黑白棋盘格角点检测算法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第28卷第8期东北大学学报(自然科学版)Vo1．28．No．82007年8月JournalofNortheasternUniversity(NaturalScience)Aug．2007黑白棋盘格角点检测算法刘阳，王福利1,2，常玉清，一，吕哲(1、东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110004；2．东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室，辽宁沈阳110004)摘要：分析了现有棋盘格角点检测算法存在的不足，提出了一种新的棋盘格角点检测算法．该算法定义4个特征方向，并通过黑白检测算子(Bw)检测特征方向

2、上像素的灰度分布特征，获得像素级精度的角点坐标位置；再根据局部窗口内响应值的相似度与影响因子对角点坐标加以修正，实现了亚像素级精度的角点坐标定位．该算法对图像的旋转和亮度变换具有鲁棒性．将本方法应用于实际拍摄的棋盘格图像，证明了其对棋盘格角点检测的有效性和实用性．关键词：棋盘格；角点检测；Radon变换；亚像素；摄像机定标中图分类号：TP242．62；TP391、41文献标识码：A文章编号：1005—3026(2o07)081090．04BlackandWhiteX．CornerDetectionAlgorithmL见rYang，W4『、『G1i，一，C

3、HANGYuqing，一，LP(1．SchoolofInformationScience&Engineering，NortheasternUniversity，Shenyang110004，China；2．KeyLaboratoryofIntegratedAutomationofProcessIndustry，MinistryofEducation，NortheasternUniversity，Shenyang110004，China．Correspondent：LIUYang，E—mail：Lmrx@sina．eorf1)Abstract：Analyz

4、estheshortcomingsofthepresentX—cornerdetectionalgorithmforB／ⅣsquaresonchessboardandproposesanewoneinwhichanewBWcornerdetectionoperatoriSusedtocheckoutthegrayvalues’distributionin4characteristicdirectionsasdeftned．Thecoordinatesofthosecornersareobtainedwiththeprecisionatpixelleve1

5、．Thecornercoordinatesarerevisedtoimplementtheirlocalizationatsub—pixellevelinaccordancetothesimilarityandinfluencingfactorsindicatedinlocalwindows．ThealgorithmiSrobusttotherotationandbrightnesstransformationofimages，andithasbeenappliedtotheX—cornerimagesonrealphotosand，asaresult，

6、itsvalidityandpracticabilityareverified．Keywords：chessboard；squarecornerdetection；Radontransform；sub—pixel；cameracalibration棋盘格模板已广泛应用于摄像机定标过程，或者多个点的Harris响应值较高，很难准确确定常用做法是通过建立棋盘格模板中特征点的图像角点所在位置．文献[93依据方格边缘的交点形成坐标与对应世界坐标之间的关系来实现对摄像机角点这一性质，先对图像中的边缘进行检测，再利的定标[卜．因此，棋盘格角点检测准确与否，直用Rad

7、on变换确定边缘的位置，最后通过求取边接决定了摄像机定标的精度．缘交点的方法确定角点坐标．但是，该方法仍存在对于棋盘格角点的检测，大多数人采用针对一两方面问题：首先，该算法对于边缘检测算法的准般角点的通用算法[5-8]，也有些人提出了针对棋盘确程度有较强依赖性，若不能准确检测出边缘，则格角点的检测方法【9j，但结果都不尽如人意．其中，将直接影响到角点定位的精度；其次，该算法仅对常用的通用算法为文献[5]中的Harris角点检测不存在畸变的棋盘格图像中的角点有效，如果图算法，它使用灰度的高斯梯度作为响应值判断棋像存在畸变，则边缘不再是直线，棋盘格角点也就盘

8、格图像中的角点．然而，在棋盘格图像中，由于不能简单地用通过Radon变换获得的直