CN1888913A - 基于转动模糊图像的转速测量方法 - Google Patents

Abstract

一种基于转动模糊图像的转速测量方法，属于计算机视觉技术领域。本发明先用CCD图像传感器在设定曝光时间内获取一帧物体在匀速转动状态下的模糊图像，对模糊图像建立运动坐标系转换的数学模型；利用图像特征提取的方法对这一帧的模糊图像进行提取，获得转动的旋转中心；对旋转模糊图像进行扇形展开获得匀速平移运动模糊图像；分析扇形展开的运动模糊图像，建立模糊图像的运动模型，对扇形展开的运动模糊图像进行频谱变换，调用图像处理和直线特征提取的方法从频域中获得与运动参数有关的直线特征位置信息；根据运动模糊的数学模型，利用从频谱图像中获得的图像特征信息与转速的数学关系，实现转速的测量。本发明有良好的稳定性，测量效果好。

Description

基于转动模糊图像的转速测量方法

技术领域

本发明涉及一种计算机视觉技术领域的方法，具体地说，是一种基于转动模糊图像的转速测量方法。应用于机械制造、建筑、运输等领域的各种转速测量，可用于检测任意频率范围的转速测量。

背景技术

传统的转速测量方法主要可以分为两类：接触式转速测量方法和非接触式转速测量方法。接触式转速测量方法在测量过程中通过将传感器与被测物体接触，利用接触压力来实现转速测量，其最大的缺点式不可应用于细微物体，转动率过高，易发生滑走情况。非接触式转速测量方法大多采用反射原理的光电转速测量法，利用测量仪器发射出的红外线，经固定在待测目标上的反射条反射后，即携带上有关转速信息。测量仪器接收反射波后，经过处理即可得到转速。尽管这种测量方法往往需要额外安装发射和接收装置，使得测量系统更为复杂，并且这种测量方法的应用也会收到接收装置的接收距离范围的限制。

随着计算机视觉的飞速发展，利用计算机视觉的方法实现对转速的测量成为可能。

经对现有技术的文献检索发现，白顺科等在《东南大学学报》1999年第四期上发表的“转速的图像测量方法”，该文中提出将数字图像时间平均相关的方法与时间平均成像结合，利用一帧转动模糊图像和一帧物体在静止状态下的图像，确定物体的转速。具体方法为：根据数字图像成像原理，图像中任意一点的灰度和成像过程中辐射到像平面上该点的光强在曝光时间内的积分成正比，通过将图像灰度分布的极坐标表达函数做二阶泰勒展开近似，并用迭代的方法获得转速和相位角。其不足在于：该方法要求通过使用一帧静止图像和一帧转动模糊图像求取转动参数转速和相位角，但在实际应用中，被测物体的静止图像一般很难得到，因此限制了该方法的应用。另外由于该方法采用低阶泰勒展开公式近似，所造成的截断误差以及迭代求解方法中所采用的数值微积分公式带来的误差等属于方法本身的误差，是不容易消除的。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足，提供一种基于转动模糊图像的转速测量方法，使其可以应用于各种速度测量场合，测速效果好。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明步骤如下：

第一步，转动模糊图像的获取。用CCD图像传感器在设定曝光时间内获取一帧物体在匀速转动状态下的旋转模糊图像；

第二步，旋转中心的获取。利用图像圆特征提取的方法对这一帧的模糊图像进行特征提取，获得转动的旋转中心；

第三步，转动模糊图像的运动降维处理。在旋转中心获取后，对转动模糊图像建立运动坐标系转换的数学模型，在所建立的数学模型的基础上对转动模糊图像进行扇形展开获得匀速平移运动模糊图像；

第四步，运动信息的获取。分析扇形展开的运动模糊图像，建立模糊图像的运动模型，然后对扇形展开的运动模糊图像进行频谱变换，调用图像处理和直线特征提取的方法从频域中获得与运动参数有关的直线特征位置信息；

