一种线阵相机图像的校正方法[发明专利]

*CN102096899A*

(10)申请公布号 CN 102096899 A(43)申请公布日 2011.06.15

(12)发明专利申请

(21)申请号 201010590591.4(22)申请日 2010.12.15

(71)申请人中钞长城金融设备控股有限公司

地址100044 北京市西城区西直门外大街甲

143号(72)发明人曹扬 郭建聪 王学文 周凯

廖俊宁 杜梁缘 褚玉凤 李雪嫚王刚 孙志锋 李永翔 李毅王争儿 柏年福 武再杰(74)专利代理机构北京汲智翼成知识产权代理

事务所(普通合伙) 11381

代理人陈曦(51)Int.Cl.

G06T 3/00(2006.01)G06T 7/00(2006.01)

权利要求书 1 页 说明书 5 页 附图 1 页

(54)发明名称

一种线阵相机图像的校正方法(57)摘要

本发明公开了一种线阵相机图像的校正方法，包括如下步骤：(1)在待处理的物体图像中设定标定物；(2)检测标定物中的边界点；(3)求解标定物的运动参数；(4)根据步骤(3)的计算结果，对待处理的物体图像中的对应点进行仿射变换，变换后所获得的图像即为校正图像。本图像校正方法通过数学变换实现了对线阵相机所拍摄的变形图像的几何校正，操作简单易行，而且校正效果好；尤其适合同自动搜索边界点的图像处理方法相结合使用。

CN 102096899 ACN 102096899 ACN 102096909 A

权 利 要 求 书

1/1页

1.一种线阵相机图像的校正方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)在待处理的物体图像中设定标定物；(2)检测标定物中的边界点；(3)求解标定物的运动参数；(4)根据步骤(3)的计算结果，对待处理的物体图像中的对应点进行仿射变换，变换后所获得的图像即为校正图像。

2.如权利要求1所述的线阵相机图像的校正方法，其特征在于：所述步骤(1)中，所述标定物为在待处理的物体图像中确定的圆形物体。3.如权利要求1所述的线阵相机图像的校正方法，其特征在于：所述步骤(1)中，所述标定物位于所述物体图像的中心区域。4.如权利要求1所述的线阵相机图像的校正方法，其特征在于：所述步骤(2)中，所述边界点的数量不少于5个。5.如权利要求1所述的线阵相机图像的校正方法，其特征在于：所述步骤(3)包括如下的子步骤：

(31)由所有边界点的(xpyp yp2 xp yp 1)和xp2组成线性方程组，在方程数量多于未知数数量的情况下，使用最小二乘法求解：

其中，(xp，yp)为边界点的坐标，1，2，...n表示各边界点的序号；

(32)计算标定物的运动参数：

其中，c1为x方向速度，c2为y方向速度，d1为x方向的中心点，d2为y方向的中心点。6.如权利要求5所述的线阵相机图像的校正方法，其特征在于：所述步骤(4)中，根据所述步骤(3)计算出的c1、c2、d1和d2数值，对图像中的对应点进行仿射变换：

其中，(xq，yq)为变换后的对应点坐标。

2

CN 102096899 ACN 102096909 A

说 明 书

一种线阵相机图像的校正方法

1/5页

技术领域

本发明涉及一种图像校正方法，尤其涉及一种针对线阵相机(linecamera)所拍摄的变形图像进行几何校正的方法，属于机器视觉技术领域。

[0001]

背景技术

在机器视觉领域中，线阵相机是一类特殊的视觉机器。与通常使用的面阵相机(area camera)相比较，它的图像传感器只有一行感光像素，这种设计使高扫描频率和高分辨率成为可能。因此，线阵相机主要应用于工业、医疗、科研与安全等领域的图像处理中。[0003] 线阵相机的典型应用领域是检测连续运动的物体，尤其侧重于对连续不断物流的检测，如线材、卷材、烟草、棉花、纸张等。被检测的物体通常作匀速运动，利用一台或多台线阵相机对其逐行连续扫描，以达到对物体表面均匀检测的目的。在需要极大视野或极高精度的情况下，往往使用激发装置多次激发线阵相机，进行多次拍照，再将所拍摄的多幅“条”形图像进行合并，从而生成完整的物体图像。

