CN115511716A - 一种基于标定板的多目全局地图拼接方法 - Google Patents

一种基于标定板的多目全局地图拼接方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于标定板的多目全局地图拼接方法。该方法包括：通过三个不同方向的摄像头获取具有重叠区域的图像，进行畸变校正；对图像中一个含有三个不同标识物的特定矩形标定板的背景进行HSV区间转化，执行二值化并进行闭操作得到掩膜，对其采用canny算子进行边缘检测提取标定板轮廓，再将轮廓进行四边形拟合得到标定板的4个角点坐标；根据角点的横，纵坐标的和，和最小的为左上角点，和最大的为右下角点，计算各角点坐标的一阶差分，差分最小的为右上角点，差分最大的为左下角点，执行透视变换；利用标定板的特征标识各个角点，将标识后的角点进行相应匹配，采用缝合线的方式划分拼接即完成拼接。

Description

一种基于标定板的多目全局地图拼接方法
技术领域
本发明设计无人机导航和定位技术领域，具体而言，设计一种基于标定板的多目全局地图快速拼接方法。
背景技术
在空间大、较平整的地面上，以非垂直摄像机获取的图像用传统的图像拼接方式无法完成图像拼接以及自动构建全局视觉地图的问题，目前拥有的一下技术，李月华提出的一种改进的视觉同时定位与地图创建算法，提高了定位精度，但地图创建耗时长，Wang Q等通过手动选取四个参照点将图像透视变换到正投影视图完成单目全局视觉地图构建，该方法缺乏适应性且单个视觉传感器获取的视野较小，一个精确的地图是无人机导航和定位技术亟待解决的问题。
因此，本发明提供了一种基于标定板的多目全局地图拼接方法来应对现有技术的不足，以解决或减轻上述一个或多个问题。
发明内容
针对非垂直方式获取的图像拼接以及自动构建视觉地图的问题，本发明提供了一种基于标定板的多目全局地图快速拼接方法，对于非垂直俯瞰图拼接的有效性高，拼接速度优于传统的图像拼接算法，该方法融合了图像地理目标定位技术、单应性矩阵图像变换、特征点匹配精配准等计算方法。
本发明的技术方案如下：
一种基于标定板的多目全局地图拼接方法,包括一下步骤：
S1：通过三个不同方向的摄像头获取具有重叠区域的图像，进行畸变校正；
S2：对图像中一个含有三个不同标识物的特定矩形标定板的背景进行HSV区间转化，执行二值化并进行闭操作得到掩膜，对其采用canny算子进行边缘检测提取标定板轮廓，再将轮廓进行四边形拟合得到标定板的4个角点坐标；
S3：根据角点的横，纵坐标的和，和最小的为左上角点，和最大的为右下角点，计算各角点坐标的一阶差分，差分最小的为右上角点，差分最大的为左下角点，执行透视变换；
S4：利用标定板的特征标识各个角点，将标识后的角点进行相应匹配，采用缝合线的方式进行划分拼接。
上述方案中，针对非垂直方式获取的图像拼接自动构建视觉地图的问题，首先，获取图像，进行畸变校正，减少误差，本发明的标定板是正方形，采用canny算子进行边缘检测提取标定板轮廓，再将轮廓进行四边形拟合得到标定板的4个角点坐标，在利用标定板中的标识物识别各角点，进而图像精配准，采用缝合线方式划分拼接，观察拼接效果。
其中，所述步骤S1具体为通过张正友相机标定法在Pycharm开发环境中基于OpenCV软件完成图像的畸变校正。
上述方案中，主要是利用摄像机畸变原理进行畸变校正，有效的减少误差，为后面地图拼接准确性做好了基础。
其中，在所述步骤S1中，摄像机畸变的表达式如下：
Figure BDA0003905765270000021
其中，(x,y)表示摄像机未经过畸变校正获取到的原始图像坐标，(xd,yd)表示图像经过消除径向畸变和切向畸变后的坐标，r表示(xd,yd)到坐标系原点的距离，k1、k1、k3表示径向畸变参数，p1、p2表示切向畸变参数。
其中，所述步骤S2包括以下步骤：
S21：将原图像从RGB模式转化成HSV模式，在鼠标监听函数中，获得HSV值，并将其HSV值进行一定的扩大，并对图像进行二值化处理；
S22：将得到的二值化图像执行闭操作，先膨胀后腐蚀，消除二值化图像中的空洞，得到标定板掩膜；
S23：使用canny算子对标定板进行边缘检测，使用轮廓提取算法得到标定板轮廓，再将轮廓拟合成四边形，四边形的顶点为标定板的角点。
