CN114792104A - 一种环型编码点的识别解码方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种环型编码点的识别解码方法，包括以下步骤：采集包含椭圆畸变环形编码点的图像；搜索椭圆畸变环形编码点所在图像ROI；拟合环形编码点的中心椭圆的椭圆图像方程，计算椭圆中心、长短轴与椭圆交点，并构造与之对应的正圆上的点，计算透视变换矩阵；对椭圆畸变环形编码点的ROI进行透视变换，使得产生椭圆畸变的环形编码点区域映射为无椭圆畸变的正圆环图像；对正圆环图像边缘检测，分析几何特征约束，确定极坐标变换的起始点与极轴；以环形编码点的中心圆的圆心为坐标原点，通过起始点确定极径，对正圆环图像进行极坐标变换；通过计算各个部分的角度信息进行解码。本发明可实现一种环型编码点的快速准确的识别与解码，提供了一种环型编码点的快速准确解码的新途径。

Description

一种环型编码点的识别解码方法

技术领域

本发明涉及一种环型编码点的识别解码方法，可以应用于工业近景测量与 多视摄影测量领域。

背景技术

视觉测量中，在被测物体表面分布一些易于识别且具有唯一身份信息的编 码标志点，可以方便、可靠地实现多幅图像之间的标志点的对应匹配。

1972年，F.A.Russo等开始设计编码标志点，1988年，K.W.Wong等将编码 标志点应用于视觉测量，其后又经过C.T.Schneider等的改进和提高，编码标志 点已经广泛应用于视觉测量中。但是在图像噪声或投影角度较大时，编码标志 点的识别率仍然较低。西北工业大学的段康容等人通过图像像素灰度值比较寻 找编码弧段上的灰度跳变点来计算编码弧段对应的圆心角和弧长，进行编码标 志点解码，但是图像噪声可能会影响编码标志点的正确解码。山东理工大学的 黄雪梅等人提出了一套基于寻找最佳起始点的环形编码标志点解码方法，通过 构造解码椭圆、坐标逆变换、寻找最佳起始点、读取并输出编码带信息等步骤， 较精确地实现标志点的解码，但是这种方法在构造解码椭圆的过程中受噪声影 响较大。中国科学技术大学的李晓峰等人采用了提取编码点局部ROI进行极坐 标变换完成解码的方式，这种方法没有考虑环形编码点椭圆化带来的误差，只 能针对相机轴线与编码点平面法线夹角很小的情况，适应性不足鲁棒性差。

发明内容

针对现有实际需要，本发明要解决的技术问题是针对的是中央圆形定位点 及与其同心的环状编码带构成的环形编码点的解码过程，考虑实际采集图像时 相机轴线与编码点平面法线存在夹角的情况。提供一种高效、准确、鲁棒的环 型编码点的识别解码方法。本发明通过图像透视变换校正椭圆畸变，寻找合理 的解码起始点与方向，对图像进行极坐标变换，通过角度信息迅速准确的完成 解码过程。即通过全局确定环形编码点的局部ROI，对环型编码点的中心圆部 分进行椭圆拟合，构造投影圆，计算透视变换所需对应点，对局部ROI进行透 视变换，实现了椭圆的畸变校正，通过定义起始点与极坐标变换方向，对图像进行极坐标变换，最后通过角度信息实现迅速解码。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种环型编码点的识别解码 方法，包括以下步骤：

S1：将若干环形编码点黏贴于物体表面，采集摄像机角度下产生椭圆畸变 若干环形编码点的全局图像；

S2：从全局图像分离出各个椭圆畸变的环形编码点图像，进一步筛选出所 在的各个局部ROI；

S3：拟合椭圆畸变的环形编码点的中心椭圆方程，计算椭圆长短轴与椭圆 交点，并构造椭圆校正后的对应点，计算透视变换矩阵；对包含椭圆畸变环形 编码点的ROI图像进行透视变换，使得带有中心椭圆区域、环带椭圆的畸变环 形编码点映射为包含中心圆、圆环带区域的环形编码点图像；

