摄影测量中标记点编码与解码的方法_图文

1、第 30卷 第 4期 2009年 7月技 术 与 创 新 管 理TECHNOLOGY AND I N NOVATI O N MANAGE MENTVol . 30 No 14 July 12009【 技术应用与研究 】摄影测量中标记点编码与解码的方法 3陈玉萍 1, 苏 博 2(1. 陕西能源职业技术学院 电子工程系 , 陕西 咸阳 712000; 2. 西安科技大学 计算机科学与技术学院 , 陕西 西安 710054摘 要 :近景摄影测量中 , 可以在待测物体表面分布一些易于识别的标记点 , 以提高特征识别的准确性和精度 , 保 证多幅图像间特征点对应匹配的可靠性 。 文中讨论了多种标记点的

2、编码与解码 , 对各种标记点进行了分析 , 讨论 了在不同的情况下使用不同的编码标记点可以起到准确识别和精确定位 , 提高效率 , 为图像识别打下良好的基础 。 关键词 :近景摄影测量 ; 编码标记点 ; 图像识别中图分类号 :J 419. 9 文献标识码 :A 文章编号 :1672-7312(2009 04-0516-04Encodi n g M ethod of M easure ment mS U Bo 2ent Engineering, Shaanxi Energy Institute, X ianyang 712000, China Abstract:D points on the

3、object t o be measured is a reliable and common method for achieving op ti m u m target l ocati on and accurate corres pondence a mong multi view i m ages . I n this paper, the encoding and decoding of targets has been discussed, and coded targets has been analyzed . D ifferent coded targets used in

4、 different situati ons can hel p t o a 2 chieve accurate recogniti on, accurate l ocati on and high efficiency, and it is a basis of i m age recogniti on .Key words:cl ose shot phot o 2grammetry , coded target, i m age recogniti on1 研究背景摄影测量系统 , 通常是以近景摄影的方式实现 的 , 其优点是通过像片提供大量信息 , 施测周期短 , 可在瞬间完成测量全过程

5、 , 可对动态目标进行测量 , 可以多重摄影 , 有多余观测值 , 精度可靠 。 在由景物 的二维图像信息进行三维恢复的过程中 , 关键的就 是图像编码与解码问题 , 即对图形图像进行有效的 数字化处理 , 这样可以使计算机有效地识别图形图 像 , 为后面的图像的匹配处理做好最佳的准备工作 。 摄影测量系统的研究也有明显的发展 。 尤其在 标记点匹配上的研究有着长足的进步 。 图像匹配是 确定同一场景的两幅来自不同时间 , 不同视点 , 不 同成像几何或由不同传感器获取的图像在空间上相 对位置的过程 。 图像匹配在导航 , 目标跟踪 , 目标 识别 , 打击评估等领域有广泛的应用 。图像匹配算

6、 法目前主要有两大类 :一类是基于灰度相关的匹配 方法 , 它直接利用图像的灰度进行匹配 , 方法有最 小距离法 , 交叉相关法 , 相关系数法等 ; 另一类是 基于特征的匹配方法 , 这种方法需要先对图像提取 特征 , 比如点 , 线 , 面特征等 , 然后对提取特征后的 图像进行匹配 。 灰度相关的方法由于没有提取特征 的过程 , 计算较为简单 , 在程序设计上要比较简单 。 难度要小 , 比较通用 。某种程度上比基于特征的方 法复杂度要低 。但传统的基于灰度的方法 , 往往不能处理多传 感器的图像 。 误差也比较大 。 所以随着测量科技发 展 , 传统方法也随之改变 。为了处理多传感器图

