双目视觉中的角点检测算法研究

双目视觉中的角点检测算法研究

时洪光,张凤生,郑春兰

(青岛大学机电工程学院,山东青岛　266071)

摘　要:为了实现双目视觉中的特征提取与立体匹配,在研究现有角点检测算法的基础上,提出一种改进的Harris角点检测算法。该算法首先采用图像分块和邻近角点剔除的策略,实现了阈值的自适应调节,并保证角点分布的均匀和避免角点聚簇的产生。结合Forstner检测算法,将精度提高到亚像素级。编程计算结果验证了该方法的准确性和稳定性。

关键词:双目视觉;特征点提取;角点检测;自适应调节

中图分类号:TP391　　　　　文献标识码:A　　　　　文章编号:10042373X(2010)1220097202

ResearchonCornerDetectionAlgorithmforStereoVisionSHIHong2guang,ZHANGFeng2sheng,ZHENGChun2lan(CollegeofMechanical&ElectricalEngineering,QingdaoUniversity,Qingdao266071,China)

Abstract:AnimprovedHarriscornerdetectionmethodbasedonthestudyontheexistingcornerdetectionmethodsispresentedfortherealizationoffeatureextractionandstereomatchinginstereovision.Bytheimagesegmentationandneigh2boringpointeliminatingmethods,theself2adaptiveadjustmentofthresholdwasachieved,theuniformdistributionofthecor2nerpointswasguaranteed,andthegatheringoftoomanycornerswasavoidedeffectively.Thealgorithmalsopromotedtheaccuracyofthecornerdetectiontotheorderofsub2pixelsincombinationwithForstnerdetectionalgorithm.Theprogrammingcalculationresultsverifyitsaccuracyandstability.

Keywords:stereovision;featurepointextraction;cornerdetection;self2adaptiveadjustment

　　虽然角点没有明确的数学定义,但人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘曲线上曲率极大值的点

[1]

量的一阶差分。定义:

1-h(x,y)=e

π2

x2+y2

2

。目前,角点检测方法主要分为基于图

2

2

(1)

像边缘的方法[2]和基于图像灰度的方法[3]2类。前者在很大程度上依赖于图像的分割和边缘的提取,算法复杂,计算量大;后者主要通过计算点的曲率及梯度来检测角点,算法简单,计算量小。Harris角点检测方法是一种直接基于灰度图像的角点提取算法,具有较高的鲁棒性,能够在图像旋转、灰度变化以及噪声干扰等情况下准确提取出角点,应用广泛[4]。但该方法需要人为设定一个阈值,且精度只能达到像素级。为此,本文提出一种改进的Harris角点检测方法,实现了阈值自动设定,并把精度提高到亚像素级。1　Harris角点检测算法

Harris角点检测算法的基本思想是[5]:在图像中

为一阶高斯平滑函数,令:

Iu(x,y)=X3h(x,y),　Iv(x,y)=Y3h(x,y)

2

2

Iuv(x,y)=XY3h(x,y)(2)

进而可得:

M(x,y)=

Iu(x,y)Iuv(x,y)

2

Iuv(x,y)Iv(x,y)

2

(3)

那么,窗口能量变化可以由下面的公式求出:

R=det(M)-k・tr2(M)

(4)

式中:R是窗口能量的变化值;det(M)是矩阵M的行列式;tr(M)是矩阵M的轨迹;k为与检测灵敏度有关的经验值,k越小,则检测越灵敏,一般k取0～0.04。Harris角点从R的局部极大值点中产生,至于R取多大

才能作为角点,这就需要人为设定一个阈值T,而T的取值依赖于图像的属性。特别是颜色深浅不同,难以确定,使得用户在设定具体阈值时比较盲目,只能多次设定比较后才能获得相对理想的角点[6]。另外,往往特征值较大的点只集中在某些区域,这样可能导致检测出的角点分布不均匀;如果降低T,尽管角点分布总体上趋于均匀和合理,但将导致角点紧挨在一起,产生角点聚

97

设计一个局部检测窗口,当该窗口沿各个方向做微小移动时,考察窗口的平均能量变化。当该能量变化超过设定的阈值时,就将窗口中的中心像素点提取为角点。

对于一幅图像I,假设X,Y分别为其行向量和列向

收稿日期:2010202208

图像分析时洪光等:双目视觉中的角点检测算法研究

础算法,但是精度只能达到像素级。Forstner检测算法可以提高定位精度,但受图像灰度和对比度的变化影响较大。Forstner检测算法的基本思想是[8]:对于角点,对最佳窗口内通过每个像元的边缘直线(垂直于梯度方向)进行加权中心化,得到角点的定位坐标;对于圆点,对最佳窗口内通过每个像元的梯度直线进行加权中心化,得到圆心的坐标。

本文将2种方法结合,以提高角点定位精度。具体方法是:首先利用改进的Harris角点检测算法提取出一定数量的特征点,这些特征点都是图像局部范围内最优的特征点,每个特征点对应于一个具体的像素,因为它的精度只能达到像素级;然后将提取的特征点作为Forstner最佳窗口的中心点,在窗口内进行加权中心化操作,精确定位特征点的位置,将精度提高到亚像素级别。3　实验结果分析