S4：对椭圆畸变校正后的环形编码点图像的环带区域进行边缘检测获取轮 廓线；通过几何约束分析筛选确定极坐标变换的起始点与极轴，并对正圆环图 像进行极坐标变换；

S5：对环形编码点的极坐标图像，计算各部分的角度信息、并结合编码区 域的灰度完成解码过程。

所述环形编码点包括中心圆区域、环带区域；所述中心圆区域的外边界线、 环带区域的内边界线、外边界线为三个同心圆，各同心圆半径不等且依次增加， 在环带区域均匀设有若干分割线，所述分割线的延长线过同心圆圆心，所述分 割线将环带区域均分为若干个小区块；所述中心圆区域涂颜色A，中心圆区域 与环带区域之间的区域、环带区域外边界之外区域涂颜色B，所述环带区域的各 个小区块可分别随机涂颜色A或颜色B，所述颜色A、颜色B进行二值化处理 后分别为白色、黑色或黑色、白色。

所述中心圆区域的圆心位置用于确定该环形编码点的位置坐标，所述环带 区域用于确定环状编码点的身份信息：若颜色A对应编码1、颜色B对应编码0， 则所述环带区域逆时针或顺时针方向均可表示为一串由“1”或“0”组成的字 符串。

所述从全局图像分离出各个产生椭圆畸变的环形编码点图像是采用canny 检测出所有椭圆，并采用最小二乘拟合椭圆中心坐标从而进一步区分各个产生 椭圆畸变的环形编码点。

所述进一步筛选出所在的各个局部ROI，包括：

a.计算当前畸变环形编码点图像的中心椭圆区域的面积、周长是否在阈值范 围内，筛选中心椭圆候选点云；

b.根据已知的中心圆内外颜色能带来的灰度差别，比较筛选得到的中心椭圆 候选点云的内外灰度，剔除噪声实现二次筛选；

c.对于任意一个经过二次筛选的中心椭圆候选点云所在的畸变图像，判断 是否包含中心椭圆和环带椭圆，若是则保留当前畸变图像为局部ROI，否则剔 除仅包含中心椭圆的噪声畸变图像。

所述判断是否包含中心椭圆和环带椭圆，包括：

依次以中心椭圆长半轴为半径获取局部ROI，在局部ROI内边缘检测与拟 合椭圆，如果当前局部ROI内拟合的椭圆边缘，能够与中心椭圆的边缘重合， 则说明当前局部ROI内只包含一个椭圆形对象、不包含椭圆环对象，则当前椭 圆图像为噪声，删除；如果当前局部ROI内拟合的椭圆边缘，不与中心椭圆的 边缘重合且包含中心椭圆，说明当前局部ROI内包含椭圆环对象，则保留；完 成环形编码点局部ROI的最终选取。

所述拟合畸变的环形编码点的中心椭圆方程，计算椭圆长短轴与椭圆交点， 并构造椭圆校正后的对应点，计算透视变换矩阵，包括：

对经过上述形状和尺寸准则筛选后的轮廓进行椭圆拟合，椭圆一般方程可 表示为：

Ax²+Bxy+Cy²+Dx+Ey+F＝0 (1)

其中，x₀与y₀是椭圆中心坐标，a与b是椭圆的长轴与短轴，θ是长轴与X 轴夹角；

为了校正椭圆畸变，使得图像映射变换为正圆图像，需要构造一个新的圆， 这里以椭圆中心为圆心，椭圆长轴为直径，则可以对椭圆短轴方向进行拉伸， 构造对应点；

计算透视变换矩阵需要4对对应点，其中椭圆位于长轴上的2个点作为前 后不变的对应点：p1、p2，椭圆校正后的点为q1、q2；其中p1、p2与q1、q2 分别完全相同；椭圆位于短轴上的2个点p3，p4，根据向量法则可以计算得到 椭圆校正后的点q3、q4坐标，如下：

