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            Harris角點提取實現(xiàn)亞像素級攝像機自標定

            作者: 時間:2009-06-23 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
            1 引言
            基于單平面模板的自標定是當(dāng)前應(yīng)用比較廣泛的標定方法,只需要從不同方向拍攝3幅用于標定的圖像(棋盤格),提取出其中的,根據(jù)其與平面模板間的關(guān)系,確定單應(yīng)性矩陣,便可以計算出攝像機的全部內(nèi)參數(shù)。其優(yōu)點是操作簡便并且無需知道模板的運動情況。但這種標定方法要求標定圖像非常平整,而且要求清晰易分辨。無形中就約束了激光打印機的精度。而準確提取標定板上特征點的坐標是這種自標定中最為關(guān)鍵的一步,直接關(guān)系到標定結(jié)果的精確度。為解決這一問題,提出利用算法提取出后,再將其坐標精確到級,以提高標定的精度。


            2 基于算法的角點提取
            算子是Harris和Stephens在1988年提出的一種基于靜止圖像的點特征提取算子。這種算子受信號處理中自相關(guān)函數(shù)的啟發(fā),給出與自相關(guān)函數(shù)相聯(lián)系的矩陣。矩陣的特征值是自相關(guān)函數(shù)的一階曲率,對圖像中的任意一點,如果它的水平曲率和垂直曲率值都高于局部鄰域中其他點,則認為該點是特征點。它計算簡單有效同時非常穩(wěn)定,在圖像旋轉(zhuǎn)、灰度、噪聲影響和視點變換的條件下,與其他算子相比是最穩(wěn)定的一種點特征提取算子。Harris算子定義為:

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/188882.htm


            式中:其中g(shù)x為x方向的梯度,gy為y方向的梯度,G(s)為高斯模板,為卷積操作,I為每點的興趣值;det為矩陣的行列式;tr為矩陣的跡;k為經(jīng)驗值,一般取0.04。
            Harris算子在攝像機標定圖像的使用方法:首先計算圖像中的每個點在橫向和縱向的一階導(dǎo)數(shù)以及它們的乘積。從而得到3幅新的圖像。這3幅圖像中的每個像素對應(yīng)的屬性值分別為gx,gy和gxgy。然后運用高斯濾波處理這3幅圖像,接著計算原圖像上對應(yīng)的每個點的興趣值。計算完各點的興趣值后,要提取出原始圖像中的所有局部興趣值最大的點,即依次取出每個像素的8鄰域中的每個像素,從這些像素中找出興趣值最大者。特征點就是中心點像素的興趣值為最大的點。
            用公式提取特征點時,只要像素點的興趣值大于某一閾值T的點均可被認為是特征點。但T不具有直觀的物理意義,其具體值難以確定。所以在實際操作中應(yīng)采取間接確定T的方法:通過確定圖像中所能提取的最大可能的特征點數(shù)目N來選擇興趣值最大的若干像素點作為特征點。局部極值點的數(shù)目可能會很多,根據(jù)興趣值進行排序后,取其前N個點為特征點。

            3 精確角點坐標至
            對于棋盤格圖像如圖1所示,角點附近的點可分為在邊緣上的點和不在邊緣上的點兩類。B點上的梯度方向與OB垂直,而A點處灰度梯度為零,可見在角點O附近點的灰度梯度均垂直于該點與角點的連線。

            用數(shù)學(xué)式可表達如下:


            式中:為灰度梯度向量,為圖像原點指向O點的坐標,為圖像原點指向第i點的坐標。
            實際圖像可能受到噪聲的影響,故一般情況下式(1)不為0。設(shè)誤差為θ,即:


            在以角點為中心的某一鄰域內(nèi),對所有點按式(2)計算,誤差和為S,則有:


            故求角點準確位置的問題轉(zhuǎn)化為求使誤差和S最小的點的問題。該問題可用迭代的方法優(yōu)化求解,對式(1)兩端同時乘以得:


            將角點鄰域內(nèi)所有點分別代入式(4)。把所有結(jié)果求和,可得出:


            這樣就得到了角點O的迭代式,通過對初始Harris角點進行一定級數(shù)的迭代優(yōu)化,可以得到其更精確的坐標位置。


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            關(guān)鍵詞: Harris 角點 亞像素 攝像機

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