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        一種基于模板匹配的遠(yuǎn)場(chǎng)畸變校正方法

        2014-12-07 06:58:08黃殿君景文博王曉曼劉學(xué)
        關(guān)鍵詞:遠(yuǎn)場(chǎng)靶板角點(diǎn)

        黃殿君,景文博,王曉曼,劉學(xué)

        (長(zhǎng)春理工大學(xué) 電子信息工程學(xué)院,長(zhǎng)春 130022)

        激光照射性能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)工作時(shí),受主光軸入射角度、相對(duì)位移等因素影響,采集目標(biāo)過程中會(huì)產(chǎn)生較嚴(yán)重的圖像畸變,影響激光照射器性能評(píng)估。

        針對(duì)圖像畸變校正,國(guó)內(nèi)外已有很多學(xué)者進(jìn)行研究。Wang[1]、Lucchese[2]等人提出了同時(shí)校正傾斜畸變和徑向畸變的方法,但需要引入5次多項(xiàng)式的徑向畸變模型,大大增加了算法的復(fù)雜度,降低執(zhí)行速度;解凱[3]等人利用仿射非線性變換矩陣進(jìn)行鏡頭畸變校正,但由于非線性矩陣初值不易確定,可能引起較大的誤差;肖志濤[4]等人利用Hough變換檢測(cè)目標(biāo)邊緣進(jìn)行畸變校正,然而在目標(biāo)背景復(fù)雜、目標(biāo)邊緣不清晰的情況下,很難構(gòu)造出通用的邊緣檢測(cè)算子。而激光照射性能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中,由于采用高分辨率CCD圖像傳感器、實(shí)驗(yàn)背景復(fù)雜、受測(cè)量環(huán)境影響嚴(yán)重,故以上算法均不能滿足本系統(tǒng)需求。

        針對(duì)以上問題,本文提出一種基于模板匹配的遠(yuǎn)場(chǎng)畸變校正方法,利用模板匹配算法識(shí)別畸變靶板角點(diǎn),降低了復(fù)雜背景對(duì)畸變校正的影響。僅需相機(jī)主光軸相對(duì)靶板的入射角度,通過相機(jī)成像模型和透視投影變換求解畸變校正系數(shù),即可完成對(duì)圖像的畸變校正。該方法克服了傳統(tǒng)校正方法對(duì)圖像清晰度要求苛刻、校正精度低、效果差等缺點(diǎn),具有實(shí)驗(yàn)條件要求低、處理速度快、校正結(jié)果精確等優(yōu)點(diǎn)。

        1 激光照射性能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

        圖1為激光照射性能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)示意圖,相機(jī)安置于距軌道LKm處的轉(zhuǎn)臺(tái),靶板與地面法線存在夾角α,并沿軌道按一定的速度v移動(dòng),轉(zhuǎn)臺(tái)在跟蹤系統(tǒng)的控制下轉(zhuǎn)動(dòng)跟蹤靶板,實(shí)現(xiàn)對(duì)靶板的連續(xù)采集。靶板的移動(dòng)會(huì)造成相機(jī)主光軸相對(duì)靶板入射角度β時(shí)刻變化,而相機(jī)只能在垂直于主光軸的CCD光敏面上成像,因物平面上各處物距不同,導(dǎo)致各處的放大倍率也不盡相同,這就造成原本是標(biāo)準(zhǔn)矩形的靶板在圖像中呈現(xiàn)出一個(gè)不規(guī)則的四邊形。隨著靶板的移動(dòng)、角度的增加,圖像畸變就越發(fā)嚴(yán)重,不能保證后續(xù)計(jì)算命中率精度等參數(shù)的準(zhǔn)確性。

        圖1 激光照射性能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)示意圖

        圖2 畸變校正方法框圖

        針對(duì)激光照射性能監(jiān)測(cè)系統(tǒng),本文提出了一種基于模板匹配的遠(yuǎn)場(chǎng)畸變校正方法,框圖如圖2所示。

        2 基于模板匹配的靶板角點(diǎn)檢測(cè)

        如圖3所示,模板w(x,y)的大小為J×K,待搜索圖像g(x,y)的大小為W×H,同時(shí)滿足J≤W且K≤H 。w(x,y)和 g(x,y)相關(guān)系數(shù)公式[5]為:

        其中,x=0,1,…,W-1,y=0,1,…,H-1,wˉ是w中像素的平均值,gˉ是g中與w當(dāng)前所在位置相重合區(qū)域的平均值。

        圖3 模板匹配原理示意圖

        利用模板匹配可以實(shí)現(xiàn)對(duì)靶板角點(diǎn)的跟蹤,圖4為模板匹配法跟蹤識(shí)別靶板角點(diǎn)示意圖,具體步驟如下:

        圖4 模板匹配法跟蹤識(shí)別靶板角點(diǎn)示意圖

        (1)首先選擇一幅靶板圖像G,手動(dòng)選擇靶板的四個(gè)角點(diǎn),分別制作角點(diǎn)模板w1、w2、w3和w4;

        (2)通過靶板四個(gè)角點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算靶心C;

        (3)針對(duì)下一幀采集到的畸變靶板圖像G1,以前一幀靶板圖像G的模板中心為基準(zhǔn)將模板區(qū)域擴(kuò)大n倍記為g1、g2、g3和g4,每個(gè)區(qū)域作為對(duì)應(yīng)靶板角點(diǎn)模板的待搜索區(qū)域;

        (4)在區(qū)域g1移動(dòng)角點(diǎn)模板w1,找到相關(guān)系數(shù)γ最大的位置,即可匹配出靶板角點(diǎn)的位置P1,同理可求出靶板另外三個(gè)角點(diǎn),分別記為P2、P3和P4。

        3 理想靶板角點(diǎn)坐標(biāo)

        根據(jù)圖1所示,隨著靶板的移動(dòng),可計(jì)算得出相機(jī)距靶板的距離為L(zhǎng)t=L/sinβ;已知靶板的實(shí)際寬高為Wt×Ht,由于物距遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于光學(xué)系統(tǒng)焦距f,故可利用小孔成像模型,計(jì)算靶板在圖像中的尺寸

        其中,f為光學(xué)系統(tǒng)焦距,p為相機(jī)像元尺寸。

        實(shí)際靶板為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的矩形,因此校正后的靶板也應(yīng)該為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)矩形,只是實(shí)際靶板的大小在圖像中以像素的形式表現(xiàn)出來。

        通過以上分析可求出畸變圖像經(jīng)校正后理想靶板四個(gè)角點(diǎn)的相對(duì)位置坐標(biāo),由于本系統(tǒng)中只關(guān)心靶板的相對(duì)形態(tài),靶板在圖像中的絕對(duì)位置并不影響校正結(jié)果的,因此可以始終以前一幀圖像的靶板中心作為當(dāng)前幀圖像的靶板中心,計(jì)算求出靶板角點(diǎn)坐標(biāo)分別記為

        4 透視投影變換

        4.1 透視投影變換模型

        實(shí)際物體屬于三維空間的范疇,而計(jì)算機(jī)只能在二維屏幕上顯示三維物體,透視投影實(shí)現(xiàn)了物體從三維空間到二維屏幕的變換。圖5為透視投影模型示意圖,平面S2為二維屏幕平面,點(diǎn)P(X,Y,Z)為實(shí)際物體上的一點(diǎn),經(jīng)透視投影變換后該點(diǎn)在二維屏幕平面S2上的像點(diǎn)為P′(x,y)。由圖5可知透視變換的坐標(biāo)關(guān)系為:

        其中,f為光學(xué)系統(tǒng)焦距O2O3。

        任意 t′時(shí)刻的點(diǎn) (X′,Y′,Z′),都可以利用旋轉(zhuǎn)矩陣R、平移向量T和t時(shí)刻的對(duì)應(yīng)點(diǎn)(X,Y,Z)表述[6]:

        將式(3)帶入上式整理得:

        圖5 透視投影模型示意圖

        由于成像系統(tǒng)焦距是一個(gè)常數(shù),因此不失一般性,可取 f=1,即規(guī)范化透視投影。將式(5)分子分母同時(shí)除以Z,整理有:

        其中,(x′,y′)為正視情況下的像素坐標(biāo),(x,y)為畸變圖像中的像素坐標(biāo)。

        由上可知,a1至a8實(shí)際上是由旋轉(zhuǎn)矩陣R、平移向量T各元素組合而成的畸變校正系數(shù),正視圖像反映了一個(gè)真實(shí)的靶板信息,式(6)建立了畸變圖像和校正圖像的關(guān)系。

        4.2 透視投影畸變校正的具體實(shí)現(xiàn)