其中，点O是椭圆中心，d是长半轴与短半轴的差，

与

是发生椭圆 畸变的短轴向量。

所述对环形编码点图像的环带区域进行边缘检测获取轮廓线，包括：

是通过canny算子进行边缘检测与分割，得到环状编码带的各个边缘。

所述通过几何约束分析筛选确定的极坐标变换的起始点与极轴，并对正圆 环图像进行极坐标变换，包括：

对于每条边缘，判断是直线段还是圆弧段，同时判断每条边缘是否经过中 心圆的圆心，获取直线段边缘；

选择任意一条经过圆心的直线段边缘作为极轴，以已知环带区域内外边界 线坐标±误差阈值为极径范围，对当前环形编码点图像进行极坐标变换。

所述通过计算各个部分的角度信息完成解码过程，包括：

对极坐标变换图像进行边缘检测与分割，判断是直线段还是小圆弧段，同 时判断每条边缘的斜率与X轴的角度，筛选出与X轴近似垂直的边缘，即环形 编码带圆弧段的分割线；

拟合这些分割线的直线段方程，分别求取其与X轴的交点；

通过将相邻交点间的距离与图像宽度所占的比值乘以360°，作为当前同色 区域的角度值；

将当前区域图像灰度对应的编码值作为解码结果。

所述将当前区域图像灰度对应的编码值作为解码结果为：

将当前同色区域的角度值除以圆周等分角得到步长数；则当前灰度区域的 解码为：连续若干个步长数的当前灰度区域对应编码值构成的字符串。

本发明具有以下有益效果及优点：

本发明方法提供了一种环型编码点的识别解码方法，通过透视变换实现椭 圆畸变校正，通过极坐标变换，利用角度信息实现快速解码，克服了实际采集 图像时相机轴线与编码点平面法线存在夹角导致的椭圆畸变问题；寻找合理的 解码起点与方向，提高解码过程的鲁棒性；引入极坐标变换，通过角度信息进 行解码，迅速精确完成解码过程；能够应用于各种环形编码点的解码，包括不 局限于环形编码带的分布存在10等分、12等分、15等分等情况；能够应用于 工业近景测量与多视摄影测量领域。

附图说明

图1为本发明方法的流程图；

图2为环形编码点设计结构示意图；

图3为本发明方法的克服椭圆畸变构造对应点示意图；

图4(a)为环形编码点椭圆畸变图；

图4(b)为透视变换后校正图；

图5(a)为环形编码带边缘分割图；

图5(b)为边缘筛选后图；

图5(c)为极坐标图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对 本发明的具体实施方法做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以 便于充分理解本发明。但本发明能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施， 本领域技术人员可以在不违背发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受 下面公开的具体实施的限制。

除非另有定义，本文所使用的所有技术和科学术语与属于本发明的技术领 域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在发明的说明书中所使用的术语只 是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

本发明一种环型编码点的识别解码方法包括如下步骤：

步骤1、将若干环形编码点黏贴于物体表面，采集摄像机角度下发生椭圆畸 变的若干环形编码点的图像；

步骤2、从全局图像搜索环形编码点所在局部ROI；

步骤3、拟合椭圆畸变环形编码点的中心椭圆图像方程，计算椭圆中心与长 短轴与椭圆交点，并构造椭圆校正后的对应点，计算透视变换矩阵，对包含环 形编码点的ROI图像进行透视变换，使得环形编码点椭圆区域映射为正圆环图 像；

步骤4、对正圆环图像边缘检测，通过几何约束分析，筛选确定的极坐标变 换的起始点与极轴，并对正圆环图像进行极坐标变换；

对正圆环图像边缘检测筛选提取解码的起始点与极轴，并对正圆环图像进 行极坐标变换；

步骤5、通过计算各个部分的角度信息完成解码过程。

以下就上述的几个关键步骤作详细说明：

步骤1.采集包含环形编码点的图像，包括：

采集包含完整的椭圆畸变环形编码点图像，不能使环形编码点存在缺失、 遮挡、重叠的情况。

如图2，区域1是不存在椭圆畸变的环状编码点的中心圆，起到使环状编码 点定位的作用。在区域1的周围是与其同心的分段环带区域2，用来确定环状 编码点的身份信息，即不同的环形编码点图像的区域1的半径均相同、区域2 的环带区域分段数量不同。

步骤2.从全局图像搜索环形编码点所在局部ROI，包括：

在二维的图像空间中，一般有许多椭圆畸变的环状编码点。因此，在对椭 圆畸变的环状编码点解码之前，需要把每个编码点从二维图像中分离出来，即 确定椭圆畸变环形编码点位于的局部ROI。在全局图像上采用canny检测出所有 椭圆，并采用最小二乘拟合椭圆中心坐标，由于所使用的环形编码点可以是2 种，一种是白色背景黑色圆，另一种是黑色背景白色圆，2种编码点不同时使用， 因此筛选方法如下：

