一種ccd圖像測量系統(tǒng)中十字像中心定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于計算機視覺技術(shù)的圖像測量方法，特別涉及一種CCD圖像測 量系統(tǒng)中十字像中心定位方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 十字像中心位置檢測定位在激光準直儀、數(shù)字光電自準直儀、水準儀檢定儀i角 測量等光學測量、檢測手段中是一項至關(guān)重要的技術(shù)。通常檢測定位算法的精度和速度直 接影響了最終的定位精度和速度。因此，快速、精確地提取十字像的中心坐標對于上述系統(tǒng) 的整體性能有著重要的影響，特別是對于實時動態(tài)測量而言，在保證中心位置定位精度的 前提下，方法的復(fù)雜度和效率就顯得尤為重要。
[0003] 隨著測量技術(shù)的發(fā)展，對相應(yīng)的測量定位精度也提出了更高的要求，像素級精度 已經(jīng)無法滿足實際測量的需求，需要采用更高精度的測量算法，使測量精度達到幾十分之 一像元甚至更高，如亞像素級測量算法，從而使得系統(tǒng)的測量精度得到大大提高。
[0004] 十字像中心位置的定位問題，常用的算法有插值法、灰度重心法、數(shù)據(jù)擬合算法、 相關(guān)法等，這些算法簡單且定位精度較高，能達到〇. 2-0. 5個像元，但只能處理目標面積 區(qū)域適中的圖像，并且受噪聲干擾較大，當圖像信噪比較小時，其定位誤差就會變得較大。
[0005] 此外，由于傳統(tǒng)的邊緣檢測方法（Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子等）對 整個圖像進行處理，不僅運算量大，而且由于經(jīng)常需要選取閾值，而閾值的選取又極易受噪 聲干擾，進而會嚴重影響邊緣檢測效果。
[0006] 因此，發(fā)明一種定位速度快、精度高且適用性較強的十字像中心位置測量方法具 有重要的意義和實際應(yīng)用價值。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明的目的是針對CCD圖像測量系統(tǒng)中的十字圖像，提出一種在滿足測量精度 要求的同時可快速定位十字像中心位置的方法，它通過分析十字圖像的基本特征，計算處 理局部少量圖像灰度數(shù)據(jù)即可快速定位出中心坐標位置，其計算量小、計算速度快，使得軟 件實現(xiàn)簡單并能大大節(jié)省系統(tǒng)的資源，同時具有定位精度高、適用性強的特點。
[0008] 本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的：
[0009] -種CCD圖像測量系統(tǒng)中十字像中心定位方法，包括以下步驟：
[0010] A :獲取一幀十字圖像的灰度分布I (i，j);
[0011] B :基于十字圖像特征法，快速定位十字像的像素級中心位置（Xl，yi);
[0012] C :根據(jù)像素級中心位置（X1, yi)，對行方向上j e [yi-30, yi-50]及j e [yi+30， y1+50]，i e [Xl-50，Xl+50]區(qū)域里的圖像采用模為3的高斯濾波模板進行平滑濾波預(yù)處理， 列方向同理；
[0013] D :對預(yù)處理后的圖像，采用帶閾值的質(zhì)心算法分別在橫坐標軸方向和縱坐標軸方 向各計算出N = 40組質(zhì)心坐標點；
[0014] E :采用最小二乘法分別對橫坐標軸方向和縱坐標軸方向的N = 40組質(zhì)心坐標點 進行直線擬合，最終根據(jù)擬合出的兩條直線進行計算，得到十字像的亞像素級中心位置坐 標（x〇, y〇) 〇
[0015] 本發(fā)明的有益效果在于：
[0016] 1、該方法對圖像中的數(shù)據(jù)點并不是采用傳統(tǒng)的逐點搜索計算的方法，而是通過處 理圖像中局部少量相關(guān)灰度數(shù)據(jù)，即可精確計算出十字像中心位置坐標，其計算過程簡單、 處理速度快、實時性強，十分便于硬件、軟件實現(xiàn)，能大大節(jié)省系統(tǒng)的資源；
[0017] 2、定位精度較高，在十字像分布比較均勻的情況下可達到1/60個像元左右；
[0018] 3、通過引入了圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)，能有效地濾除圖像中的噪聲點，抗干擾性較強；當 十字像處在圖像邊緣時，仍然能夠快速精確定位出其中心位置坐標。
[0019] 4、適用性強。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發(fā)明中十字像中心位置測量定位流程圖；
[0021] 圖2為本發(fā)明中待定位測量的含有十字像的圖像示意圖；
[0022] 圖3為本發(fā)明中定義的十字圖像坐標系示意圖；
[0023] 圖4為本發(fā)明中直線擬合結(jié)果示意圖。
【具體實施方式】
[0024] 下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明做進一步詳細說明。
[0025] 圖1為本發(fā)明中十字像中心位置測量定位流程圖。圖2為通常獲取的十字圖像。 進行十字圖像處理時，圖像的有用區(qū)域僅僅是兩條亮線及其周圍部分，且亮線中心部分亮 度最大，這恰恰是處理計算所需要的信息。根據(jù)此特點，其中心位置定位的具體方法為：
[0026] (1)獲取一幀含有十字像的原始圖像灰度分布I (i，j);對該圖像建立起二維坐標 系如圖3所示，原點在左上角，向右為X軸正反向，也即橫坐標軸正方向，向下為y軸正方 向，也即縱坐標軸正方向。
[0027] (2)采用模為3的高斯濾波模板對原始圖像分布I(i，j)第K(K= 10)行進行平滑 濾波預(yù)處理；設(shè)原始圖像I (i，j)中的行灰度向量為f，進行高斯濾波處理后的灰度向量為 g，且設(shè)濾波前后對應(yīng)像素的灰度值為f(i)，g(i):
[0028] g(i) = [f(i-l)+2f(i)+f(i+l)]/4 (I)
[0029] (3)對灰度向量g進行灰度區(qū)域分割；設(shè)定閾值T1, T2 (T1CT2)，gCTi為背景區(qū)域，記 為s。，g>T2為目標區(qū)域，記為s p T1Qa2為邊緣過渡區(qū)域記為s 2。設(shè)灰度向量g中最大值為 MXG，最小值為MNG，則T1, T2的值為：
(2)
[0030] (3)
[0031] 在灰度向量g中，下標由小到大逐個搜索，設(shè)定一個標志位t = 0,找到第一個大于 T1的點E i (1)，則令標志位t = 1，且記錄像素下標位置bi (1)，繼續(xù)搜索，找到第一個小于T1 的點E1 (2)，則令標志位t = 0,且記錄像素下標位置Id1 (2)，類似地，也能找到2個與T2相關(guān) 的灰度值E2(I)和E2 (2)及下標位置Ml)和132 (2)。則位于b2 (I)-b2 (2)之間區(qū)域為目標 區(qū)域S1;位于b i (I) -b2 (I)，Id1 (2) -b2 (2)之間的區(qū)域即為邊緣過渡區(qū)域S2;其余為背景區(qū) 域S0。
[0032] (4)對g進行求梯度最大值；在邊緣過渡區(qū)域&內(nèi)，當某一像素對應(yīng)的梯度值滿足 條件： (4)
[0033] (5)
[0034] 即可認為該點為邊緣點，實現(xiàn)邊緣點的像素級定位，如果沒有滿足上述條件的像 素點，則令K = K