数字摄影测量中特征点的提取方法研究_图文

1、第13卷增刊2005年11月光学精密工程Optics and Precision Engineering Vol.13Supp.Nov.2005收稿日期:2005207220;修订日期:2005209215.文章编号10042924X (2005增20236204数字摄影测量中特征点的提取方法研究胡小平,廖海洋(重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆400044摘要:数字摄影测量中自动检测与提取相片中的特征点是关键的第一步。本文以最为著名的Harris 角点提取法为基础进行研究,以1幅角点特征显著的电话机图片为实验样品,用Matlab 软件编程对算法进行验证。通过实验,提出了改进的角点提

2、取方法,避免了原始Harris 方法中选择经验常数k 的不确定性和随意性的缺陷,使角点提取更为可靠。本文用同一幅相片检验2种不同算法对图像的角点进行提取的效果,可以看出改进后的方法准确度达90%以上。作为应用的示例,对相机标定图案进行了角点提取。关键词:数字摄影测量;特征点;角点提取法中图分类号:P231.5文献标识码:AMethodology study of featu re point extraction in digital photogramm etryHU Xiao 2ping ,L IAO Hai 2yang(Key L aboratory of O ptoelect roni

3、c Technolog y an d S ystems ,M O E ,Chongqi n g U ni versit y ,Chongqi ng 400044,Chi na Abstract :Automatic detection and ext raction of t he feat ure point in t he pict ure is t he first critical step in digital p hotogrammet ry.Based on t he most pop ular Harris corner ext raction met hod ,a telep

4、 hone image wit h salient corner feat ures is used as t he sample in experiment ,and Matlab to program t he al 2gorit hm.Having conducted a lot of experiment s ,a modified corner ext raction algorit hm is proposed.Compared wit h t he original one ,t he modified algorit hm can avoid uncertainty and r

5、andomness in choosing t he experience constant k inherent to t he original algorit hm.For two different algorit hms ,t he image sample is t he same.It is o bvious t hat t he accuracy of modified algorit hm is over 90%.The technique to ext ract t he camera calibratio n pattern corners is used.K ey w

6、ords :digital p hotogrammet ry ;feat ure point ;corner ext raction1引言以激光扫描为主的光学方法中测量用仪器一般都比较精密、贵重且对操作人员的要求也很高。随着计算机视觉技术的不断发展以及数码相机价格的不断降低,数字摄影测量技术可以较低的成本直接应用于工业产品的测量,建立产品的三维模型。但是在从实景转化到相片的过程中,三维变成了二维,其中深度信息丢失了。因此数字摄影测量的关键任务在于:(1根据场景中已知点的坐标或距离求出相机拍摄位置;(2利用1幅或多幅图像上的像点坐标求出场景中重要部位的深度信息。具体来说三维场景点深度信息的自动求

7、解一般按以下5个步骤进行:(1特征点自动检测与提取;(2特征点匹配;(3估计基础矩阵;(4重新匹配;(5相机自动标定及三维场景点的坐标计算。由此可见特征点的自动检测与提取是关键的第一步。虽然边缘检测可以提取被测物体的某些特征122,但因边缘厚度不好控制,提取精度不高,而且非边缘信息不能提取。目前广泛采用Harris 角点检测法提取角点作为特征点,可以得到被测物体的更多信息,因此有必要对此方法进行研究。2原始Harris 角点提取法的原理原始Harris 角点提取法的基本思想如图1所示。在1幅图片的不同区域分别开了3个窗口,窗口可以沿任意方向进行移动。可以看出在灰度均匀的地方任意移动窗口时窗口内

8、任何一点像素的灰度值不会发生任何变化;在边缘上沿着边缘方向移动窗口时也不会有任何像素值发生变化;但是当窗口在位于角点上方任意移动时,窗口内便有很多邻接角的像素灰度值会发生很大的变化。下面的公式(1正确地反映了对灰度值变化的度量:E (u,v =x ,yw (x ,y I (x +u,y +v -I (x ,y 2,(1其中W (x ,y 为窗函数,I (x ,y 为原位置灰度,I (x +u ,y +v 为移动后位置的灰度。上式按泰勒级数展开后可近似用矩阵的二次型表示为:E (u ,v (u ,v M u v,(2M =x ,yw (x ,y I 2x I x I y I x I yI 2y.

