馬瑩瑩，付躍剛，勞達寶，周維虎

（1.長春理工大學(xué) 光電工程學(xué)院，長春 130022；2.中國科學(xué)院光電研究院，北京 100094）

激光跟蹤儀靶球識別圖像處理方法研究

馬瑩瑩1，2，付躍剛1，勞達寶2，周維虎2

（1.長春理工大學(xué) 光電工程學(xué)院，長春 130022；2.中國科學(xué)院光電研究院，北京 100094）

激光跟蹤儀是大型裝備制造過程中的大尺寸精密測量儀器，在跟蹤測量過程中，容易丟失目標，影響工作效率，無法繼續(xù)跟蹤。圖像處理法對靶球進行目標識別，以實現(xiàn)靶球的斷光續(xù)接。本文采用模板匹配和Hough變換兩種方法，首先將圖像處理技術(shù)應(yīng)用于模板匹配，先對拍攝到的靶球進行不同的邊緣提取法處理，然后再利用模板匹配法，提取目標靶球的中心坐標；其次利用Hough變換法求取并標定靶球中心坐標。通過對比不同方法提取到的目標的中心坐標，得到較為準確的提取方法，實現(xiàn)在脫靶后激光跟蹤儀準確的跟蹤目標。

激光跟蹤儀；斷光續(xù)接；圖像處理；模板匹配；Hough變換

激光跟蹤儀是大型裝備制造過程中的大尺寸精密測量儀器，在跟蹤測量過程中，當(dāng)目標丟失時，影響工作效率，無法繼續(xù)跟蹤，需要在斷光續(xù)接情況下實現(xiàn)快速續(xù)接。要解決激光跟蹤儀的“斷光續(xù)接”問題需要先對目標靶球進行識別。本文主要研究的是用圖像處理方法識別目標靶球，即當(dāng)激光跟蹤儀在跟蹤過程中丟失跟蹤目標，造成脫靶現(xiàn)象時，對安裝在激光跟蹤儀上的相機拍攝的目標圖像進行處理，識別出目標靶球，并提取其中心坐標，完成對目標靶球的識別。目前，在目標識別方面，國內(nèi)外都有很多的研究，常用的是基于中心位置識別法對目標進行識別；基于HRRP的目標識別特征提取法對目標進行識別；基于不變量的局部描述算子的特征識別及匹配和基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法的特征識別及匹配的；基于圖像不變量提取目標特征進行目標識別的；基于改進的序列相似性檢測算法和改進的均值移動算法進行目標識別和跟蹤等［1-7］。

1 實驗介紹

本文主要是為了提取目標靶球的中心坐標，目標提取系統(tǒng)的原理是:利用不同的方法找到目標靶球，并標定出其中心坐標?；趫D像處理實現(xiàn)目標提取，本文利用兩種方法提取目標靶球的中心坐標，方法一是先利用邊緣檢測算子提取邊緣，常用的邊緣檢測算子有Sobel算子、Laplace算子、Canny算子，然后再利用模板匹配的方法標定出目標靶球并提取中心坐標；方法二是利用Hough變換的方法直接提取標定出目標靶球的中心坐標；找到目標靶球后調(diào)整控制系統(tǒng)，使激光跟蹤儀繼續(xù)跟蹤目標。圖1是激光跟蹤儀提取目標靶球的流程圖。

圖1 靶球目標提取

2 目標提取

2.1 邊緣檢測模板匹配法

圖像邊緣提取是對輸入的圖像進行一系列處理變換，使要處理的目標邊緣更加突出。圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)在很大程度上影響最終模板匹配的正確率，圖像的清晰度往往由于自然因素或者設(shè)備因素等的限制而導(dǎo)致不理想，為后續(xù)的匹配帶來嚴重影響，甚至可能造成匹配錯誤，無法準確提取目標靶球。因此，邊緣提取的效果一定程度上影響到提取靶球中心的正確率，影響靶球目標跟蹤定位系統(tǒng)的準確性。

