[发明专利]一种基于单目视觉的低频振动校准方法

权利要求书

1.一种基于单目视觉的低频振动校准方法，其特征在于：该方法包括以下步骤，

S1：利用棋盘格靶标图像X角点的亚像素坐标检测，实现基于径向畸变的非线性模型摄像机标定；

S2：针对运动产生的图像模糊，基于特征边缘邻域灰度梯度的高斯曲线拟合与基于梯度光流法的相邻两帧图像运动方向检测，实现不同运动方向图像的增强，利用基于Zernike矩的方法提取增强图像的亚像素特征边缘；

S3：利用标定的摄像机模型参数及提取的序列图像特征边缘计算特征边缘的空间运动位移，通过二次微分获得被校低频振动传感器及低频振动测量仪的输入激励加速度峰值，并获取低频振动传感器及测量仪的输出电压峰值；

S4：最后通过获取的输入激励加速度峰值与输出电压峰值，确定低频振动传感器及测量仪的灵敏度与幅频特性；平面运动序列图像的增强与特征边缘提取，包括基于高斯曲线拟合Canny算子检测的像素级边缘邻域灰度梯度，高斯函数梯度拟合的计算如下：

其中，g(p)与x(p)分别为所选择邻域像素的灰度梯度与像素的横坐标，p为选择的像素数，a、μ及σ分别为拟合峰值、均值及标准差；当σ大于非模糊图像梯度高斯函数拟合的σ_T，利用梯度光流法检测其运动方向；若f(x,y)的特征边缘位置像素的横坐标相对于前一帧沿垂直方向减少，则其增强为：

否则，其增强为：

其中，f_E(x,y)为增强图像，f_max(x,y)与f_min(x,y)分别为最大与最小灰度值，为f(x,y)的归一化灰度，T₁与T₂为两不同的阈值；

对于平面运动序列图像的增强，利用三灰度边缘模型的Zernike矩方法实现其亚像素级特征边缘的提取；消除KxK正方形Zernike矩模板的放大效应，像素级边缘点(x₀,y₀)的亚像素坐标为：

其中，d₁与d₂及φ为计算的距离及旋转角度边缘参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的低频振动校准方法，其特征在于：

摄像机标定用于确定摄像机的模型参数，具体包括：

(1)棋盘格靶标图像的X角点检测

针对采集的棋盘格靶标图像，利用自动X角点检测方法检测棋盘格靶标图像的X角点亚像素坐标(x_d,y_d)；

(2)径向畸变的非线性模型摄像机标定

选用基于径向畸变的非线性摄像机模型，则理想像点(x_u,y_u)与实际像点(x_d,y_d)满足如下公式：

其中，k₁与k₂为径向畸变系数；利用(x_d,y_d)与相应世界坐标(x_w,y_w)确定基于线性模型的摄像机参数，(x'_w,y'_w)为(x_d,y_d)的重投影世界坐标；通过如下公式求解k₁与k₂；

其中，r与c为X角点阵列的行与列；利用求解的k₁与k₂校正(x_d,y_d)可得到(x_u,y_u)，以确定无畸变像点与世界坐标对应的摄像机模型参数H。

3.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的低频振动校准方法，其特征在于：

所述特征边缘随时间的空间运动位移为正弦，通过确定的摄像机模型参数H与提取的序列图像特征边缘计算特征边缘的空间运动位移，再基于正弦逼近法拟合该空间运动位移，以获得相应的位移峰值；

利用正弦逼近法拟合被校低频振动传感器及低频振动测量仪的输出电压，获得相应的电压峰值。