上述方案中，HSV颜色空间表达色彩比RGB颜色空间三个颜色分量合成的颜色更加直观，效果好，canny算法能去除源图像中的噪声，利用高斯函数平滑图像。
其中，在所述步骤S22中，二维高斯函数如下所示：
Figure BDA0003905765270000031
其中，σ为高斯滤波函数的标准差。
其中，所述步骤S3包括以下步骤：
S31：根据角点的横，纵坐标的和，和最小的为左上角点，和最大的为右下角点，计算各角点坐标的一阶差分，差分最小的为右上角点，差分最大的为左下角点；
S32：根据提取到标定板的角点和标定板的边长，进而推算目标点坐标得到一组4对相匹配的坐标，即可将图像自适应透视变换到正投影视图。
上述方案中，通过图像自适应投射变换将图像转化为正投影视图，能够提高图像拼接的精度。
其中，在所述步骤S32中，图像自适应透视变换公式如下：
Figure BDA0003905765270000032
Figure BDA0003905765270000033
Figure BDA0003905765270000034
根据公式(5)变形得到：
Figure BDA0003905765270000035
其中，设待透视变换原图像中点O坐标为(xo,yo)，原图经过透视变换后与点O对应的点D坐标为(xd,yd)，单应矩阵为Ho2d。
其中，所述步骤S4包括以下步骤：
S41：在正投影视图中选取左上角作为原点，以正投影视图中标定板的边长为边长，框取标定板的ROI(Region of Interest)区域，这样可以极大得缩小检测范围，降低干扰；
S42：在标定板内设计了三个标识形状，辨别方向，通过灰度阈值将ROI二值化后使用轮廓提取算法提取标识形状的轮廓，通过轮廓近似的方法得到轮廓的顶点，根据轮廓顶点确定形状，顶点数为3则为三角形、4则为矩形、0则为圆形，计算轮廓的空间矩，得到形状的质心，即标识的中心坐标；
S43：计算标识形状的质心坐标与标定板角点坐标的欧式距离，与某一形状质心坐标的欧式距离最小的角点则以该形状命名，将其中3个角点根据标定板内的形状区分之后，剩下的一个角点便也得到了标识。
S44：将标识后的角点进行相应匹配，完成图像拼接，并采用缝合线的方式进行划分拼接。
上述方案中，设置了三个标识物，加快了角点的识别，有效提高了地图拼接的速度，并且采用缝合线方式划分拼接可以避免图像融合中出现重影现象，提高了实时性。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果：
该方法提高了对于非垂直俯瞰图拼接的有效性，拼接速度优于传统的图像拼接算法，成本低，全局视觉地图误差小。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图
图2为获取标定板角点的过程示意图
图3为图像自适应透视变化的过程示意图
图4为标识角点与划分拼接的过程示意图
具体实施方式
附图仅用于示例性说明；
为了更好的说明本示例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不能代表实际产品的尺寸。
下面结合附图和实例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示，一种基于标定板的多目全局地图快速拼接方法,包括以下步骤：
S1：通过三个不同方向的摄像头获取具有重叠区域的图像，进行畸变校正；
S2：对图像中一个含有三个不同标识物的特定矩形标定板的背景进行HSV区间转化，执行二值化并进行闭操作得到掩膜，对其采用canny算子进行边缘检测提取标定板轮廓，再将轮廓进行四边形拟合得到标定板的4个角点坐标；
S3：根据角点的横，纵坐标的和，和最小的为左上角点，和最大的为右下角点，计算各角点坐标的一阶差分，差分最小的为右上角点，差分最大的为左下角点，执行透视变换；
S4：利用标定板的特征标识各个角点，将标识后的角点进行相应匹配，采用缝合线的方式进行划分拼接。
在具体实施过程中，针对非垂直方式获取的图像拼接自动构建视觉地图的问题，首先，获取图像，进行畸变校正，减少误差，本发明的标定板是正方形，采用canny算子进行边缘检测提取标定板轮廓，再将轮廓进行四边形拟合得到标定板的4个角点坐标，在利用标定板中的标识物识别各角点，进而图像精配准，采用缝合线方式划分拼接，观察拼接效果。
实施例2
更具体，在实施例1的基础上，对每个步骤进行进一步的阐述。