        利用式(6)和四對(duì)靶板角點(diǎn),可求解出8個(gè)畸變校正系數(shù)?,F(xiàn)將式(6)寫成矩陣形式:

        圖6 畸變圖像和校正圖像效果圖

        將畸變靶板的四個(gè)角點(diǎn)P1、P2、P3和P4與對(duì)應(yīng)的無畸變靶板的四個(gè)角點(diǎn) P1′、P2′、P3′和 P4′代入式(7)可得:

        通過式(8),求出a1至a8畸變校正系數(shù),利用畸變校正系數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)整幀圖像的畸變校正。

        5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

        采用Lumenera LM135M型相機(jī)為成像設(shè)備,像元尺寸為 4.75μm×4.75μm ,焦距為70mm,圖像分辨率為1392×1040。

        模擬激光照射性能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)際測(cè)量環(huán)境進(jìn)行試驗(yàn):保持靶板與地面法線夾角為15°,并沿軌道移動(dòng),相機(jī)距軌道的垂直距離為100m,固定相機(jī)位置不變,隨靶板移動(dòng)轉(zhuǎn)動(dòng)相機(jī)跟蹤靶板,連續(xù)采集30幀圖像。在第一幀圖像上,手動(dòng)制作靶板角點(diǎn)模板;而對(duì)于其他幀圖像,通過模板匹配法,跟蹤識(shí)別靶板角點(diǎn)坐標(biāo)。

        利用本文基于模板匹配的遠(yuǎn)場(chǎng)畸變校正方法,對(duì)畸變圖像進(jìn)行校正,并與傳統(tǒng)Hough變換校正法[4]進(jìn)行比較,校正后效果如圖6所示。圖7反映了經(jīng)兩種方法畸變校正后的靶板質(zhì)心與理想靶板質(zhì)心的偏差。

        為準(zhǔn)確評(píng)估本文提出的基于模板匹配的遠(yuǎn)場(chǎng)畸變校正方法,分別對(duì)比校正后靶板質(zhì)心在水平、垂直方向的相對(duì)誤差和最大偏差,校正單幀圖像的平均耗時(shí)5個(gè)指標(biāo),評(píng)價(jià)畸變校正方法的優(yōu)劣。具體實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比如表1所示。

        表1 兩種畸變校正方法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比

        由圖6可以看出,本文提出的基于模板匹配的遠(yuǎn)場(chǎng)畸變校正方法校正效果明顯好于傳統(tǒng)基于Hough變換的校正法;圖7曲線表明經(jīng)本文方法校正過的圖像,其靶心更接近理想靶心。

        圖7 兩種畸變校正方法靶心偏差數(shù)據(jù)對(duì)比

        由表1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析可知,基于模板匹配的遠(yuǎn)場(chǎng)畸變校正方法,其校正效果更好,精度更高,校正速度比傳統(tǒng)Hough變換校正法提高了近2.6倍。

        6 結(jié)論

        實(shí)驗(yàn)表明,采用本文提出的基于模板匹配的遠(yuǎn)場(chǎng)畸變校正方法,可全面準(zhǔn)確的反映出真實(shí)圖像信息。本法不僅對(duì)圖像質(zhì)量沒有特殊要求,而且操作簡(jiǎn)單,具有實(shí)驗(yàn)條件低、校正效果理想、結(jié)果精確、處理速度快等優(yōu)點(diǎn),在激光照射性能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中具有重要意義。

        [1]Wang X,Klette R,Rosenhahn B.Geometric and pho

        to–metric correction of projected rectangular pictures[C].In:Proceedings of International Conference on ImageandVisionComputing(IVCNZ).Dunedin,New Zealand,2005:223-228.

        [2]LucaLucchese,SanjitK Mitra.Correction of geometric lens distortion through image warping[C].In:Proceedings of the 3rd International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis.Rome,Italy,2003:516-521.

        [3]解凱,郭恒業(yè),張?zhí)镂?一種具有徑向畸變校正的圖像整合算法[J].電子學(xué)報(bào),2004,32(10):1726-1729.

        [4]肖志濤,國(guó)澄明,孟翔宇.基于Hough變換的傾斜文本圖像的檢測(cè)[J].紅外與激光,2002,31(4):315-317.

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        [6]Tekalp A M.Digital Video Processing[M].北京:清華大學(xué)出版社,1998:165-166.

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