第五步，转速测量的实现。根据运动模糊的数学模型，利用从频谱图像中获得的图像特征信息与转速的数学关系，实现转速的测量。

所述的第一步中，转动模糊图像的获取，是指：根据匀速转动的特征设定CCD图像传感器的曝光时间，获取运动物体在匀速转动状态下该曝光时间间隔内的一帧旋转模糊图像。

所述的第二步中，旋转中心的获取，是指：旋转造成的模糊图像利用其纹理特征，采用边缘检测的图像处理方法可以得到一系列同心圆或同心圆弧。通过对圆的检测相应的可以得到物体旋转中心。用于圆检测的Hough变换(霍夫变换)的算法描述如下：设E为图象空间的边缘点集，P为参数空间的以圆心为参数的参数单元集。设参数单元的计数值为S，当参数单元P的S达到指定阈值N时，P对应的圆心成为侯选圆心，判断图象空间中落到该侯选圆心上的点数MP，若其大于所允许的最小点数Mmin，则确认该侯选圆心参数为真实圆心，真实圆心为参考设定参数单元P，结束。可规定检测圆心过程中所允许随机采样的最大循环次数Kmax，当采样次数已大于Kmax，而参数单元点集P中仍没有参数单元的S达到指定的阈值N，则认为Hough变换不能检测到圆心，结束。

所述的第三步中，转动模糊图像的运动降维处理，是指：通过建立运动坐标系转换的数学模型，对转动模糊图像进行扇形展开。

运动坐标系转换的数学模型，是指：一般图像中象素的位置可以用笛卡儿坐标来表示，也可以用极坐标来表示。以旋转中心为坐标原点，笛卡儿坐标表示的旋转模糊图像和极坐标表示的旋转模糊图像之间满足如下的几何关系。

r²＝x²+y²

$\mathrm{\θ}=\arctan \left(\frac{{y-y}_0}{{x-x}_0}\right)$

θ，r和x，y分别为图像象素在笛卡儿极坐标系与直角坐标系的坐标位置。

笛卡儿坐标中象素点关于坐标原点的转动相当于极坐标空间中象素点关于同半径方向上的平移运动。通过将图像从笛卡儿坐标空间转换到极坐标空间，然后利用扇形展开的方法，将二维的旋转运动降低为一维的平移运动，即匀速转动模糊图像通过运动坐标系转换，转换为匀速平移运动模糊图像。

对旋转模糊图像进行扇形展开，其方法为：极坐标表达的原始模糊图像，以旋转中心为原点，旋转模糊图像的模糊半径为r，即旋转中心到图像边界的最小值，dr为半径方向上的采样间隔(一般设为一个象素)，θ为转动方向上的转动角(0°≤θ≤360°)，dθ为转动方向上的采样间隔(一般设为1°)，则模糊图像为f^(p)(θ_i，r_j)，(θ_i＝0，dθ，2dθ，3dθ，…θ，r_j＝0，dr，2dr，3dr，…r)。笛卡儿坐标表达的原始旋转模糊图像为f^(o)(x_p ^o，y_q ^o)，(p＝-r，…，-1，0，1，…r，q＝-r，…，-1，0，1，…r)，(θ_i，r_j)与(x_p ^o，y_q ^o)的关系为： $x_p^o=\mathrm{floor}\left(r_j\sin {\mathrm{\θ}}_i\right);$ $y_q^o=\mathrm{floor}\left(r_j\cos {\mathrm{\θ}}_i\right),$ f^(p)(θ_i，r_j)落于f^(o)(x_p ^o，y_q ^o)，f^(o)(x_p+1 ^o，y_q ^o)，f^(o)(x_p ^o，y_q+1 ^o)和f^(o)(x_p+1 ^o，y_q+1 ^o)所包围的四邻域区域内。调用双线性插值的方法，获得f^(p)(θ_i，r_j)。同样以旋转中心为圆心，扇形展开后平移运动模糊图像的原点为模糊图像的右下角，x方向的分辨率对应旋转模糊图像的模糊半径dr，即x方向的一个象素对应转动模糊图像的dr，y方向的分辨率对应旋转模糊图像的转动角dθ，即y方向的一个象素对应旋转模糊图像的dθ。即x_i＝r_i，i＝0，1，2，…，r，y_j＝θ_j，j＝0，1，2，…，θ展开后模糊图像g(x_i，y_j)与原始模糊图像的关系可以用双线性插值的方式表达：

$g(x_i,y_j)=f^{\left(p\right)}({\mathrm{\θ}}_i,r_j)$

$=(1-t)(1-u)f^{\left(o\right)}(x_p^o,y_q^o)+t(1-u)f^{\left(o\right)}(x_{p+1}^o,y_q^o)+(1-t){\mathrm{uf}}^{\left(o\right)}(x_p^o,y_{q+1}^o)$

$+{\mathrm{tuf}}^{\left(o\right)}(x_{p+1}^o,y_{q+1}^o),$ 其中 $t=r_j\sin {\mathrm{\θ}}_i-x_p^o,$ $u=r_j\cos {\mathrm{\θ}}_i-y_q^o$