[0004] 由于线阵相机在每一时刻只能拍摄物体的某一条线上的图像。实践中，往往通过连续拍摄物体经过相机的各个时刻的图像，组合出物体的完整图像。但是，如果物体经过线阵相机时的运动速度与设计速度不一致，则线阵相机所拍摄的图像会出现变形，如图1～图4所示的那样。

[0005] 为了解决这一问题，人们先后尝试了多种技术解决方案。例如高俊钗、雷志勇和王泽民在《激光与光电子学进展》2010年第47卷第9期发表的论文《线阵相机的图像校正》中，针对在零件的高精度尺寸测量中，线阵CCD相机的图像采集与零件运动的同步问题进行研究。对采用伺服电机和运动控制卡的同步方法进行了分析，提出了采用普通异步电机与编码器组合的控制方法；研究了运动控制系统和相机采集线率之间的关系，设计了基于非等步长的同步控制方式。根据线阵相机图像采集的特点，以标准圆形目标作为标定目标，提取了芯片方向和运动方向的直径参数，实现了物像关系和校正插值系数标定；设计了线性插值算法，可以对任意形状的目标成像进行校正。实验结果表明，该方法简单易行，成本低，可以有效地校正线阵CCD由于运动造成的拉伸变形。

[0002]

发明内容

[0006] 本发明所要解决的技术问题在于提供一种针对线阵相机的变形图像几何校正方法。

[0007] 为实现上述的发明目的，本发明采用下述的技术方案：[0008] 一种线阵相机图像的校正方法，其特征在于包括如下步骤：[0009] (1)在待处理的物体图像中设定标定物；[0010] (2)检测标定物中的边界点；[0011] (3)求解标定物的运动参数；[0012] (4)根据步骤(3)的计算结果，对待处理的物体图像中的对应点进行仿射变换，变

3

CN 102096899 ACN 102096909 A

说 明 书

2/5页

换后所获得的图像即为校正图像。[0013] 其中较优地，在所述步骤(1)中，所述标定物为在待处理的物体图像中确定的圆形物体。

[0014] 所述标定物位于所述物体图像的中心区域。[0015] 所述步骤(2)中，所述边界点的数量不少于5个。[0016] 所述步骤(3)包括如下的子步骤：

22

[0017] (31)由所有边界点的(xpyp yp xp yp 1)和xp组成线性方程组，在方程数量多于未知数数量的情况下，使用最小二乘法求解：

[0018]

其中，(xp，yp)为边界点的坐标，1，2，...n表示各边界点的序号；[0020] (32)计算标定物的运动参数：

[0019] [0021] [0022] [0023] [0024] [0025]

其中，c1为x方向速度，c2为y方向速度，d1为x方向的中心点，d2为y方向的中

心点。

[0026]

所述步骤(4)中，根据所述步骤(3)计算出的c1、c2、d1和d2数值，对图像中的对

应点进行仿射变换：

[0027]

其中，(xq，yq)为变换后的对应点坐标。

[0029] 本发明所提供的图像校正方法通过数学变换实现了对线阵相机所拍摄的变形图像的几何校正，操作简单易行，而且校正效果好；尤其适合同自动搜索边界点的图像处理方法相结合使用。

[0028]

附图说明

[0030] [0031] [0032] [0033] [0034]

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。图1为作为标定物的圆形物体示意图；图2为存在x方向错切的标定物示意图；图3为存在y方向拉伸的标定物示意图；

图4为同时存在x方向错切和y方向拉伸的标定物示意图；

4

CN 102096899 ACN 102096909 A[0035]

说 明 书

3/5页

图5(a)和图5(b)分别为采用本图像校正方法进行校正前后的硬币图像的一个示图6(a)和图6(b)分别为采用本图像校正方法进行校正前后的硬币图像的另一个

例；

[0036]

示例。

具体实施方式

[0037] 本发明所提供的图像校正方法可以对线阵相机所拍摄的物体图像进行几何校正，从而恢复物体原有的真实图像。下面对该图像校正方法的基本实施步骤进行详细的说明。[0038] 步骤一：在待处理的物体图像中设定标定物