9、(3其中M 为2×2对称阵,I x 、I y 分别为该点的灰度在x 、y 方向上的偏导数,窗函数通常取1。Har 2ris 检测法的原理就是通过计算M 矩阵的行列式和它的迹来判断窗口中是否有角点存在。计算公式如下:(x ,y =|M (x ,y |+k Tr 2M (x ,y ,(4式中k 是经验常数,一般取0.04。将计算出的点按二次曲线进行拟合, 在取得局部极大值处便是角点的位置3。式(4说明行列式的值大,迹的值小为角点信号,反之为边缘信号。图1Harris 角点检测法基本思想Fig.1Basic idea of Harris corner detection3用比值计算(x ,

10、y 的方法原始角点检测法计算公式中的k 值会因相片状况的不同取值很不好把握。考虑到(x ,y 的实质是角点检测信号,行列式的值大,迹的值小为角点信号,反之为边缘信号的特点,本文提出另外一种用比值计算(x ,y 的方法。经过实际编程的检验,可以认为该方法更可靠,现给出该种检测法的计算公式如下:(x ,y =|M (x ,y |Tr M (x ,y +.(5用比值法计算出的效果虽然好,但矩阵M 的迹Tr M (x ,y 有时可能会为零。为了避免此情况,在式(5中的分母中补加很小的数。使用Mat 2lab 编程能自动补加合适的很小的数。这样,使用改进的Harris 角点检测法的关键是计算出I x 、

11、I y ,即该点的灰度在x 、y 方向上的偏导数,矩阵的行列式和迹都可随之求出。计算行列式的公式:|M (x ,y |=I 2x I 2y -I 2xy .(6计算迹的公式:Tr M (x ,y =I 2x +I 2y .(7在图像处理中不易求得偏导数,利用下面的卷积核与原图像做卷积便可求得原图像每一点的偏导732增刊胡小平,等:数字摄影测量中特征点的提取方法研究数。偏微分卷积核是3×3矩阵,列示如下:-101-101-101.在Matlab 中,使用imfilter 函数即可方便地实现上述计算4。本文通过Matlab 编程来验证改进Harris 角点检测法的可靠性和正确性。此法只能

12、用于对灰度相片的角点检测,若为R G B 图像则需将其转换为灰度图像。还有一点需要特别说明的是当对图像求偏导数后,所得到的图像其噪声将会很大,需要用高斯滤波器对其进行平滑滤波5,将滤波后的图像I x 、I y 代入上式进行计算才能正确检测到图片中的角点。4算法验证结果及其应用图2和图3是用同一幅相片验证 2种算法的效果图片,可以看出改进后的角点提取法准确度要高于原始Harris 角点检测法。图2原始Harris 角点检测法验证效果图Fig.2Validation on original Harris corner detection图3改进的Harris 角点检测法验证效果图g.3Valida

13、tion on modified Harris corner detection该方法的应用之一就是对相机进行标定,此时可采用有规则的图案,通常是黑白相间的方格图案6。因为该图案中角点与角点之间的距离为已知, 所以可用来对相机进行标定。第一步就是将标定图案中所有角点的位置坐标提取出来。图4是对相机标定图案提取角点的情况。可以看出此时角点提取的准确率为100%。(a 原始相机标定图案(a Original camera calibration pattern(b 角点提取后的结果(b Result of corner extraction图4提取相机标定用图案的角点情况Fig.4Result o

14、f calibration pattern corner extraction5结论Harris 角点提取方法是一种很好的提取相片中特征点的方法。但由于原始Harris 方法中存在经验常数k 。使用起来随意性较大,造成角点提取可靠性的降低。本文提出的比值法改进了原法的不足之处,避免了选用经验常数k ,根据实验验证可以看出改进后的Harris 角点检测法具有可靠性好,准确度高等优点,可直接应用于对相机标定图案的角点提取,此时的准确度可达到100%。该方法还可用于图片的缝接等技术中,因而具有广泛的应用前景,值得对其进行更加深入的研究。832光学精密工程第13卷 参考文献:1吴晓波.图像边缘特征分析

15、J .光学精密工程,1999,7(1:59262.WU X B.Analyzing of the characteristic of image edge J .O ptics and Precision Engineering ,1999,7(1:59262.(in Chinese 2赵巨波,孙华燕,杜巍.一种图像边缘特征提取算法J .光学精密工程,2000,8(4:3252327.ZHAO J B ,SUN H Y ,DU W.Edge feature extraction method for image J .O ptics and Precision Engineering ,2000,8(4:3252327.(in Chinese 3P HIL IP TORR.A S t ructure and motion toolkit in M atlab Z.Web literature.4T H E MA T HWOR KS ,INC.M atlab user s manual Z.2002.5G