a.由于相机存在有效的工作距离，因此在工作距离内，椭圆畸变环形编码 点中心椭圆的面积与周长也在一定范围内变化，使用面积与周长进行第一次粗 筛选，得到椭圆畸变的环形编码点中心椭圆的粗筛选候选点云；

b.利用当前环形编码点的种类，即是白色背景黑色圆还是黑色背景白色圆 进行二次筛选，通过比较上次筛选得到的候选点云的所在椭圆的内外灰度，能 够实现二次筛选；

c.遍历二次筛选的椭圆点云，依次以固定半径取局部ROI，在局部ROI内 边缘检测与拟合椭圆，如果当前局部ROI内拟合的椭圆边缘，能够与中心椭圆 的边缘重合，说明当前局部ROI内只包含一个椭圆形对象，不包含椭圆环对象， 如果当前局部ROI内拟合的椭圆边缘，不与中心椭圆的边缘重合且包含中心椭 圆，说明当前局部ROI内包含椭圆环对象，完成畸变环形编码点局部ROI的最 终选取。

步骤3.拟合环形编码点的中心圆畸变后的椭圆图像方程，计算椭圆中心与 长短轴与椭圆交点，并构造椭圆校正后的对应点，计算透视变换矩阵，对包含 环形编码点的ROI图像进行透视变换，使得环形编码点椭圆区域映射为正圆环 图像，包括：

图像采集时，由于相机轴线与编码点平面法线存在夹角，导致采集的编码 点图像存在椭圆畸变，即圆形轮廓沿不同的方向发生了不同比例的拉伸。导致 环形编码带形状被“拉长”或者“缩短”，意味着编码信息的改变，如果只简单地读 取推导出的椭圆上二进制代码“1”或“0”，获得的编码可能是错误的，所以仅仅通 过椭圆信息去读编码信息，是不能作为最终编码带的信息的，需要进行椭圆畸 变校正。

对经过形状和尺寸准则筛选后的轮廓进行椭圆拟合，椭圆一般方程可表示 为(1)：

Ax²+Bxy+Cy²+Dx+Ey+F＝0 (1)

其中，A、B、C、D、E、F为系数，x₀与y₀是椭圆中心，a与b是椭圆的长 轴与短轴，θ是长轴与X轴夹角。利用拟合的中心、长短轴、长轴与X轴夹角 信息，能够计算出椭圆的4个位于长短轴上的点的坐标，点集合为P1。以椭圆 中心为圆心，长轴为直径，可以把椭圆映射为一个新的圆，同时可以计算映射 后的点的坐标，点集合为P2，如图3。通过对应点集P1与P2，可以计算透视 变换矩阵，局部ROI经过透视变换，实现椭圆畸变校正，如图4，实现椭圆校 正，获得正圆环图像。

其中，计算透视变换矩阵需要4对对应点，其中椭圆位于长轴上的2个点 作为前后不变的对应点，取为p1，p2与q1，q2，其中p1，p2与q1，q2完全相 同。椭圆位于短轴上的2个点p3，p4，根据向量法则可以计算得到q3，q4，如 式(3)-(5)：

其中，点O是椭圆中心，d是长半轴与短半轴的差，

与

是发生畸变 的短轴向量。通过利用对应点集能够计算透视变换矩阵，包含环形编码点的ROI 图像经过透视变换，实现椭圆校正，获得正圆环图像。

步骤4.对正圆环图像边缘检测，通过几何约束分析，筛选确定的极坐标变 换的起始点与极轴，并对正圆环图像进行极坐标变换，包括：

极坐标系是指在平面内由极点、极轴和极径组成的坐标系。在平面上取定 点O，称为极点。从O出发引一条射线Ox，称为极轴。再取定一个单位长度， 通常规定角度取逆时针方向为正。这样，平面上任一点P的位置就可以用线段 OP的长度ρ以及从Ox到OP的角度θ来确定。圆在极坐标下映射为一条直线， 而环形编码带实际是非常多的圆形组成的有一定宽度的圆环，同时在分析解码 时，环形编码点的内部中心圆的部分是剔除掉的，因此，需要确定极坐标变换 所需的极点、极径、极轴。

以圆心为极点，为了完全包含编码带同时剔除中心圆，取极径为1.3*R-2.5*R 的范围，R是中心圆的半径。极轴就是极坐标变换的起始角度，为了下一步解码 过程的迅速，通过边缘检测与分割，得到编码带的各个边缘如图5(a)，拟合每条 边缘，判断是直线段还是圆弧段，同时判断每条边缘是否经过中间圆的圆心， 筛选结果如图5(b)，其中可以选择任意一条经过圆心的直线段边缘作为极轴，进 行极坐标变换，变换结果如图5(c)。

