，该方法计算快捷，但事先需要进行两幅图像的变换关系估计，且沿极限搜索时会出现因多个点均满足搜索阈值条件而无法确定结果的情况。因此，为提高计算准确度，需要一种更稳定的匹配方法，以完成不同图像间的靶标点匹配。
发明内容
本发明的目的在于提供一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法，双目视觉预先测量靶标点建立测量场时图像间的靶标点匹配具备较高的稳定性，有助于提高靶标点坐标计算精度。
本发明主要通过以下技术方案实现：
一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法，使用双目摄像机采集图像，左右相机采集到的同一区域的图像中包含可识别的编码点以及待测量的靶标点；先计算左侧图像中的靶标点与编码点在右侧图像中的投影点，再计算出投影后的靶标点与编码点间的像素距离，以及右侧图像中靶标点与编码点间的像素距离；比较分析出两幅图像中像素距离较为接近的点对，然后计算出左、右图像中各靶标点的ORB特征，近一步比较判断出ORB特征最为一致的点对，并以此作为匹配点对。
为了更好地实现本发明，进一步地，采用双目摄像机采集图像，若搜索并匹配到同名编码点，则选择基准点，计算图像中靶标点到基准点的像素距离，以及靶标点图像特征。
为了更好地实现本发明，进一步地，双目相机完成一次拍摄后，先分别识别并匹配左右两幅图片中的编码点，选择非图片畸变区域或畸变较小区域的一组同名编码点为基准点。
为了更好地实现本发明，进一步地，左侧相机坐标系相对于右侧相机坐标系的旋转矩阵R和平移向量T，选取编码点P1作为基准点，设P1在左右两侧图像中的投影点分别为p1、p2，左侧图像中待匹配的靶标点为b1、b2、…、bn，右侧图像中待匹配的靶标点为c1、c2、…、cm；计算左侧图像中靶标点和编码点在右侧图像中的投影点，
设编码点p1在右侧图像中的投影点为p′1，则p′1在右侧相机坐标系下的坐标值为：
Figure BDA0002808361560000021
设靶标点bn在右侧图像中的投影点为b′n，其在右侧相机坐标系下的坐标值为：
Figure BDA0002808361560000022
计算靶标点到基准点的像素距离：
D1,n＝||b′n-p′1||F
同理，可计算出右侧图像中靶标点与基准点的像素距离：
D2,m＝||cm-p2||F
其中，f1和f2分别为左右相机的焦距。
为了更好地实现本发明，进一步地，设定阈值L，根据阈值L比较D1,n和D1,m中的元素的残差值，并用矩阵M来记录满足阈值条件的点对：
Figure BDA0002808361560000023
其中，mij表示M中的元素，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m；
M中非空行的行号为左侧图像中对应靶标点的编号，M中非空列的列号为右侧图像中对应靶标点的编号。
为了更好地实现本发明，进一步地，根据M中行号提取出左侧图像中所有对应靶标点的ORB特征，根据M中列号提取出右侧图像中所有对应靶标点的ORB特征，最后比较判断出ORB特征一致的点对，若Fi近似于Fj，则标号为i的靶标点与标号为j的靶标点为匹配点，其中，i表示左侧图像中靶标点的编号，j表示右侧图像中靶标点的编号。
为了更好地实现本发明，进一步地，所述双目摄像机的镜头布置方式为汇聚式布置，且两相机的空间位置关系不发生变化。
本发明的有益效果：
本发明通过在使用双目视觉方法建立测量场时，匹配左右图像中靶标点，本发明的靶标点匹配具有较高的稳定性，有助于提高靶标点坐标计算精度，具有较好的实用性。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为双目摄像机采集识别编码点示意图；
图3为靶标点计算匹配流程示意图。
具体实施方式
实施例1：
一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法，如图1、图3所示，使用双目摄像机采集图像，左右相机采集到的同一区域的图像中包含可识别的编码点以及待测量的靶标点；先计算左侧图像中的靶标点与编码点在右侧图像中的投影点，再计算出投影后的靶标点与编码点间的像素距离，以及右侧图像中靶标点与编码点间的像素距离；比较分析出两幅图像中像素距离较为接近的点对，然后计算出左、右图像中各靶标点的ORB特征，近一步比较判断出ORB特征最为一致的点对，并以此作为匹配点对。
进一步地，所述双目摄像机的镜头布置方式为汇聚式布置，且两相机的空间位置关系不发生变化。
本发明通过在使用双目视觉方法建立测量场时，匹配左右图像中靶标点，本发明的靶标点匹配具有较高的稳定性，有助于提高靶标点坐标计算精度，具有较好的实用性。
实施例2：
