刘立彬 张誉 王鑫

关键词：环状编码标记点；
变形矫正；
仿射变换

1研究背景

1.1环状编码标记点的结构

编码标记点广泛应用于一些光学摄影测量技术，这些测量方法是通过拍摄被测物体上布置的标记点来提取被测物体的结构特征，以特定规则编码的图案给标记点打上编号便于识别和区分。编码标记点在不同的编码规则下有不同的形状和图案，常见的如图1所示。其中，图案中央圆形或十字形为精确定位点，周围的圆形、环形或线段是编码图案，通过解码后得到数字编号。

此系统采用图2所示的环状图案结构的编码标记点，最中间的圆心提供坐标，起到定位的作用，外围圆环等分为十二份，起到编码的作用，每段小圆环的颜色可涂为黑色或白色，黑色段代表数字0，白色段代表数字1，十二段小圆环黑白相间组合在一起，构成该编码标记点代表的二进制数字编号。

1.2环状编码标记点的检测

进行光学摄影测量时，需先准备被测物体表面布置编码标记点，然后用相机照相采集图像，对图像进行预处理和提取特征点，随后匹配特征点并进行三维重建模型。本文主要研究提取特征点即检测编码标记点过程中的一种矫正算法。

環状编码标记点由圆和环状编码带组成，检测编码标记点的原理就是在图像中找到一些距离相近的组合图案，然后根据条件将之判定为图像中的编码标记点。编码标记点的检测是一项复杂而重要的工作，检测失败会直接导致立体匹配出错而无法完成三维模型的重建。一般来说，标记点检测按如下步骤进行：（1）图像预处理。在检测前，对拍摄的图像画面进行一定的加工，包括灰度化、高斯滤波等；
（2）对编码标记点定位中心圆的椭圆检测。首先对图像进行二值化，然后抽取轮廓，最后再进行椭圆的拟合处理；
（3）筛选。检测出的椭圆通常有很多错误，所以需要进行筛选，通过设置长短轴比例、椭圆大小等条件都可以达到；
（4）编码标记点解码。编码标记点检测完毕后，每个编码标记点都按规则进行解码。

以上方法不足之处是对椭圆形编码标记点直接进行解码，在实际工程应用过程中，若采集的编码点图像因拍摄角度等原因发生了变形，则不仅圆形图案变成椭圆，圆环也发生了位移和缩放，如图3所示。这使得接下来的解码很可能不准确甚至解码失败，所以编码标记点图形需要进行修正。

本文研究的矫正方法，通过检测得到的椭圆，使椭圆的长短轴和中心点重新进行仿射投影，投影后的椭圆成为正圆，从而达到矫正的目的，使标记点的解码过程不易出错。

矫正后解码过程如下：（1）预处理。选择编码标记点所在的roi区域，该区域中包含编码的环形带信息：（2）将环形带均匀切割为360份，计算每份中的白色像素数量，从而确定该份是否是白色带，白色带用1表示，反之黑色带用0。得到形如1100000011111100011…的字符串；
（3）将360个字符长度的字符串合并为15组的编码串，每组24个字符。分割的准则为，每个编码串中的字符尽可能一致，最好全为1或全为0，然后根据字符串的平均值确定该位的具体编码值；
（4）将得到编码标记点的二进制码值转换成十进制码数。

2矫正的算法设计

在图像中，可以近似认为编码标记点由偏到正是一个仿射变换。

仿射变换可以用如下公式表示：

只需要估算出这个仿射变换的参数，然后就可以计算出变换之后的像素坐标，从而达到矫正图像的目的。仿射变换矩阵A包含6个参数，因此需要三组点来估算。得到3个点后，会得到一系列的线性方程，通过解方程，可以得到仿射变换的参数。

如图4所示，在编码标记点图像的椭圆中，根据椭圆的长短轴作一个平行四边形，可以知道原来的图案中间是一个圆形，偏转后，该圆形退化成一个椭圆形，内接正方形退化为平行四边形。经过修正后，该平行四边形还原成正方形。该平行四边形的顶点与正方形的四个顶点相互对应。这个对应可以用来估算仿射变换的参数。

估算出仿射变换矩阵后，可以将原图所有像素经过该矩阵映射到新的图像中，从而达到图像矫正的效果。

3软件设计

3.1矫正算法总体设计

此方案基于opencv算法库，其中很多算法已经做好了封装，如高斯模糊，二值化，斑块检测，椭圆拟合，外接矩形计算，仿射矩阵计算，仿射变换等。

算法流程如图5所示。

3.2矫正算法实施

矫正的效果如图6所示，第一行为偏转的编码标记点，第二行为矫正后的效果。为了方便比对，添加了辅助圆圈。

4结束语

通过试验可以看到，矫正取得了不错的效果，基本恢复成未偏转变形的原编码标记点，大大提高了识别的准确性和成功率，在具体项目中应用此方法能使系统的测量精度和测量的鲁棒性得到较大的提高。