其中，判断当前边缘是直线段还是圆弧段是通过预先拟合的形式实现，即 先对当前边缘采用最小二乘法分别拟合直线方程与圆方程，之后统计边缘上的 点到对应方程的距离平均值d_L、d_C，d_L是当前边缘上的点到直线方程的距离的 平均值，d_C是当前边缘上的点到圆方程的距离的平均值，当d_L或d_C小于设定阈 值的时候，就能判断当前边缘是直线段还是圆弧段。

步骤5.通过计算各个部分的角度信息完成解码过程，包括：

对极坐标变换图像进行边缘检测与分割，判断是直线段还是小圆弧段，同 时判断每条边缘的斜率与X轴的角度，最后筛选出与X轴近似垂直的边缘，如 图5(c)，白色区域竖直边缘就是筛选后的边缘，代表的是编码带圆弧段的分割边 缘，拟合这些边缘的直线段方程，求取与X轴的交点，即图里的小圆点，通过 相邻小圆点间的距离与图像宽度所占的比值，乘以360°作为当前区域的角度值 (例如120°)，再除以圆周等分角(例如步长角度为10°)得到12完成解码 过程，即当前区域由12个相同颜色的步长区块构成。圆周等分角为制作环形编 码点时的圆周均分角度，是已知的。

例如：本实施例中解码后的编码信息为3个1、3个0、3个1、1个0、2 个1、3个0构成的一行字符串“111000111011000”。

综上所述，本发明方法提供了一种环型编码点的识别解码方法，具有精度 高、准确率高、效率快的特点，适用于工业近景测量与多视摄影测量领域。

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 (10)

1.一种环型编码点的识别解码方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：将若干环形编码点黏贴于物体表面，采集摄像机角度下产生椭圆畸变若干环形编码点的全局图像；

S2：从全局图像分离出各个椭圆畸变的环形编码点图像，进一步筛选出所在的各个局部ROI；

S3：拟合椭圆畸变的环形编码点的中心椭圆方程，计算椭圆长短轴与椭圆交点，并构造椭圆校正后的对应点，计算透视变换矩阵；对包含椭圆畸变环形编码点的ROI图像进行透视变换，使得带有中心椭圆区域、环带椭圆的畸变环形编码点映射为包含中心圆、圆环带区域的环形编码点图像；

S4：对椭圆畸变校正后的环形编码点图像的环带区域进行边缘检测获取轮廓线；通过几何约束分析筛选确定极坐标变换的起始点与极轴，并对正圆环图像进行极坐标变换；

S5：对环形编码点的极坐标图像，计算各部分的角度信息、并结合编码区域的灰度完成解码过程。

2.根据权利要求1所述的一种环型编码点的识别解码方法，其特征在于，所述环形编码点包括中心圆区域、环带区域；所述中心圆区域的外边界线、环带区域的内边界线、外边界线为三个同心圆，各同心圆半径不等且依次增加，在环带区域均匀设有若干分割线，所述分割线的延长线过同心圆圆心，所述分割线将环带区域均分为若干个小区块；所述中心圆区域涂颜色A，中心圆区域与环带区域之间的区域、环带区域外边界之外区域涂颜色B，所述环带区域的各个小区块可分别随机涂颜色A或颜色B，所述颜色A、颜色B进行二值化处理后分别为白色、黑色或黑色、白色。

所述中心圆区域的圆心位置用于确定该环形编码点的位置坐标，所述环带区域用于确定环状编码点的身份信息：若颜色A对应编码1、颜色B对应编码0，则所述环带区域逆时针或顺时针方向均可表示为一串由“1”或“0”组成的字符串。

3.根据权利要求1所述的一种环型编码点的识别解码方法，其特征在于，所述从全局图像分离出各个产生椭圆畸变的环形编码点图像是采用canny检测出所有椭圆，并采用最小二乘拟合椭圆中心坐标从而进一步区分各个产生椭圆畸变的环形编码点。