所述扇形展开方法的过程即为转动模糊图像转换为平移运动模糊图像的过程。

所述的第四步中，运动信息的获取，是指：对扇形展开的运动模糊图像进行频谱变换。一幅清晰图像的高频和低频部分在各个方向是等分布的。但对于运动模糊图像，由于在某一方向的相对运动而造成该方向的图像模糊，相对运动使得该方向具有低通滤波的性质。同时，图像的能量主要集中在低频部分，这样物体的运动在Fourier变换中可以反映出来。因此，通常都将运动模糊模型表达为(如果忽略噪声)：

g(x，y)＝f(x，y)*h(x，y)

G(u，v)＝F(u，v)×H(u，v)

f(x，y)，g(x，y)和h(x，y)分别代表静止清晰图像，模糊图像和模糊图像点扩展函数(PSF)的空间描述，F(u，v)，G(u，v)和H(u，v)分别代表静止清晰图像，模糊图像的Fourier变换和点扩展函数。根据模糊模型，对于一维匀速直线运动的PSF可以表达为

$H\left(u\right)=\frac{1}{\mathrm{\πua}}\sin \left(\mathrm{\πua}\right)\exp (-\mathrm{i\πua})$

a为曝光时间内运动物体在图像内的象素位移。因此模糊图像的频谱图中存在与位移成正比关系的PSF零点。基于转动模糊图像转速测量方法通过模糊图像进行转速测量，利用模糊图像的频谱图中存在与位移成正比关系的PSF零点的提取，通过该零点与位移、曝光时间之间的关系，实现对转速的测量。

所述的第四步中，转速测量的实现，是指：调用图像处理和直线特征提取的方法从频域中获得与运动参数有关的直线特征位置信息。采用图像预处理方法图像均衡化处理，目的在于增大图像灰度间距或灰度均匀分布，增大反差，使图像的细节变得清晰。均衡化修正的基本思想是将出现频数较少的灰度级并入邻近的灰度级中，从而减少图像的灰度等级，增加其对比度。均衡化处理后的图像，经过阈值分割生成二值图像，利用Radon变换(拉东变换)的原理把图像平面中的像素点根据直线的函数关系映射到参数空间，然后找出最大凝聚点完成直线检测。Radon变换的原理是计算图像矩阵在指定方向上的投影。Radon变换算子将空间域的象素点集映射到它的投影变换域，对应于每个角度的强度值都是原图像中沿此角度方向的直线数量的积分。各个角度直线的Radon变换汇治在一起就常常显现为一幅角度-强度图。在经Radon变换后的角度-强度图中，经常会发现一些特别明显的交汇点，他们一般对应着高的积分值，显示原图像中存在对应此亮点角度的直线或直线集合。对于扇形展开后的直线运动模糊图像，可以只对某个已知的特定角度进行投影，简化直线检测的过程。

所述的第五步，转速测量的实现，是指：利用Radon变换后获得的直线特征，根据运动模糊模型，直线的位置信息与平移运动的位移成正比，同时与降维处理前的旋转运动角位移有直接的线性关系。通过对线性关系的转换，可以获得相应旋转的角位移和角速度，完成转速测量。

本发明研究旋转物体的转动模糊图像，建立转动模糊成像在空域和频域上的数学模型，分析转动模糊图像的特性，从而实现转动的转速测量。本发明能够获得较高的准确率和较快的测量速度。由于采用单帧转动模糊图像实现测量，这种转速测量方法可实现在线非接触测量。本发明是结合了转动模糊图像运动模型和圆、直线特征提取的方法，具有良好的稳定性的优点。

附图说明

图1为运动坐标系转换的数学模型

图(a)是图像象素在笛卡儿极坐标系的坐标位置，图(b)是扇形展开后的模糊图像象素直角系的坐标值。

具体实施方式

以下结合具体的实例和附图对本发明的技术方案作进一步详细描述。

实施例采用的伺服电机的电机轴作为被测物体，整个发明实现过程如下：

1.设定曝光时间，获得电机轴端面旋转运动的模糊图像。选用边缘检测算法利用被测物体的纹理特征获得被测物体表面上的同心圆或同心圆弧边缘特征点。(1)利用边缘检测后所获得的同心圆或同心圆弧等特征点构造边缘点集E，初始化参数单元集P＝NULL，循环次数k＝0。(2)从E中随机选取三个点e1，e2，e3。计算这三点所确定的圆心参数p。若有解，转(3)；否则，转(6)。(3)在P中找一个ps，满足‖p-ps‖≤δ，δ是容许误差，若找到了则转(5)；否则，转(4)。(4)将p插入P，令其S为1，转(6)。(5)将ps的S加1，若小于指定的阈值N，转(6)；否则，转(7)。(6)k＝k+1，若k＞Kmax，结束；否则，转(2)。(7)ps为侯选圆的参数，若该参数对应圆上的点数Mps＞Mmin，转(8)；否则，为虚假圆，从P中去除ps，转(2)。(8)检测到参数为ps的真实圆，结束。