7、像 之间的匹配 , 方法往往会选择基于特征的方法 。 例如对于大面积物体全场检测的三维数据拼3收稿日期 :2009-01-03作者简介 :陈玉萍 (1972- , 女 , 山西介休人 , 讲师 , 主要从事计算机教学与研究工作 .第 4期 陈玉萍等 :摄影测量中标记点编码与解码的方法接 , 为了避免多次拼接的累计误差 , 数据拼接应利 用数码相机对物体进行大面积全场拍摄 , 在拼接中 引入编码标志点 , 通过对物体表面的标志点编码特 征及空间特征进行检测 、 匹配 , 获得全场各拍摄图 像之间的坐标变换关系 , 从而构造出物体的空间特 征点框架 , 在此基础上利用小幅三维扫描获得的点 云数据

8、“ 粘贴 ” 到框架上的方法实现 。根据大面积 三维检测数据拼接的要求 , 对编码标志点的设计 、 检测进行了研究 。由于科技的发展 , 摄影测量越来越用于大型工 业 。 例如 , 汽车工业 , 机械制造业等等 。 以往的摄影 测量中标记点数量与匹配 , 识别的精度就成为难以 逾越的问题 。 所以 , 我们提出本文的摄影测量系统 中标记点的匹配的方法 。此方法运用大量的标记 点 , 对传统的标记点的匹配问题作了大胆改进 。2 编码标记点的特点所谓编码 ,何特性 , 如果图像分辨率不高或光照不理想 , 编码信 息可能会由于图像灰度值的变化而受损 , 影响编码 识别的正确率 。 本文提出了一种编码

9、方法及解码算 法 , 它不受编码点码段形变的影响 , 可以直接对其进 行读码 , 识别出不同的编码信息 。以前的图形图像的数字化大都以人工的方法进 行组合与设计 , 重用性和实用性都比较差 , 而且准确 性也不理想 。 近景摄影测量中所用编码点的外形多 种多样 , 常见的有圆形 、 方形 、 点阵等 。在设计编码 点时 , 在考虑其几何形状的同时应满足以下基本要 求 : 编码点尺寸应适当 。 如尺寸太大 , 粘贴时容易 变形 , 会影响测量精度 ; 如尺寸太小 , 受 CCD 分辨率 的影响 , 在获取的图像上编码难以识别 。 编码点 应具有唯一性 。 每一个编码点必须能够表征唯一的 编码信息

10、 , 不能重复 。下面介绍四种编码标记点 , 这四种编码标记点 都避免了人工标记点匹配效率差 , 实用性差 , 误差大 的缺点 。2. 1 环形编码标记点首先对编码标记点进行编码 。 具体的编码点的 构造如图 1。此种编码元如图 1所示 , 编码元中心为圆形 “ 目标点 ” 。 “ 目标点 ” 周围为与其同心的分段环状图 1 编码点构造图区域 , , 称为“ 编码带 ” 。 , 每份 24°, 相当于 。 (白色 或背 , “ 1” 或 “ 0” 。精度对于后续的相机标定及三维空间点坐标的反求 有着非常重要的意义 。 实验证明 , 应用此种所提出 的标记点提取准则能够快速 、 准确地

11、提取图像中的 标记点目标 , 受投影角度大小 、 噪声等因素影响小 , 编码元识别算法具有很高的准确率和精度 , 实用性 强 。但是 , 此种编码标记点在对其拍摄图像时 , 由于 拍摄角度发生变化 , 直接扫描编码点的码段会由于 编码点发生变形而引起读码错误 , 形成误码 。所以 我们对其进行了设计上稍微的改动 , 重新提出了与 其类似的一种编码标记点 , 但又能避免上述的环形 编码标记点缺点 。2. 2 改进的扇环编码标记点根据传统的环形编码点如图 1所示 。 我们提出 一种改进的编码标记点 , 如图 2 。图 2 改进的编标标记点本文针对图 1编 码 点 进 行 了 改进 , 设计了图 2

