專利名稱：基于圖像邊界極坐標化離散序列的角度識別方法
技術領域：
本發明涉及一種角度識別方法。特別是涉及一種基于圖像邊界極坐標化離散序列的角度識別方法。
背景技術：
隨著計算機水平和計算機視覺技術的不斷發展，基于視覺的目標檢測技術在自動化流水線上得到了廣泛的應用，而在這些應用中 ，目標的旋轉角度的計算是圖像匹配中的一個重要內容，如食品包裝生產線、自動貼片機等需要通過視覺來識別目標的位置和轉角以便于把目標放置到指定的位置上。目前常用的目標轉角識別算法主要可分為特征法和匹配法，特征法通過圖像的特征點或者特征線來確定圖像的轉角，如主軸角計算方法利用圖像的重心和中心連線計算旋轉角度，特征線法利用目標上的一條特定的直線來計算旋轉角度；匹配法通過對比目標圖像和模板圖像來確定轉角，如Pixel-to-pixel匹配算法計算所涉及的全部像素點進行匹配計算目標的選擇角度。上述現有技術至少存在以下缺點和不足魯棒性差、計算復雜度高或者通用性比較差，在速度較快，精度要求較高的場合難以滿足實際生產的需求。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是，提供一種能夠滿足計算機視覺應用中快速、準確地求取目標圖像旋轉角度要求的基于圖像邊界極坐標化離散序列的角度識別方法。本發明所采用的技術方案是一種基于圖像邊界極坐標化離散序列的角度識別方法，包括如下步驟(I)通過第一決策求取模板圖像的邊界離散序列作為參照；(2)利用視覺傳感器采集目標圖像，通過第一決策求取目標圖像的邊界離散序列；(3)將目標圖像的邊界離散序列與模板圖像的邊界離散序列以第二決策的方式進行粗匹配，得到轉角的粗匹配結果；(4)在步驟(3)的基礎上，通過第三決策，求得目標圖像相對于模板圖像的精確轉角。步驟(I)和步驟(2)中所述的第一決策具體為首先通過圖像濾波，二值化的圖像處理算法將目標物體從背景中分離出來，并通過sobleXcanel算子或其他邊緣算法求取目標物體圖像的形心像素坐標及邊緣圖像，然后以目標物體圖像的形心坐標為極點建立極坐標系，將目標圖像邊緣記作P=P (Θ)，并在極坐標系中將目標圖像的邊緣等角度離散，獲得基于極坐標的目標圖像邊緣一維離散序列P=(Pi，P2,... Pn)，其中Pi=(Q-I) Δ Θ)表示極角為(i-Ι) · Δ Θ時目標圖像邊緣的極經，η為離散的份數，Δ θ=360° /n表示每份的夾角，i = 1，2, . . .，η。步驟(3)中所述的第二決策具體為將待測目標圖像邊界離散序列記為P C= ( P Cl. P C2. · · · P cn)，模板圖像邊界離散序列記為P s=( P Sl，P s2, · · · P J，模板圖像順時針旋轉角度S Θ后的ESDA為P "s= (P "sl，P δθ32,... P s 0J，建立匹配評價函數
權利要求
1.一種基于圖像邊界極坐標化離散序列的角度識別方法，其特征在于，包括如下步驟 (1)通過第一決策求取模板圖像的邊界離散序列作為參照； (2)利用視覺傳感器采集目標圖像，通過第一決策求取目標圖像的邊界離散序列； (3)將目標圖像的邊界離散序列與模板圖像的邊界離散序列以第二決策的方式進行粗匹配，得到轉角的粗匹配結果； (4)在步驟(3)的基礎上，通過第三決策，求得目標圖像相對于模板圖像的精確轉角。
2.根據權利要求I所述的基于圖像邊界極坐標化離散序列的角度識別方法，其特征在于，步驟(I)和步驟(2)中所述的第一決策具體為首先通過圖像濾波，二值化的圖像處理算法將目標物體從背景中分離出來，并通過sobleXcanel算子或其他邊緣算法求取目標物體圖像的形心像素坐標及邊緣圖像，然后以目標物體圖像的形心坐標為極點建立極坐標系，將目標圖像邊緣記作P=P (Θ O)，并在極坐標系中將目標圖像的邊緣等角度離散，獲得基于極坐標的目標圖像邊緣一維離散序列P=(Pp P2,... Pn)，其中P1=(Q-I) Λ Θ)表示極角為(i-Ι) · Δ Θ時目標圖像邊緣的極經，η為離散的份數，Δ θ=360° /n表示每份的夾角，i=l, 2，. . .，η。
3.根據權利要求I所述的基于圖像邊界極坐標化離散序列的角度識別方法，其特征在于，步驟(3)中所述的第二決策具體為將待測目標圖像邊界離散序列記為P C= (P Cl. P C2. · · · P J，模板圖像邊界離散序列記為Ps= (P Si, P s2, · · · P J，模板圖像順時針旋轉角度5 Θ后的ESDA為P δθ3=(ρ "sl，P 50s2, ... P s 0J，建立匹配評價函數/(δθ) =^ir-P00si-Pc Y i=l 其中表示歸一化因子，將模板圖像等角度λ θ間隔一步一步旋轉， =1 1=1使得f最小時的旋轉角度即為粗匹配結果S Θ ' =k/ . Δ Θ (k/ e R), Δ θ=360° /η，k' =1，2，... η，獲得的精度為Λ θ。
4.根據權利要求I所述的基于圖像邊界極坐標化離散序列的角度識別方法，其特征在于，步驟(4)中所述的第三決策具體為 首先令k=k'，將模板圖像旋轉角度k· Δ Θ后的圖像再旋轉角度δ (O彡δ〈Λ Θ)，此時旋轉后圖像的邊界離散序列記為P ses=(Pk‘A0 + ssl，Ρ^ΔΘ + δ52, ... PkA0 + ssn)，其中P k‘Δ e + 5si通過線性插值方式確定，表達式為Jche+SS k-ΑΘ . 5 k 袖PSp ^ 建立精匹配評價函數m = ±(pk&e+ss,-r-paf /-I df 令+ = O，得Cld
全文摘要
一種基于圖像邊界極坐標化離散序列的角度識別方法(1)通過第一決策求取模板圖像的邊界離散序列作為參照；(2)利用視覺傳感器采集目標圖像，通過第一決策求取目標圖像的邊界離散序列；(3)將目標圖像的邊界離散序列與模板圖像的邊界離散序列以第二決策的方式進行粗匹配，得到轉角的粗匹配結果；(4)在步驟(3)的基礎上，通過第三決策，求得目標圖像相對于模板圖像的精確轉角。本發明首先提取目標物體圖像的邊界，然后將邊界用極坐標表達，并等角度離散，利用極坐標在角度計算方面的優勢，同模板圖像進行角度匹配首先以step-by-step的方式粗匹配，然后通過線性插值的方式進行精確角度的計算，整個計算過程計算量小，且目標角度識別精度高。
文檔編號G06K9/00GK102799865SQ201210227659
公開日2012年11月28日 申請日期2012年7月3日 優先權日2012年7月3日
發明者丁雅斌, 張文昌, 梅江平 申請人:天津大學