2.1.1 邊緣檢測

目前，提取靶球目標常用的邊緣檢測方法有三種:Sobel算子邊緣檢測法、Laplace算子邊緣檢測法和Canny算子邊緣檢測法。

Sobel算子邊緣檢測法就是利用Sobel算子和拍攝的含有目標靶球的圖像作平面卷積，求得相應(yīng)的亮度差分近似值，即找到有差異的相鄰的像素，并增加其對比度，這些有差異的像素對應(yīng)的就是目標靶球的邊緣信息［13］。Sobel算子利用快速卷積函數(shù)，是用于邊緣提取的主要濾波算子，該算子由于簡單有效，應(yīng)用廣泛。但是由于Sobel算子并沒有徹底的將圖像的背景和主題嚴格的區(qū)分開來，因此提取的圖像輪廓很多時候不是令人很滿意的［13］。

Laplace算子邊緣檢測法就是利用Laplace算子和拍攝的含有目標靶球的圖像做卷積，得到的邊緣像素就是二階梯度圖像產(chǎn)生零交叉時的位置對應(yīng)的像素，也就是目標靶球的邊緣信息。一幅圖像中某一個較暗的區(qū)域內(nèi)如果有一個亮點，那么使用拉普拉斯運算就會使得該亮點變得更為明亮［14］。因為圖像中那些灰度發(fā)生跳變的區(qū)域，就是圖像的邊緣，因此在圖像邊緣檢測中，拉普拉斯瑞華模板是很有用的。Laplace算子由于采用了二階導(dǎo)數(shù)，抗噪能力比較差，拉普拉斯對噪聲敏感，會產(chǎn)生雙邊效果，不能檢測出邊的方向。因此，通常只是用來起到輔助的角色，檢測某一像素是在邊緣的亮的一側(cè)還是暗的一側(cè)，而不直接用于邊緣檢測；或者該方法只是用來確定邊緣的位置。

Canny算子邊緣檢測法是首先用高斯濾波器平滑含有目標靶球的圖像，然后用一階偏導(dǎo)有限差分計算相關(guān)的梯度幅值和方向，再接著就是對梯度幅值進行非極大值抑制，最后對邊緣的檢測和連接利用的是雙閾值算法，即可標記出目標靶球的邊緣信息［15］。Canny算子提取的邊緣線性連接程度很好，而且對邊緣提取的完整度也很好，邊緣線很細膩，因此Canny算子是很不錯的局部極值邊緣檢測。

2.1.2 模板匹配

模板匹配是一種有效的模式識別技術(shù)，它能利用圖像信息和有關(guān)識別模式的先驗知識，更加直接的反應(yīng)圖像之間的相似度。模板是一幅已知的小圖像，本文的模板就是經(jīng)過邊緣檢測后的圖像中的目標靶球，模板匹配就是在邊緣檢測處理后的圖像中找尋目標靶球。已知在邊緣檢測后的圖像中含有要尋找的目標靶球，且該目標靶球圖像與模板靶球圖像具有相近的尺寸和方向，通過一定的算法可以在圖中找到目標靶球，并確定其中心坐標的坐標位置［8-9］。

本文中所采用的模板匹配就是利用傳統(tǒng)的模板匹配算法，搜索子窗口步長為1，依次逐步進行遍歷整幅圖像，計算整幅搜索子圖與目標靶球的相關(guān)系數(shù)，簡單的說，就是選取目標靶球為模板，然后與邊緣處理后的圖像每個搜索子窗口進行對比，算出其相關(guān)系數(shù)，設(shè)置閾值為T，當(dāng)相關(guān)系數(shù)大于閾值T時，說明匹配成功；當(dāng)相關(guān)系數(shù)小于閾值T，說明未能匹配上。

2.2 Hough變換

Hough變換的基本原理在于，利用點與線的對偶性，將圖像空間的線條變?yōu)閰?shù)空間的聚集點，從而檢測給定圖像是否存在給定性質(zhì)的曲線［16］。試驗中，由于靶球半徑在圖像中是變化的，因此就相當(dāng)于是在圖像中找半徑和圓心都未知的圓，把參數(shù)平面擴大為三維空間，即x-y-R三維。采用參數(shù)方程x=a+rcosθ,y=b+rsinθ，這樣圖