12、所示的编码点 , 即将编 码 点 的 外 环 分为 n 等份 , 每个单元 环 部 分 对 应 的圆 心 角 为 2/n 。编 码 点 的 码 段 用实心和空心分别表示不同的编码信息 , 实心码段表 7 1 5示 1, 空心码段表示 0, 不同实心码段和空心码段序 列的组合即可表示不同的编码点 。本文选取 n =8, 即将外环平均分为 8等份 , 每份中有实心或空心及对应的间隔部分 , 其中表示编码信息的码段部分对 应的弧度为 22. 15度 , 间隔部分对应的弧度为 22. 15度 。第二种提出的改进的编码方法可以满足对旋 转 、 缩放 、 变形的无关性 。 充分避免了环形编码标记 点缺点

13、。但编码容量受到一定限制 。 对于这种 8段等长 的扇环编码方法 , 排除重复编码后 , 编码容量为 30种 , 编码标记点数量有限 。 在近景测量系统中 , 如果 被测物体体积庞大 , 则编码点数量有限的弊病就暴 露出来 。 所以 , 上面的两种标记点的使用要分清适 用的场景 , 扬长避短 , 合理使用 。 图 3 圆形的编码标记点2. 3 圆形编码标记点介绍的 第三 种编 码标记点是一种圆形 编码标记点 , 唯一 特 征 的 标 志 编码标志点的编码决 定于编码点的位数和 排列方式 。根据待检测三维物体的尺寸确定编码点的位数 , 如图 3所示的编码标志点 , 其中 标志点和编码点全部为圆形

14、 , 标志点位于中央 , 面积 较大 , 编码点规则的排布在外围的圆周上 , 面积较 小 , 整个编码标志点的位置信息由中央的标志点圆 心位置提供 , 各个编码位上编码点的有无决定了不 同的编码信息 。编码标志点的编码取决于编码点的位数和排列 方式 。 根据待检测三维物体的尺寸确定编码点的位 数 , 尺寸越大的物体需要的编码标志点越多 , 标志点 周围的编码点数也需要相应地增加 , 需要更多位数 的编码标志点 。该方法结构简单 , 成本低廉 , 数据采集快 , 移动 方便 , 检测范围大 , 检测精度高 , 可满足三维物体特 别是大面积物体空间检测的需求 。但是由于其位数和排列方式是由待测三维

15、物体 决定的 , 所以这种标记点在编码时会比较的复杂 。 如果遇到待测物体比较庞大时 , 编码标记点会比较 的复杂 , 不利于使用 。 2. 4 立体锥形标记点最后 , 本文再介绍一种编码标记点 。这种方法与前面的标记点完全不同 , 之前所谈到的标记点都 是平面点 , 现在要介绍的是一种立体的标记点 。作为人工标记点 , 必须是容易识别的 。为了达 到自动匹配的目的 , 标记点还必须具有唯一特征 。 另外 , 这里的标志记点并不是通常意义上的一个点 , 因为那样的话 , 它在照片中根本就不可能被显示出 来 。 因此 , 它实际上是一个具有一定的形状的物体 。 在该物体上选取一个特定点 , 来标

16、识该标记点 。其 采用圆锥体作为标记点 , 并且为了使标记点具有唯 一特征 , 在圆锥体上涂上互相平行的水平色带 。对 标记点上的色带颜色以及色带间的间隔比例进行编 码 , 以便在后续程序中进行识别和匹配 。该标记点能够解决标记点由于拍照引起的变形 问题 , , , , 所以比较容易识别 。 , 如果遇到复杂的工业零件 , 而且又需要大量的 标记点的时候 , 此种方法就不太适合了 。3 编码标记点的解码方法3. 1 环形编码标记点的解码第一种编码标记点的识别首先需要找到编码点 的定位中心 。 编码元的圆环编码点的中心白色圆点 即可起到对编码点定位的作用 。在扫描实心和空心码段之前 , 首先将图