更具体的，所述步骤S1具体为通过张正友相机标定法在Pycharm开发环境中基于OpenCV软件完成图像的畸变校正。
在具体实施过程中，主要是利用摄像机畸变原理进行畸变校正，有效的减少误差，为后面地图准确性做好了基础。
更具体，在所述步骤S1中，摄像机畸变的表达式如下
Figure BDA0003905765270000051
其中，(x,y)表示摄像机未经过畸变校正获取到的原始图像坐标，(xd,yd)表示图像经过消除径向畸变和切向畸变后的坐标，r表示(xd,yd)到坐标系原点的距离，k1、k1、k3表示径向畸变参数，p1、p2表示切向畸变参数。
更具体，如图2所示，所述步骤S2具体包括以下步骤：
S21：将原图像从RGB模式转化成HSV模式，在鼠标监听函数中，获得HSV值，并将其HSV值进行一定的扩大，并对图像进行二值化处理；
S22：将得到的二值化图像执行闭操作，先膨胀后腐蚀，消除二值化图像中的空洞，得到标定板掩膜；
S23：使用canny算子对标定板进行边缘检测，使用轮廓提取算法得到标定板轮廓，再将轮廓拟合成四边形，四边形的顶点为标定板的角点。
在具体实施过程中，HSV颜色空间表达色彩比RGB颜色空间三个颜色分量合成的颜色更加直观，效果好，canny算法能去除源图像中的噪声，利用高斯函数平滑图像。
更具体，在所述步骤S23中，canny算子利用高斯函数平滑图像，二维高斯函数如下所示：
Figure BDA0003905765270000061
其中，σ为高斯滤波函数的标准差。
更具体的，如图3所示，所述步骤S3具体包括以下步骤：
S31：根据角点的横，纵坐标的和，和最小的为左上角点，和最大的为右下角点，计算各角点坐标的一阶差分，差分最小的为右上角点，差分最大的为左下角点；
S32：根据提取到标定板的角点和标定板的边长，进而推算目标点坐标得到一组4对相匹配的坐标，即可将图像自适应透视变换到正投影视图。
在具体实施过程中，通过图像自适应投射变换将图像转化为正投影视图，能够提高图像拼接的精度。
更具体，在所述步骤S32中，图像自适应透视变换公式如下：
Figure BDA0003905765270000071
Figure BDA0003905765270000072
Figure BDA0003905765270000073
根据公式(5)变形得到：
Figure BDA0003905765270000074
其中，设待透视变换原图像中点O坐标为(xo,yo)，原图经过透视变换后与点O对应的点D坐标为(xd,yd)，单应矩阵为Ho2d。
更具体的，如图4所示，所述步骤S4具体包括以下步骤：
S41：在正投影视图中选取左上角作为原点，以正投影视图中标定板的边长为边长，框取标定板的ROI(Region of Interest)区域，这样可以极大得缩小检测范围，降低干扰；
S42：在标定板内设计了三个标识形状，辨别方向，通过灰度阈值将ROI二值化后使用轮廓提取算法提取标识形状的轮廓，通过轮廓近似的方法得到轮廓的顶点，根据轮廓顶点确定形状，顶点数为3则为三角形、4则为矩形、0则为圆形，计算轮廓的空间矩，得到形状的质心，即标识的中心坐标；
S43：计算标识形状的质心坐标与标定板角点坐标的欧式距离，与某一形状质心坐标的欧式距离最小的角点则以该形状命名，将其中3个角点根据标定板内的形状区分之后，剩下的一个角点便也得到了标识。
S44：将标识后的角点进行相应匹配，完成图像拼接，并采用缝合线的方式进行划分拼接。
在具体实施过程中，设置了三个标识物，加快了角点的识别，有效提高了地图拼接的速度，并且采用缝合线方式划分拼接可以避免图像融合中出现重影现象，提高了实时性。
本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。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，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于标定板的多目全局地图拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：通过三个不同方向的摄像头获取具有重叠区域的图像，进行畸变校正；