4.根据权利要求1所述的一种环型编码点的识别解码方法，其特征在于，所述进一步筛选出所在的各个局部ROI，包括：

a.计算当前畸变环形编码点图像的中心椭圆区域的面积、周长是否在阈值范围内，筛选中心椭圆候选点云；

b.根据已知的中心圆内外颜色能带来的灰度差别，比较筛选得到的中心椭圆候选点云的内外灰度，剔除噪声实现二次筛选；

c.对于任意一个经过二次筛选的中心椭圆候选点云所在的畸变图像，判断是否包含中心椭圆和环带椭圆，若是则保留当前畸变图像为局部ROI，否则剔除仅包含中心椭圆的噪声畸变图像。

5.根据权利要求4所述的一种环型编码点的识别解码方法，其特征在于，所述判断是否包含中心椭圆和环带椭圆，包括：

依次以中心椭圆长半轴为半径获取局部ROI，在局部ROI内边缘检测与拟合椭圆，如果当前局部ROI内拟合的椭圆边缘，能够与中心椭圆的边缘重合，则说明当前局部ROI内只包含一个椭圆形对象、不包含椭圆环对象，则当前椭圆图像为噪声，删除；如果当前局部ROI内拟合的椭圆边缘，不与中心椭圆的边缘重合且包含中心椭圆，说明当前局部ROI内包含椭圆环对象，则保留；完成环形编码点局部ROI的最终选取。

6.根据权利要求1所述的一种环型编码点的识别解码方法，其特征在于，所述拟合畸变的环形编码点的中心椭圆方程，计算椭圆长短轴与椭圆交点，并构造椭圆校正后的对应点，计算透视变换矩阵，包括：

对经过上述形状和尺寸准则筛选后的轮廓进行椭圆拟合，椭圆一般方程可表示为：

Ax²+Bxy+Cy²+Dx+Ey+F＝0 (1)

其中，x₀与y₀是椭圆中心坐标，a与b是椭圆的长轴与短轴，θ是长轴与X轴夹角；

为了校正椭圆畸变，使得图像映射变换为正圆图像，需要构造一个新的圆，这里以椭圆中心为圆心，椭圆长轴为直径，则可以对椭圆短轴方向进行拉伸，构造对应点；

计算透视变换矩阵需要4对对应点，其中椭圆位于长轴上的2个点作为前后不变的对应点：p1、p2，椭圆校正后的点为q1、q2；其中p1、p2与q1、q2分别完全相同；椭圆位于短轴上的2个点p3，p4，根据向量法则可以计算得到椭圆校正后的点q3、q4坐标，如下：

其中，点O是椭圆中心，d是长半轴与短半轴的差，

与

是发生椭圆畸变的短轴向量。

7.根据权利要求1所述的一种环型编码点的识别解码方法，其特征在于，所述对环形编码点图像的环带区域进行边缘检测获取轮廓线，包括：

是通过canny算子进行边缘检测与分割，得到环状编码带的各个边缘。

8.根据权利要求1所述的一种环型编码点的识别解码方法，其特征在于，所述通过几何约束分析筛选确定的极坐标变换的起始点与极轴，并对正圆环图像进行极坐标变换，包括：

对于每条边缘，判断是直线段还是圆弧段，同时判断每条边缘是否经过中心圆的圆心，获取直线段边缘；

选择任意一条经过圆心的直线段边缘作为极轴，以已知环带区域内外边界线坐标±误差阈值为极径范围，对当前环形编码点图像进行极坐标变换。

9.根据权利要求1所述的一种环型编码点的识别解码方法，其特征在于，所述通过计算各个部分的角度信息完成解码过程，包括：

对极坐标变换图像进行边缘检测与分割，判断是直线段还是小圆弧段，同时判断每条边缘的斜率与X轴的角度，筛选出与X轴近似垂直的边缘，即环形编码带圆弧段的分割线；

拟合这些分割线的直线段方程，分别求取其与X轴的交点；

通过将相邻交点间的距离与图像宽度所占的比值乘以360°，作为当前同色区域的角度值；

将当前区域图像灰度对应的编码值作为解码结果。

10.根据权利要求9所述的一种环型编码点的识别解码方法，其特征在于，所述将当前区域图像灰度对应的编码值作为解码结果为：

将当前同色区域的角度值除以圆周等分角得到步长数；则当前灰度区域的解码为：连续若干个步长数的当前灰度区域对应编码值构成的字符串。

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