17、像二值 化 , 然后根据质心法求出编码点中白色圆点的中心 , 最后扫描编码点的码段信息 。 如果没有扫描到编码 段则再以标记点的中心进行扫描 。 在依次扫描一周 后 , 整个编码点的码值序列即被全部读出 。扫描完 毕后 , 则每一个 15段编码点对应着一个二进制序 列 , 一个二进制序列又与一个十进制整数相对应 。 编码点对应的二进制序列为 001110111110011(白 色段代表 1, 黑色段代表 0 , 对应的移位循环后共 有 15个二进制序列 。例如 :在这二进制序列中 , 对 应的最小十进制数字 001100111011111=6607。对于不同的编码点 , 对应的十进制整数是不同

18、 且唯一的 。 这样可以更好的实现标记点数字化的唯 一性 , 更方便 , 更精确 。 3. 2 扇环形编码标记点的解码我们谈到的第二种编码标记点的设计 , 其实是 在第一种环形编码标记点的基础上进行改进 , 从而 在旋转 、 缩放 、 变形的无关性上有了很大的优势 。 815 技 术 与 创 新 管 理 第 30卷第 4期 陈玉萍等 :摄影测量中标记点编码与解码的方法编码点的识别首先需要找到编码点的定位中 心 。 改进的编码点的中心白色圆点即可起到对编码 点定位的作用 。 在扫描实心和空心码段之前 , 首先 将图像二值化 , 然后根据椭圆拟合法求出编码点中 白色圆点的中心 , 最后扫描编码点的

19、码段信息 , 和环 形编码标记点一样扫描到实心码段记为 1, 空心码 段记为 0。 依次扫描一周后 , 整个编码点的码值序 列即被全部读出 。扫描完毕后 , 则每一个 8段编码 点对应着一个 8bit 的二进制序列 , 一个二进制序列 又与一个十进制整数相对应 。对于不同的编码点 , 对应的十进制整数是不同且唯一的 。扇环形标记点的设计不仅可以避免旋转 、 缩放 、 变形 , 而且在解码上也保持标记点的识别的唯一性 。 缺点就是在大型的工业制造中 , 在标记点的数量很 有限 。3. 3圆形编码标记点的解码引入 “ 圆形码 ” , n , 1 , ” 。 由于 n , , 故同一个 编码标志点对

20、应的圆形码不唯一 , 最多可能对应 n 个环形码 。 给每个环形码设置一个标志位 , 标志位 的初始值为 1, 设置一个十进制整数作为编码方案 统计数 , 初始值为 0。从最小的 8位非零二进制数 开始进入循环 , 先进行标志位判断 :如果该二进制数 的标志位为 1, 则将编码方案统计数加 1, 如果该二 进制数的标志位为 0, 表示重复的编码方案 , 不能再 次被统计 ; 然后将原二进制数对应的所有循环数的 标志位置为 0。循环数的概念是 :每个 8位二进制 数自扩展为 16位 , 具体做法是以原 8位数同时作为 16位数的低 8位和高 8位 , 如将 00000001扩展 , 结 果为 0

21、000000100000001, 从该 16位数的最高位始依 次向 低 位 连 续 取 八 个 8位 数 , 称 为 循 环 数 , 如 00000001, 00000010, 00000100, 。原二进制数 和它的循环数之间的一对多关系就是编码标志点和 其圆形码的一对多关系 。不难得到 , 每个二进制数 的循环数中必定是最小的循环数被统计 , 我们称这 个最小的循环数 (圆形码 为有效循环数 (有效圆形 码 , 遇到有效圆形码时 , 编码方案统计数 m 自加 1, 并且以此时的 m 值为该圆形码对应编码标志点的 编号 。该方法结构简单 , 成本低廉 , 数据采集快 , 检测 精度高 , 可