S2：对图像中一个含有三个不同标识物的特定矩形标定板的背景进行HSV区间转化，执行二值化并进行闭操作得到掩膜，对其采用canny算子进行边缘检测提取标定板轮廓，再将轮廓进行四边形拟合得到标定板的4个角点坐标；
S3：根据角点的横，纵坐标的和，和最小的为左上角点，和最大的为右下角点，计算各角点坐标的一阶差分，差分最小的为右上角点，差分最大的为左下角点，执行透视变换；
S4：利用标定板的特征标识各个角点，将标识后的角点进行相应匹配，采用缝合线的方式划分拼接。
2.根据权利要求1所述的基于标定板的多目全局地图拼接方法，其特征在于，所述S1具体为通过张正友相机标定法在Pycharm开发环境中基于OpenCV软件完成图像的畸变校正。
3.根据权利要求2所述的基于标定板的多目全局地图拼接方法，其特征在于，在所述步骤S1中，摄像机畸变表达式如下：
Figure FDA0003905765260000011
其中，(x,y)表示摄像机未经过畸变校正获取到的原始图像坐标，(xd,yd)表示图像经过消除径向畸变和切向畸变后的坐标，r表示(xd,yd)到坐标系原点的距离，k1、k1、k3表示径向畸变参数，p1、p2表示切向畸变参数。
4.根据权利要求1所述的基于标定板的多目全局地图拼接方法，其特征在于，所述S2包括一下步骤：
S21：将原图像从RGB模式转化成HSV模式，在鼠标监听函数中，获得HSV值，并将其HSV值进行一定的扩大，并对图像进行二值化处理；
S22：将得到的二值化图像执行闭操作，先膨胀后腐蚀，消除二值化图像中的空洞，得到标定板掩膜；
S23：使用canny算子对标定板进行边缘检测，使用轮廓提取算法得到标定板轮廓，再将轮廓拟合成四边形，四边形的顶点为标定板的角点。
5.根据权利要求4所述的基于标定板的多目全局地图拼接方法，其特征在于，在所述步骤S23中，canny算子利用高斯函数平滑图像，二维高斯函数如下所示：
Figure FDA0003905765260000021
其中，σ为高斯滤波函数的标准差。
6.根据权利要求1所述的基于标定板的多目全局地图拼接方法，其特征在于，所述S3包括一下步骤：
S31：根据角点的横，纵坐标的和，和最小的为左上角点，和最大的为右下角点，计算各角点坐标的一阶差分，差分最小的为右上角点，差分最大的为左下角点；
S32：根据提取到标定板的角点和标定板的边长，进而推算目标点坐标得到一组4对相匹配的坐标，即可将图像自适应透视变换到正投影视图。
7.根据权利要求6所述的基于标定板的多目全局地图拼接方法，其特征在于，在所述步骤S32中，图像自适应透视变换公式如下：
Figure FDA0003905765260000022
Figure FDA0003905765260000023
Figure FDA0003905765260000024
根据公式(5)变形得到：
Figure FDA0003905765260000025
其中，设待透视变换原图像中点O坐标为(xo,yo)，原图经过透视变换后与点O对应的点D坐标为(xd,yd)，单应矩阵为Ho2d。
8.根据权利要求1所述的基于标定板的多目全局地图拼接方法，其特征在于，所述S4包括一下步骤：
S41：在正投影视图中选取左上角作为原点，以正投影视图中标定板的边长为边长，框取标定板的ROI(Region of Interest)区域，这样可以极大得缩小检测范围，降低干扰；
S42：在标定板内设计了三个标识形状，辨别方向，通过灰度阈值将ROI二值化后使用轮廓提取算法提取标识形状的轮廓，通过轮廓近似的方法得到轮廓的顶点，根据轮廓顶点确定形状，顶点数为3则为三角形、4则为矩形、0则为圆形，计算轮廓的空间矩，得到形状的质心，即标识的中心坐标；
S43：计算标识形状的质心坐标与标定板角点坐标的欧式距离，与某一形状质心坐标的欧式距离最小的角点则以该形状命名，将其中3个角点根据标定板内的形状区分之后，剩下的一个角点便也得到了标识。
S44：将标识后的角点进行相应匹配，完成图像拼接，并采用缝合线的方式进行划分拼接。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117392161A (zh) * 2023-11-01 2024-01-12 广州紫为云科技有限公司 用于远距离大透视畸变的标定板角点及角点编号确定方法

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