【摘 要】
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棋盘图像的角点提取问题往往决定着三维测量中摄像机标定的精度。针对SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算法无法区分棋盘标定板内角点与边缘点的缺陷,
【机 构】
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中国民航大学天津市民用航空器适航与维修重点实验室; 河北工业大学机器人及自动化研究所; 哈尔滨工业大学航天学院;
【基金项目】
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河北省自然科学基金(F2012202041);中国民航大学天津市民用航空器适航与维修重点实验室开放基金
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棋盘图像的角点提取问题往往决定着三维测量中摄像机标定的精度。针对SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算法无法区分棋盘标定板内角点与边缘点的缺陷,提出一种12像素对称灰度模板检测算法。该算法首先根据棋盘格内角点周围像素的中心对称性分布,设计一种12像素对称USAN模板,可以迅速区分出内角点与边缘点,同时将内角点与平坦区域作为候选点。再结合灰度均方差算子,利用平坦区域灰度方差较小的特点将其剔除,最终实现对棋盘格内角点的高效检测。同时,该算法在检测过程中完全摒除易受外界因素影响的外圈角点,以保证角点提取时的精度。实验结果表明:新算法对9阶棋盘格的检测时间为1.244577s;用于张正友标定方法之后,得到的检测重投影误差仅为[0.3,0.3]像素。这两项指标,均优于传统SUSAN算法。
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