基于Hessian矩陣的角點自動檢測算法

寇冬晨, 韓　瑜, 顧　浩

(江蘇自動化研究所， 江蘇 連云港　222061)

近幾年來,攝像機標定技術廣泛應用于各個領域,如機器人焊接、三維測量、視覺導航等。攝像機標定技術通過大量采集實際物點在世界坐標系下與圖像坐標坐標系下相對應的坐標,創建了相機的數學模型,計算出模型參數,從而建立了世界坐標系與圖像坐標系間的轉換關系。由此可見,標定過程中對于所使用的棋盤格角點識別的精確度將大大影響攝像機標定結果的準確性。Smith等人曾提出[1],圖像上即使是很小的像素誤差,也會使最終的標定參數產生非常大的誤差。因此,角點識別的精確度是攝像機標定的關鍵。

主流的角點檢測算法大致分為兩類:自動檢測算法和人工交互法。前者主要是利用了角點附近區域灰度變化較大這一特點,通過設計不同的角點檢測算子,如Harris檢測算子[2]、SUSAN[1]檢測算子等,根據最終的算子檢測結果來計算角點的位置。這一方法雖然在一定程度上解決了攝像機標定的自動化問題,但仍然存在偽角點剔除的問題,標定結果會因為偽角點的存在而受到很大的影響。后者則是通過人機之間的交互,如利用鍵盤或鼠標等外設輸入或點擊獲取角點的位置,這一方法過于依靠操作人員的經驗,往往會存在一些人為取點上的誤差,且由于是依靠手動操作選取角點,當角點過多時,取點耗時將大大增加,從而大幅度降低了攝像機標定的效率。對于上述問題,國內外多位學者都進行了針對性的研究。……