本实施例是在实施例1的基础上进行优化，采用双目摄像机采集图像，若搜索并匹配到同名编码点，则选择基准点，计算图像中靶标点到基准点的像素距离，以及靶标点图像特征。
进一步地，双目相机完成一次拍摄后，先分别识别并匹配左右两幅图片中的编码点，选择非图片畸变区域或畸变较小区域的一组同名编码点为基准点。
本实施例的其他部分与实施例1相同，故不再赘述。
实施例3：
本实施例是在实施例1或2的基础上进行优化，如图2所示，左侧相机坐标系相对于右侧相机坐标系的旋转矩阵R和平移向量T，选取编码点P1作为基准点，设P1在左右两侧图像中的投影点分别为p1、p2，左侧图像中待匹配的靶标点为b1、b2、…、bn，右侧图像中待匹配的靶标点为c1、c2、…、cm；计算左侧图像中靶标点和编码点在右侧图像中的投影点：设编码点p1在右侧图像中的投影点为p′1，则p′1在右侧相机坐标系下的坐标值为：
Figure BDA0002808361560000041
设靶标点bn在右侧图像中的投影点为b′n，其在右侧相机坐标系下的坐标值为：
Figure BDA0002808361560000042
计算靶标点到基准点的像素距离：
D1,n＝||b′n-p′1||F
同理，可计算出右侧图像中靶标点与基准点的像素距离：
D2,m＝||cm-p2||F
其中，f1和f2分别为左右相机的焦距。
进一步地，设定阈值L，根据阈值L比较D1,n和D1,m中的元素的残差值，并用矩阵M来记录满足阈值条件的点对：
Figure BDA0002808361560000043
其中，mij表示M中的元素，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m；
M中非空行的行号为左侧图像中对应靶标点的编号，M中非空列的列号为右侧图像中对应靶标点的编号。
进一步地，根据M中行号提取出左侧图像中所有对应靶标点的ORB特征，根据M中列号提取出右侧图像中所有对应靶标点的ORB特征，最后比较判断出ORB特征一致的点对，若Fi近似于Fj，则标号为i的靶标点与标号为j的靶标点为匹配点，其中，i表示左侧图像中靶标点的编号，j表示右侧图像中靶标点的编号。
本实施例的其他部分与上述实施例1或2相同，故不再赘述。
实施例4：
一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法，结合图1-图3进行说明，采用的双目摄像机镜头布置方式为汇聚式布置，且两相机的空间位置关系不发生变化。在采集图像之前，需对双目相机进行标定，得出左右相机坐标系之间的变换关系，即左侧相机坐标系相对于右侧相机坐标系的旋转矩阵R和平移向量T。
如图2、图3所示，双目相机完成一次拍摄后，先分别识别并匹配左右两幅图片中的编码点，选择非图片畸变区域或畸变较小区域的一组同名编码点为基准，此例中，选取编码点P1作为基准点。设P1在左右两侧图像中的投影点分别为p1、p2，左侧图像中待匹配的靶标点为b1、b2、…、bn，右侧图像中待匹配的靶标点为c1、c2、…、cm。计算左侧图像中靶标点和编码点在右侧图像中的投影点，其计算方法如下：
(1)设编码点p1在右侧图像中的投影点为p′1，则p′1在右侧相机坐标系下的坐标值为
Figure BDA0002808361560000051
设靶标点bn在右侧图像中的投影点为b′n，其在右侧相机坐标系下的坐标值为
Figure BDA0002808361560000052
其中，f1和f2分别为左右相机的焦距。
(2)再计算投影后，靶标点到基准点的像素距离，其计算方法如下：
D1,n＝||b′n-p′1||F
同理，可计算出右侧图像中靶标点与基准点的像素距离，其计算方法如下：
D2,m＝||cm-p2||F
(3)设定阈值L，根据阈值L比较D1,n和D1,m中的元素的残差值，并用矩阵M来记录满足阈值条件的点对，其计算方法如下
Figure BDA0002808361560000053
其中，mij表示M中的元素，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m。
矩阵M中的非零向量，其一个元素表示左侧图像中靶标点的编号，第二个元素表示右侧图像中靶标点的编号，即M中非空行的行号为左侧图像中对应靶标点的编号，M中非空列的列号为右侧图像中对应靶标点的编号。根据行号提取出左侧图像中所有对应靶标点的ORB特征，根据列号提取出右侧图像中所有对应靶标点的ORB特征，最后比较判断出ORB特征一致的点对：
若Fi近似于Fj，则标号为i的靶标点与标号为j的靶标点为匹配点，其中，i表示左侧图像中靶标点的编号，j表示右侧图像中靶标点的编号。
本发明通过在使用双目视觉方法建立测量场时，匹配左右图像中靶标点，本发明的靶标点匹配具有较高的稳定性，有助于提高靶标点坐标计算精度，具有较好的实用性。
实施例5：