像平面上的一個點就對應(yīng)到參數(shù)平面的一條曲線上。圖像邊緣除了位置信息外，還有同樣很重要的方向信息，根據(jù)圓的性質(zhì)，圓的半徑位于圓上任意一點的法線之上，即垂直于圓的切線的直線上［16］。因此，我們?nèi)圆捎玫氖?維的參數(shù)空間，圓圖像空間中的一個圓對應(yīng)到參數(shù)空間中的某一個點，參數(shù)空間中的一個點對應(yīng)到圖像空間中就是一個圓，圓圖像空間中在同一個圓上的點，它們的參數(shù)時相同的，即a，b相同，那么在參數(shù)空間中都過同一個點（a，b）那么對應(yīng)圖像空間中就是同一個圓，因此，可以根據(jù)原圖像空間中的所有點變換到參數(shù)空間后，參數(shù)空間中的點的聚集程度來判斷圖像空間中是不是近似的圓。如果有的話，這個參數(shù)就是圓的參數(shù)［17］。

3 實驗

本文采用了邊緣檢測模板匹配法和Hough變換法兩種不同的方法提取目標靶球的中心坐標。其中邊緣檢測模板匹配法利用不同的圖像預(yù)處理發(fā)對不同背景光下拍攝的圖像進行預(yù)處理，提取靶球的邊緣，然后利用模板匹配法確定目標靶球的位置，提取其中心坐標；Hough變換法則是利用Hough變換提取目標靶球的外圓輪廓，標定圓心坐標，即靶球的中心坐標。比較這兩種方法提取到的靶球的中心坐標的準確性，最終選出最為合適的靶球中心坐標提取法。

3.1 模板匹配法

（1）Sobel算子邊緣檢測法

利用Sobel算子對不同背景下圖像進行預(yù)處理，提取靶球中心坐標，結(jié)果如圖2所示，圖2（a）和圖2（b）分別為不同背景下拍攝的靶球目標，利用Sobel算子對圖像進行預(yù)處理，提取靶球目標，利用模板匹配法對靶球目標進行中心坐標提取分別得到圖2（c）和圖2（d）。

圖2 Sobel算子處理圖像結(jié)果

Sobel邊緣檢測法后，利用模板匹配法提取靶球目標中心坐標，結(jié)果如表1所示:

表1 Sobel邊緣檢測法處理后提取的靶球中心坐標

Sobel算子檢測邊緣的原理是是像素點上下、左右鄰點灰度值加權(quán)，在邊緣點達到極大值。Sobel算子檢測邊緣能夠平滑噪聲，能夠精確的判斷邊緣方向的信息，但是邊緣定位的精度不是很高。因此，當(dāng)對定位精度要求不高的時候，可以利用Sobel算子檢測邊緣進行處理。

（2）Laplace算子邊緣檢測法

利用Laplace算子對不同背景下圖像進行預(yù)處理，提取靶球中心坐標，結(jié)果如圖3所示，圖3（a）和圖3（b）分別為不同背景下拍攝的靶球目標，利用Laplace算子對圖像進行預(yù)處理，提取靶球目標，利用模板匹配法對靶球目標進行中心坐標提取分別得到圖3（c）和圖3（d）。

Laplace算子處理后，利用模板匹配法提取靶球目標中心坐標，結(jié)果如表2所示。

圖3 Laplace算子處理圖像結(jié)果

表2 Laplace算子處理后提取靶球中心坐標

（3）Canny算子

利用Canny算子對不同背景下圖像進行預(yù)處理，提取靶球中心坐標，結(jié)果如圖4所示，圖4（a）和圖4（b）分別為不同背景下拍攝的靶球目標，利用Canny算子對圖像進行預(yù)處理，提取靶球目標，利用模板匹配法對靶球目標進行中心坐標提取分別得到圖4（c）和圖4（d）。

圖4 Canny算子處理圖像結(jié)果

Canny算子處理后，利用模板匹配法提取靶球目標中心坐標，結(jié)果如表3所示:

表3 Laplace算子處理后提取靶球中心坐標

Canny算子在提高對景物邊緣的敏感性的同時，可以抑制噪聲的方法才是好的邊緣提取，但是由于采用的是不同背景下的同一模板，在匹配的時候難免出現(xiàn)誤差，提取出的靶球的中心坐標仍然不是最佳。