簇的现象。这些都将影响后续的分析和处理。2　改进的Harris角点检测算法

本文算法首先采用图像分块和邻近角点剔除的策

略[7],避免阈值的设置,并保证角点分布的均匀和避免角点聚簇的产生。然后,结合Forstner检测算法将精度提高到亚像素级。2.1　自动设定阀值

在角点筛选前,先对图像进行分块,这样能保证角点分布均匀。在图像分块时,为避免存在大面积越界分块,同时保证对较大图像进行处理时,有同样的效果,采用固定块数的分块法,而非固定单位边长的方法。对于图像块中被检测出的角点,将其按R值的大小排序,保留R值相对较大的角点。至此,在图像各个区域中特征明显的角点均已被检测出,实现了角点分布的均匀性。但此时,可能在一个角点很邻近的周围还存在其他角点,即在局部的区域可能会出现角点聚簇的现象,这可能导致在特征点匹配处理时误匹配几率显著增加。因此,必须采用一定的策略减弱或消除这种现象。在实现角点的均匀分布之后,再加入邻近点剔除策略,具体方法是:选用一个模板(如3×3)对整幅图像进行处理,若在该模板下存在不止一个角点,则只保留其R值最大的角点,以达到剔除邻近点的目的。实例计算表明,该策略能较好地抑制角点聚簇现象的产生。至此,完成了对整幅图像的角点检测。

该算法的具体实施过程是对图像中的每个像素点操作,得到矩阵M,利用高斯滤波求出新的M,再计算R值。在图像分块中,对每一图像块,检测图像块中存在的角点,将检测出的角点R值存储在数组R[N]中。其中,N为数组的大小,即角点的个数。然后,对R[N]按R值的大小进行排序,假设排序(本文选择按从大到小排序)后的数组为R′[N]。选取数组R′[N]中R值相对较大的角点作为最终的角点,即在N个角点中选取λ×N(λ∈(0,1])个角点作为最终的角点。为了保证各分块中均有角点被保留,本文采用循环迭代算法对λ值进行求解:在(0,1)内取一较小的值作为λ的初始值(本文取λ=0.02),用λ=λ+step进行循环迭代(本文取step=0.02),以判断λ值。若λ=1,终止迭代;否则,判断含有角点的各图像块中是否有角点被保留,如果是,则终止迭代,取此时的λ值。最后,对整幅图像进行邻近角点剔除操作。本文选用3×3的操作模板,若模板下存在的角点数大于1,则只保留R值最大的角点。2.2　提高角点定位精度

Harris检测算法编程实现起来简单,只需对图像

为了验证该方法的准确性、稳定性,这里采用

VC++2005编制了计算程序。在白天和夜晚两种不同光照条件下进行角点检测实验。实验采用7×7的黑白棋盘格,对中间的36个角点进行检测。实验过程中将实验用棋盘格变换成多个不同的方位进行角点检测,图1为实验效果图。可以看出,本文的方法在不同的光照条件下和不同的方位都能稳定准确地提取角点。

图1　角点提取效果图

为了验证角点定位的精度,选用5个坐标已知的角

点进行实验。分别采用Harris方法和本文的方法进行角点定位(单位:像素),结果见表1。由表1数据可知,本文的方法能显著提高角点的定位精度。

表1　角点定位结果比较

特征角点理想坐标

Harris方法

A

B

C

D

E

提取坐标

本文方法提取坐标

(100.0,(200.0,(300.0,(400.0,(500.0,100.0)200.0)300.0)400.0)500.0)(98,(200,(302,(402,(498,99)198)301)399)501)(99.3,99.8)

(199.9,(301.4,(399.6,(500.2,199.6)300.7)400.8)500.1)

进行一阶差分和卷积运算,这些都是图像处理中的基98

(下转第102页)　

图像分析闫　志等:基于多目标优化的SIFT特征匹配算法

可以看出,与实际的闭合曲线运动轨迹存在误差。从提

取出的相机运行轨迹(见图9)来看,相机从某一起点出发并最终回到同一起点,较好地完成了闭合的曲线运动。

参　考　文　献

[1]TOMASIC,KANADET.Detectionandtrackingofpoint

feature[R].CarnegieMellonUniversityTechnicalReportCMU2CS2912132,Pittsburgh,USA,1991.

[2]高建,黄心汉.一种简化的SIFT图像特征点提取算法[J].

图9　相机轨迹(闭合曲线)描述

5　结　语

本文针对地面提出了一种改进的SIFT特征匹配

算法。首先在采集的图像中提取出SIFT粗匹配特征点,然后再对这些特征点进行多目标优化分析,实现特征点的二次精确匹配。从实验结果可看出,这种算法效果明显,能够有效地避免地面图像中的噪声点、孤立点对图像匹配的影响,从而有效地提高了匹配精度。

计算机应用研究,2008,25(7):221322215.

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[10]傅英定,成孝予,唐应辉.最优化理论与方法[M].北京:国

防工业出版社,2008.

作者简介:闫　志　男,1983年出生,山西临汾人,硕士研究生。研究方向为信号与信息处理。

王黎明　男,1979年出生,山西运城人,教授,中北大学博士生导师。主要从事信号与信息处理、图像处理等方面的研究。陈　平　男,1983年出生,安徽池州人,中北大学博士研究生。主要从事图像处理、信号与信息处理等方面的研究。

　　(上接第98页)4　结　语

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PatternRecognition,

本文对Harris角点检测算法进行改进,采用图像分块和邻近角点剔除策略,避免了阈值的设置,并保证角点分布的均匀和避免角点聚簇的产生。结合Forstner检测算法,将角点检测精度提高到亚像素级。对实际图像进行了角点检测实验,结果验证了本文方法的准确性和稳定性,对双目视觉系统的研究具有较强的实用价值。

参　考　文　献

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cornerdetectiontechnique[C]//ProceedingsofIEEEInter2

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作者简介:时洪光　男,1984年出生,硕士研究生。主要研究方向为测试技术与智能仪器。

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