一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法，如图1、图2所示，主要包括以下步骤：
步骤S1：采用双目摄像机采集图像，
步骤S2：判断是否搜索并匹配到同名编码点，若是，则选择基准点，否则重复采集图像；双目相机完成一次拍摄后，先分别识别并匹配左右两幅图片中的编码点，选择非图片畸变区域或畸变较小区域的一组同名编码点为基准点；
步骤S3：选择基准点之后计算图像中靶标点到基准点的像素距离，以及靶标点图像特征；将两幅图像中特征最接近的点对确定为匹配点对。
计算左侧图像中靶标点和编码点在右侧图像中的投影点，再分别计算投影后的待匹配靶标点以及右侧图像中待匹配靶标点到各自基准的像素距离，比较分析出两幅图像中该特征较为接近的点对。
利用ORB特征计算方式计算所述接近点对对应图像中靶标点的特征。根据各靶标点特征，近一步比较判断出该点对中最为一致的点对，并以此作为匹配点对。
本发明通过在使用双目视觉方法建立测量场时，匹配左右图像中靶标点，本发明的靶标点匹配具有较高的稳定性，有助于提高靶标点坐标计算精度，具有较好的实用性。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法，其特征在于，使用双目摄像机采集图像，左右相机采集到的同一区域的图像中包含可识别的编码点以及待测量的靶标点；先计算左侧图像中的靶标点与编码点在右侧图像中的投影点，再计算出投影后的靶标点与编码点间的像素距离，以及右侧图像中靶标点与编码点间的像素距离；比较分析出两幅图像中像素距离较为接近的点对，然后计算出左、右图像中各靶标点的ORB特征，近一步比较判断出ORB特征最为一致的点对，并以此作为匹配点对。
2.根据权利要求1所述的一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法，其特征在于，采用双目摄像机采集图像，若搜索并匹配到同名编码点，则选择基准点，计算图像中靶标点到基准点的像素距离，以及靶标点图像特征。
3.根据权利要求2所述的一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法，其特征在于，双目相机完成一次拍摄后，先分别识别并匹配左右两幅图片中的编码点，选择非图片畸变区域或畸变较小区域的一组同名编码点为基准点。
4.根据权利要求1-3任一项所述的一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法，其特征在于，左侧相机坐标系相对于右侧相机坐标系的旋转矩阵R和平移向量T，选取编码点P1作为基准点，设P1在左右两侧图像中的投影点分别为p1、p2，左侧图像中待匹配的靶标点为b1、b2、…、bn，右侧图像中待匹配的靶标点为c1、c2、…、cm；计算左侧图像中靶标点和编码点在右侧图像中的投影点：
设编码点p1在右侧图像中的投影点为p′1，则p′1在右侧相机坐标系下的坐标值为：
Figure FDA0002808361550000011
设靶标点bn在右侧图像中的投影点为b′n，其在右侧相机坐标系下的坐标值为：
Figure FDA0002808361550000012
计算靶标点到基准点的像素距离：
D1,n＝||b′n-p′1||F
同理，可计算出右侧图像中靶标点与基准点的像素距离：
D2,m＝||cm-p2||F
其中，f1和f2分别为左右相机的焦距。
5.根据权利要求4所述的一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法，其特征在于，设定阈值L，根据阈值L比较D1,n和D1,m中的元素的残差值，并用矩阵M来记录满足阈值条件的点对：
Figure FDA0002808361550000021
其中，mij表示M中的元素，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,m；
M中非空行的行号为左侧图像中对应靶标点的编号，M中非空列的列号为右侧图像中对应靶标点的编号。
6.根据权利要求5所述的一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法，其特征在于，根据M中行号提取出左侧图像中所有对应靶标点的ORB特征，根据M中列号提取出右侧图像中所有对应靶标点的ORB特征，最后比较判断出ORB特征一致的点对，若Fi近似于Fj，则标号为i的靶标点与标号为j的靶标点为匹配点，其中，i表示左侧图像中靶标点的编号，j表示右侧图像中靶标点的编号。
7.根据权利要求1所述的一种局部双目视觉测量中的靶标点匹配方法，其特征在于，所述双目摄像机的镜头布置方式为汇聚式布置，且两相机的空间位置关系不发生变化。
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