[0039] 线阵相机所拍摄的物体图像容易发生几何变形，而圆形能够体现出各个角度的几何变形程度，因此，本发明首先在待处理的物体图像中确定一个圆形物体作为标定物，并假设(xc，yc)为所使用的标定物在待处理的物体图像中的理想位置(如图像的中心区域)，半径为r，则理想圆上的点(xq，yq)满足：

222

[0040] (xq-xc)+(yq-yc)＝r (1)[0041] 步骤二：检测标定物中的边界点[0042] 在本步骤中，自动或手动地搜索标定物的边界点。一般而言，应该确保边界点的数量不少于5个。

[0043] 对于检测到的每一个边界点，假设其坐标为(xp，yp)，所拍摄的物体图像分别具有x方向错切、y方向拉伸和平移的变换，如图2、图3和图4所示的那样。这样，标定物上的每一个边界点(xp，yp)都与理想圆(即进行校正后的理想图像)上的一个边界点(xq，yq)相对应，于是有式(2)的成立：

[0044]

其中，c1为x方向速度，c2为y方向速度，d1为x方向的中心点，d2为y方向的中心点。将式(2)带入式(1)，得到：

222

[0046] (xp+c1yp+d1-xc)+(c2yp+dp-yc)＝r[0047] 即：

[0045]

[0048]

[0049] 令：

[0050]

5

CN 102096899 ACN 102096909 A

说 明 书

4/5页

[0051]

取所有边界点的(xpyp yp2 xp yp1)和xp2组成线性方程组，可求出最小二乘解

步骤三：求解标定物的运动参数[0053] 该步骤包括如下的子步骤：[0054] (1)求解下列方程组，在方程数量多于未知数数量的情况下，使用最小二乘法求解，以便使结果更稳定。

[0052]

[0055]

其中，1，2，...n表示从待处理的物体图像中搜索得到的对应点的序号。[0057] (2)计算标定物的运动参数。这些运动参数包括x方向速度c1、y方向速度c2、x方向中心点d1和y方向中心点d2，其中：

[0056] [0058] [0059] [0060] [0061]

步骤四：根据步骤三的计算结果，对待处理的物体图像中的对应点进行仿射变换。[0063] 前已述及，标定物上的每一个边界点(xp，yp)都与校正后的理想图像上的一个边界点(xq，yq)相对应，它们之间的几何变换关系如式(2)所示：

[0062] [0064]

在已经获得多对边界点之间的几何变换关系的情况下，可以通过仿射变换获得校正后的线阵相机图像。其中对于图像中非边界点的其它点，可以采用类似的步骤获得相应的几何变换关系，从而实现仿射变换。在对图像中的各个对应点分别进行仿射变换之后，由这些对应点所组成的图像即为线阵相机所拍摄物体应有的真实图像。

[0066] 图5(a)和图5(b)分别为采用本图像校正方法进行校正前后的硬币图像的一个示例；图6(a)和图6(b)分别为采用本图像校正方法进行校正前后的硬币图像的另一个示例。从这两组校正结果可以看出，无论是哪一种方式扭曲的硬币图像，采用本图像校正方法均能得到较佳的几何校正效果。[0067] 需要强调的是，本发明所提供的图像校正方法以一个圆形标定物的边界点作为基

[0065]

6

CN 102096899 ACN 102096909 A

说 明 书

5/5页

准进行校正，最少只需要5个边界点就可以进行校正，但边界点的数量越多，校正的效果越好。在边界点数量较多的情况下，即使对边界点的搜索存在误差，甚至少数边界点的标记有错误，也不会对校正的结果产生很大影响，所以本图像校正方法很适合同自动搜索边界点的图像处理方法相结合使用。

[0068] 以上对本发明所提供的线阵相机图像的校正方法进行了详细的说明。对本领域的技术人员而言，在不背离本发明实质精神的前提下对它所做的任何显而易见的改动，都将构成对本发明专利权的侵犯，将承担相应的法律责任。

7

CN 102096899 ACN 102096909 A

图1图3

图5(b)

说 明 书 附 图

1/1页

图2

图5(a)

图4

图6(b)

图6(a)

8