2.设定图像在半径方向上的分辨率dr＝1和角度方向上的分辨率dθ＝1。

(1)获得转动模糊图像函数f(x，y)以2所获得的旋转中心为起点，设θ＝0，r＝1。

(2)计算坐标值x＝floor(rsinθ)，y＝floor(rcosθ)，如图1(a)所示。(3)g(x，y)＝(1-t)(1-u)f(x，y)+t(1-u)f(x，y)+(1-t)uf(x，y)+tuf(x，y)，其中t＝rsinθ-x，u＝rcosθ-y。如图1(b)所示。(4)令r＝r+dr，如果r的值在转动模糊图像范围内，则转到(2)，否则转到(5)。(5)令θ＝θ+dθ，如果θ＜360，则转到(2)，否则结束。扇形展开后的模糊图像为g(x，y)。

3.对展开的运动模糊图像g(x，y)运用Fourier变换(傅立叶变换)，获得运动模糊图像g(x，y)的频谱图。

4.对所获得的运动模糊图像g(x，y)的频谱图运用图像处理的算法进行预处理，增强图像的对比度，经过阈值分割生成二值图像。(1)初始化参数单元集P＝NULL，对二值分割后的频谱图做垂直方向的投影，投影点集插入P，分别令其position(位置信息)与投影点集在频谱图垂直方向的位置对应。(2)确定阈值N，搜索P中投影点数目大于N的position。(3)所有position信息为频谱图中直线条纹的位置信息，结束。

5.频谱图像中获得的条纹直线位置信息与转速的数学关系计算获得所测转速参数。即利用 $H\left(u\right)=\frac{1}{\mathrm{\πua}}\sin \left(\mathrm{\πua}\right)\exp (-\mathrm{i\πa}),$ 其中μ_i＝πua和ω(t)＝a/rt_e计算获得转速信息均值为所测结果。

Claims (7)

1、一种基于转动模糊图像的转速测量方法，其特征在于，步骤如下：

第一步，转动模糊图像的获取：用CCD图像传感器在设定曝光时间内获取一帧物体在匀速转动状态下的旋转模糊图像；

第二步，旋转中心的获取：利用图像圆特征提取的方法对这一帧的模糊图像进行特征提取，获得转动的旋转中心；

第三步，转动模糊图像的运动降维处理：在旋转中心获取后，对转动模糊图像建立运动坐标系转换的数学模型，在所建立的数学模型的基础上对转动模糊图像进行扇形展开获得匀速平移运动模糊图像；

第四步，运动信息的获取：分析扇形展开的运动模糊图像，建立模糊图像的运动模型，然后对扇形展开的运动模糊图像进行频谱变换，调用图像处理和直线特征提取的方法从频域中获得与运动参数有关的直线特征位置信息；

第五步，转速测量的实现：根据运动模糊的数学模型，利用从频谱图像中获得的图像特征信息与转速的数学关系，实现转速的测量。

2、根据权利要求1所述的基于转动模糊图像的转速测量方法，其特征是，所述的第二步中，获得转动的旋转中心，是指：旋转造成的模糊图像利用其纹理特征，采用边缘检测的图像处理方法得到一系列同心圆或同心圆弧，通过对圆的检测相应的得到物体旋转中心，用于圆检测的Hough变换的算法描述如下：

设E为图象空间的边缘点集，P为参数空间的以圆心为参数的参数单元集。设参数单元的计数值为S，当参数单元P的S达到指定阈值N时，P对应的圆心成为侯选圆心，判断图象空间中落到该侯选圆心上的点数MP，若其大于所允许的最小点数Mmin，则确认该侯选圆心参数为真实圆心，真实圆心为参考设定参数单元P，结束；设定检测圆心过程中所允许随机采样的最大循环次数Kmax，当采样次数已大于Kmax，而参数单元点集P中仍没有参数单元的S达到指定的阈值N，则认为Hough变换不能检测到圆心，结束。

