[发明专利]棋盘格角点检测方法、检测系统、计算机装置及存储介质

说明书

本发明涉及角点检测技术领域，具体地说，涉及棋盘格角点检测方法、检测系统、计算机装置及存储介质。本发明的设计通过光照校正算法，多尺度模板算子和多分数阈值筛选来提高户外环境的检测结果；Scharr算子及多尺度图像角点检测对变形较大等成像质量较差的棋盘格也有较好改善作用；ROI循环筛选机制减少人工操作，提高角点检测准确率，同时为一张图片中多个棋盘格提供很好的解决方案。本发明实现了在复杂环境中仍可以准确识别出棋盘格角点的目的，减少了相机标定对场景及人工的依赖性，使得标定场景不再局限于亮度均匀的室内，同时解决了多棋盘格和棋盘格变形较大的检测问题。

技术领域

本发明涉及角点检测技术领域，具体地说，涉及棋盘格角点检测方法、检测系统、计算机装置及存储介质。

背景技术

目前常用的棋盘格角点检测算法大概可以分为通用角点检测，专用棋盘格角点检测和模板匹配法。通用角点检测算法主要采用harris角点检测或者susan角点检测检测出所有角点再进行筛选，由于检测的是所有角点，该方法在实际情况中效率不高，且识别效果较差。而专用棋盘格角点检测算法借鉴了通用角点检测算法，再针对棋盘格黑白排列的特征分布进行角点检测筛选，但是此方法需要人工设置阈值过滤误差点，且鲁棒性较差，复杂环境下不易识别。模板匹配法针对棋盘格角点提出几种固定模板进行卷积得到角点分数图，再进一步筛选，此方法对光照不均匀及棋盘格变形过大等情况不易识别。现有技术存在的缺点：无法在室外复杂环境下进行高准确率识别，无法识别棋盘格变形较大情况，需要人工设置阈值筛选角点。要改善这些问题的难点在于：如何在光照不均匀情况下检测到角点，如何改善设备带来的棋盘格成像质量差的情况，如何保证减少人工干预的情况下进行自动化识别。

发明内容

本发明的目的在于提供棋盘格角点检测方法、检测系统、计算机装置及存储介质，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述技术问题的解决，本发明的目的之一在于，提供了一种棋盘格角点检测方法，包括预处理的步骤、角点检测的步骤和角点筛选的步骤，

S1.所述预处理的步骤用于负责对原始图像进行光照校正及归一化；

S2.所述角点检测的步骤用于负责对预处理后图像进行角点检测，并精细化检测结果；

S3.所述角点筛选的步骤用于负责对检测到的角点进行多阈值循环判断筛选。

作为本发明的一种优选技术方案，所述预处理的步骤具体包括：

S1.1、灰度化处理，图像灰度化处理，减少图像色彩信息，简化后续算法；

S1.2、光照校正：

S1.2.1、设置N*M大小的窗口遍历图像，并计算每个窗口的灰度平均值，得到亮度矩阵T；

S1.2.2、将矩阵T中元素减去原图平均灰度，得到亮度差矩阵F；

S1.2.3、采用双线性插值将矩阵F放大到原图大小，并用原图减去放大后的F矩阵，得到校正图；

S1.3、梯度计算及归一化：为了改善图像变形较大的问题，采用Scharr算子卷积后计算图像梯度角度，并将其归一化到(0,PI)(PI为圆周率)，图像强度，将其归一化到(0,1)。该算子比Sobel算子具有更强的中心元素占比，可以更好的强化边缘梯度，对于变形较大的图像可以达到较好的改善作用。光照校正算法对复杂环境下的角点检测有一定的改善作用。

作为本发明的一种优选技术方案，所述角点检测的步骤具体包括：角点检测、非极大值抑制、梯度统计过滤、亚像素精细化角点和多尺度图像角点检测的处理过程。

作为本发明的一种优选技术方案，所述角点检测的处理过程包括如下步骤：