3.2 Hough變換

利用霍夫變換提取目標靶球圓的外輪廓，然后標定出圓心坐標，即為靶球的中心坐標，為避免場景中還有其他圓導(dǎo)致目標提取錯誤，考慮靶球直徑的因素，設(shè)置圓的半徑為1.2cm～1.7cm。結(jié)果如圖5所示，圖5（a）和圖5（b）分別為不同背景下拍攝的靶球目標，圖5（c）和5（d）為利用霍夫變換提取出的目標把球?qū)?yīng)的外圓，圖5（e）和圖5（f）為標定出目標靶球的外圓的圓心坐標，即靶球的中心坐標。

圖5 Houg變換提取目標靶球

Hough變換求取靶球中心坐標，結(jié)果如表4所示。

表4 Hough變換提取的靶球中心坐標

再進行多次實驗驗證，最后得到Hough變換法標定靶球的中心坐標，誤差均很小。

3.3 實驗結(jié)果分析

以上實驗結(jié)果表明，邊緣檢測模板匹配法均存在不同的誤差，對相同環(huán)境，但是不同自然光條件下拍攝的圖像進行邊緣檢測處理，并進行模板匹配，對得到的多組數(shù)據(jù)進行處理，計算得到的靶球中心坐標到實際目標靶球中心坐標的距離，如圖6所示:

圖6 實驗求得靶球中心坐標和實際靶球中心坐標的偏差

選取靶球坐標的個數(shù)，縱坐標表示用這幾種方法得出的靶球的中心坐標得到的和靶球?qū)嶋H中心坐標的偏差。實驗中，Sobel算子預(yù)處理得到靶球中心坐標和實際靶球中心坐標的偏差的范圍是45-280pixel，Laplace算子預(yù)處理得到靶球中心坐標和實際靶球中心坐標的偏差的范圍是25-145pixel，Canny算子預(yù)處理得到靶球中心坐標和實際靶球中心坐標的偏差的范圍是22-45pixel，Hough變換預(yù)處理得到靶球中心坐標和實際靶球中心坐標的偏差的范圍是1-5pixel，通過比較縱坐標的值可知，Hough變換法所得到的靶球中心坐標和實際靶球中心坐標的距離偏差最小。

4 結(jié)論

本文通過對比圖像預(yù)處理法和Hough變換法提取目標靶球中心坐標，實驗結(jié)果表明，利用Sobel算子，Laplace算子和Canny算子預(yù)處理圖像，然后利用模板匹配法提取的靶球中心坐標，均存在很大誤差，而Hough變換能夠相對精確的提取目標靶球的中心坐標。因此，Hough變換法作為提取目標靶球中心坐標的一種常用方法，并將其應(yīng)用于激光跟蹤儀對目標靶球的跟蹤實驗，能夠?qū)崿F(xiàn)在脫靶后激光跟蹤儀準確的跟蹤目標。

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The Image Processing Method of Laser Tracker Target Recognition

MA Yingying1，2，F(xiàn)U Yuegang1，LAO Dabao2，ZHOU Weihu2
（1.School of Optoelectronic Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022；2.Academy of Optoelectronics，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100094）

Laser tracker is a large size precision measuring instruments for large scale equipment manufacturing process. In the process of tracking measurement，it is easy to lose the target，and affects the efficiency of the work，making it unable to continue tracking.In this paper，image processing method for target recognition of target ball is used in order to achieve the target ball when it is break off liaght.We use two methods which are the template matching and Hough transform.First of all，the image processing technique is applied to template matching.Firstly，we use different edge extraction methods to deal with target ball by shot，and then use the template matching method to get the center coordinates of the target ball；Next we will use Hough transform method to get and demarcate the center coordinates of the target ball.By comparing the different methods which are used to get the center coordinates of the target ball，we will get the most accurate extraction method，and get the accurate tracing of laser tracker on target to achieve the goal after miss.

laser tracker；break off light；image processing；template matching；Hough transform

TP751

A

1672-9870（2016）05-0035-05

2016-03-16

馬瑩瑩（1989-），女，碩士研究生，E-mail:mayingying0928@163.com

周維虎（1962-），男，教授，博士生導(dǎo)師，E-mail:zhouweihu@aoe.ac.cn