22、满足三维物体特别是大面积物体空间检 测的需求 。但是由于其位数和排列方式是由待测三维物体 决定的 , 所以这种标记点在编码时会比较的复杂 。 如果遇到待测物体比较庞大时 , 编码标记点会比较 的复杂 , 不利于使用 。3. 4 立体锥形标记点的识别锥形标记点的解码与前面的区别很大 。圆锥体的底色带专用于判别标记点的种类 , 而 不参与编码 。 允许根据现场需要选择合适的颜色 , 例如 , 如果现场比较暗 , 可以选比较亮的颜色 , 而现 场明亮 , 则可选比较深的颜色 。其他色带选择醒目 的红色 、 绿色和蓝色 , 容易识别 。 圆锥体上的色带宽 度可以是基本宽度 (底色带的宽度 , 也可以是

23、基本 宽度的两倍 , 因此实际上 ,(6 、 绿 。 2绿 , 10、 11、 01、。 比如对色带分布为红 、 绿 、 蓝的圆 锥体进行编码得到 101101, 颜色分布为 2绿 、 蓝 、 绿 的圆锥体对应的编码为 1100111。在计算机辅助近景摄影测量中 , 用到 3类此种 标记点 : 用于绘图的标记点 , 编号在 100以下 ; 用于立体重建辅助计算的标记点 , 编号在 100至 1 000之间 ; 两个基准标记点 , 编号为 1001和 1002。 为此要设计三类圆锥体 画图圆锥体 、 辅助圆锥 体和两个基准圆锥体 , 分别作为三类不同的标记点 。 基准圆锥体的底色带与辅助计算圆锥

24、体的相同 , 编 号为 1001的编码色带为红色 , 编号为 1002的编码 色带为绿色 。 画图圆锥体上的色带分布及编码和辅 助计算圆锥体上的相同 , 但底色带颜色不同 , 并以此 来区分两类标记点 。 可以根据需要选择合适的颜色 作为圆锥体的底色带颜色 。此种锥形的标记点由于是人工标记点 , 所以易 于解码识别 , 但是由于其本人构造复杂 , 而且在处理 大型工业零件时并不适合 , 所以局限性很大 。4 小 结本文对多种标记点编码和解码进行的简要地分 析和对比 , 总的来讲没有一种编码标记点是通用的 。 主要是根据不同被测物体的大小和环境的情况而 定 , 不能总是使用同一种编码标记点 。因

25、情况的不 同选择适合编码标记点 , 这样才能效率更高 , 速度更 快 , 匹配的更精确 。 (下转第 525页 9 1 5第 4期 吴 博 :建筑设计中地方风格与追崇主义之间的矛盾关系仿西方设计 , 追求奇特与动感 , 具有广告性及标志 性 , 建筑类型集中于娱乐 、 商业及服务业建筑 , 具有 商业化表现 。 新西洋建筑开始出现 , 运用西洋古典 建筑片段形式作为建筑的造型手段 , 这些局部西洋 古典形式就像商品包装 , 或是一种商业标志 , 若去掉 这些附着物 , 完全是一副现代建筑的面目 , 出现这一 设计倾向的社会根源或许在于人们的崇洋心理 。 “ 乡土设计 ” 指在中国特定的地域文化

26、圈中 , 运用自 然生长的乡土建筑的形式 、 空间 , 建造满足现代生活 功能的新建筑 , 这一倾向试图留住地域文化的根 , 但 在追寻地方性的同时逐渐失去地方性 。 这些特点都 成为中国当代的建筑倾向 。5 结 语倘若进入世界上的任何一个城市 , 假如都会有 种似曾相识的感觉 ; 如果把我们的生活环境都改变 成像纽约 、 巴黎 , 上海等发达城市 ,多样 。 方更能成为世界上独一无二的城市风景线 。因而 “ 乡土元素 ” 与“ 地域文化 ” 将会成为人们用之不竭 的设计思维的源泉 。参考文献 :1 王受之 . 西方设计史 M.广东 :新世纪出版社 , 1997. 2 李 允 . 华夏意匠 M.天津 :天津大学出版社 , 2005. 3 刘先觉 . 现代建筑理论 M.北京 :