3、根据权利要求1所述的基于转动模糊图像的转速测量方法，其特征是，所述的第三步中，建立运动坐标系转换的数学模型，是指：图像中象素的位置用笛卡儿坐标来表示，或者用极坐标来表示，以旋转中心为坐标原点，笛卡儿坐标表示的旋转模糊图像和极坐标表示的旋转模糊图像之间满足如下的几何关系：

               r²＝x²+y²

$\mathrm{\θ}=\arctan \left(\frac{y-y_0}{x-x_0}\right)$

θ，r和x，y分别为图像象素在笛卡儿极坐标系与直角坐标系的坐标位置，

笛卡儿坐标中象素点关于坐标原点的旋转运动相当于极坐标空间中象素点关于同半径方向上的平移运动，通过将图像从笛卡儿坐标空间转换到极坐标空间。

4、根据权利要求1所述的基于转动模糊图像的转速测量方法，其特征是，所述的第三步中，对转动模糊图像进行扇形展开，是指：极坐标表达的原始模糊图像，以旋转中心为原点，设定图像在半径方向上的分辨率dr＝1和角度方向上的分辨率dθ＝1；

(1)获得转动模糊图像函数f(x，y)，以第二步所获得的旋转中心为起点，设θ＝0，r＝1；

(2)计算坐标值x＝floor(rsinθ)，y＝floor(rcosθ)；

(3)g(x，y)＝(1-t)(1-u)f(x，y)+t(1-u)f(x，y)+(1-t)uf(x，y)+tuf(x，y)，

其中t＝rsinθ-x，u＝rcosθ-y，g(x，y)为扇形展开后的模糊图像为；

(4)令r＝r+dr，如果极坐标r的值在转动模糊图像范围内，则转到(2)，否则转到(5)；

(5)令θ＝θ+dθ，如果极坐标θ＜360°，则转到(2)，否则结束，扇形展开后的模糊图像为g(x，y)；

展开后的转动模糊图像实现了由二维的旋转运动降低为一维的平移运动，即匀速转动模糊图像通过运动坐标系转换，转换为匀速平移运动模糊图像。

5、根据权利要求1所述的基于转动模糊图像的转速测量方法，其特征是，所述的第四步中，对扇形展开的运动模糊图像进行频谱变换，具体为：将物体的运动在Fourier变换中反映出来，运动模糊模型表达为：

      g(x，y)＝f(x，y)*h(x，y)

      G(u，v)＝F(u，v)×H(u，v)

f(x，y)，g(x，y)和h(x，y)分别代表静止清晰图像，模糊图像和模糊图像点扩展函数(PSF)的空间描述，F(u，v)，G(u，v)和H(u，v)分别代表静止清晰图像，模糊图像的Fourier变换和点扩展函数，根据模糊模型，对于一维匀速直线运动的PSF表达为

$H\left(u\right)=\frac{1}{\mathrm{\πua}}\sin \left(\mathrm{\πua}\right)\exp (-\mathrm{i\πua})$

a为曝光时间内运动物体在图像内的象素位移，因此模糊图像的频谱图中存在与位移成正比关系的PSF零点。

6、根据权利要求1所述的基于转动模糊图像的转速测量方法，其特征是，所述的第四步中，调用图像处理和直线特征提取的方法从频域中获得与运动参数有关的直线特征位置信息，是指：采用图像预处理方法图像均衡化处理，增大图像灰度间距或灰度均匀分布，增大反差，使图像的细节变得清晰，均衡化处理后的图像，经过阈值分割生成二值图像，利用Radon变换把图像平面中的像素点根据直线的函数关系映射到参数空间，然后找出最大凝聚点完成直线检测，Radon变换是计算图像矩阵在指定方向上的投影，Radon变换算子将空间域的象素点集映射到它的投影变换域，对应于每个角度的强度值都是原图像中沿此角度方向的直线数量的积分，各个角度直线的Radon变换汇治在一起就显现为一幅角度—强度图，在经Radon变换后的角度—强度图中，存在一些明显的交汇点，他们对应着高的积分值，显示原图像中存在对应此亮点角度的直线或直线集合；对于扇形展开后的直线运动模糊图像，只对某个已知的角度进行投影。

7、根据权利要求1所述的基于转动模糊图像的转速测量方法，其特征是，所述的第五步，转速测量的实现，是指：利用Radon变换后获得的直线特征，根据运动模糊模型，直线的位置信息与平移运动的位移成正比，同时与降维处理前的旋转运动角位移有直接的线性关系，通过对线性关系的转换，获得相应旋转的角位移和角速度，完成转速测量。

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