申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2021-05-13

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN113221917B

主分类号：G06V20/50

分类号：G06V20/50;G06V10/24;G06V10/28;G06V10/34;G06V10/44

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2021.08.24#实质审查的生效;2021.08.06#公开

摘要：本发明公开了一种非充分光照下单目视觉双层四边形结构合作目标提取方法，采用单目相机采集图像，依据图像的明度通道值作为灰度化依据，利用自适应局部阈值二值化方法对其进行二值化预处理，然后正确提取标记轮廓，使用道格拉斯‑普克算法对所提取的轮廓进行毛刺消除，从而准确地提取四边形合作目标的轮廓边缘与角点。本发明可以应用于光照不足、光照不均等非充分光照条件，可以高效准确地筛选出正确轮廓。本发明鲁棒性好且具备实时性，可实现非充分光照条件下的合作目标的智能提取。

主权项：1.非充分光照下单目视觉双层四边形结构合作目标提取方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤1：使用单目相机采集带有双层四边形结构合作目标的图像，对采集的图像进行畸变校正，对校正后的图像进行灰度化，得到灰度图像；所述双层四边形结构合作目标为由内四边形和外四边形构成的双层四边形图案；步骤2：对步骤1中的灰度图像进行自适应局部阈值二值化操作，得到二值化图像；步骤3：对步骤2得到的二值化图像进行开操作和闭操作，从而去除二值化图像中联通域的孔隙，得到双层四边形结构合作目标的粗轮廓；然后对粗轮廓的边缘毛刺进行细化，完成双层四边形结构合作目标的轮廓提取；所述步骤2具体为：步骤2.1：根据灰度图像的明度均值Vm设置边长为S像素长度，门限值为C的正方形的采样窗口： 步骤2.2：以灰度图像的左上角为原点，建立像素坐标系，得到灰度图像中每个像素点的坐标；以灰度图像中第m个像素点为中心，设置与该第m个像素点对应的采样窗口，从而得到既位于采样窗口内也位于灰度图像范围内的像素点的集合N，遍历集合N中所有的像素点，并按照如下公式计算该第m个像素点的独立阈值； 其中，it,jt表示集合N中第t个像素点的坐标，T表示集合N中像素点的总个数，Vit,jt表示集合N中第t个像素点的灰度值，threi0,j0为第m个像素点的独立阈值，m＝1,2,…,M，M为灰度图像中像素点的总个数，imax为在集合N内像素点坐标中横坐标的最大值，imin为在集合N内像素点坐标中横坐标的最小值，jmax为在集合N内像素点坐标中纵坐标的最大值，jmin为在集合N内像素点坐标中纵坐标的最小值；步骤2.3：对第m个像素点进行阈值反二值化，从而更新该第m个像素点的灰度： 其中Vi0,j0为第m个像素点的更新前的灰度值，Vdsti0,j0为第m个像素点的更新后的灰度值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 非充分光照下单目视觉双层四边形结构合作目标提取方法

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