一種基于近距離短弧段圖像的對接環(huán)圓心提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及環(huán)面提取以及環(huán)面圓心估計的方法，具體涉及一種基于近距離短弧段 圖像的對接環(huán)圓心提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 航天航空領(lǐng)域中，對接環(huán)是空間飛行器中常見的目標，只有對對接環(huán)目標進行準 確的位姿估計才能進行精確對接，從而進行物資運輸、飛行器修理等空間任務。其中環(huán)面的 檢測和環(huán)面圓心的估計是位姿估計中關(guān)鍵的步驟。數(shù)十年來，對接環(huán)的位姿估計始終是一 個熱點問題，學者們提出了許多位姿估計的方法。
[0003] 當前，空間飛行器的位姿估計主要針對合作目標進行，即可以在合作目標上標注 標志點，在與飛行器進行對接過程中可以根據(jù)標志點位置進行位姿估計。基于標志點的飛 行器目標位姿估計需要在飛行器發(fā)射前進行仔細的標注，使得飛行器設(shè)計工作變得繁瑣。 基于標注點的方法不適用于空間未標注標志點的非合作目標。此外，本方法只需要獲取目 標飛行器的雙目圖像，相應的相機裝置便攜、廉價。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的技術(shù)解決問題：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于近距離短弧段圖像 的對接環(huán)圓心提取方法，該方法能克服傳統(tǒng)方法中需要在對接環(huán)上手動標記標志點而消耗 大量人力的缺點，同時回避了空間圓環(huán)投射到二維平面后的投影變形，不著意解決橢圓或 二次曲線的擬合問題，而是通過雙目相機獲得的測量圖像，恢復其環(huán)面及邊緣的三維信息 并將其投射到正射的投影平面上，簡化空間圓環(huán)的投影為二維平面的正圓，簡化計算，只需 要根據(jù)圓環(huán)的局部圖像就能準確估計環(huán)面中心，在保證一定魯棒性的前提下，具有估算結(jié) 果準確、耗時低的優(yōu)點。
[0005] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：如圖1所示
[0006] (1)對于近距離獲取的包含短弧段對接環(huán)目標的雙目圖像，進行極線校正，然后采 用標準差方法進行二值化閾值分割，得到分割后的二值圖像。利用二值圖像中的區(qū)域?qū)傩?進行環(huán)面區(qū)域提取，環(huán)面區(qū)域提取之后采用canny算子提取其內(nèi)外邊緣；
[0007] (2)利用半全局的匹配方法對提取出的環(huán)面區(qū)域進行致密重建，得到環(huán)面上大量 點（就是環(huán)面上所有能夠配準的像素點，由環(huán)面的成像面積大小和配準率確定）的視差值， 從而進行相機坐標系下的三維重建，得到三維點云；
[0008] (3)對相機坐標系下的三維點云采用多點擬合，最大優(yōu)化的方法計算環(huán)面法向量 并將相機坐標系下表示的三維點云投影到與法向量垂直的平面內(nèi)；
[0009] (4)在與法平面垂直的平面內(nèi)區(qū)分內(nèi)邊緣和外邊緣，采用多點擬合，結(jié)果最優(yōu)的方 法分別進行標準正圓擬合，得到對接環(huán)內(nèi)外邊緣的中心和半徑；
[0010] (5)根據(jù)得到的內(nèi)外邊緣中心和半徑，采用對接環(huán)為同心環(huán)的約束條件，判斷內(nèi)外 邊緣的中心距離最小，內(nèi)外邊緣的半徑相差與對接環(huán)寬度相當?shù)慕Y(jié)果為最佳結(jié)果，最終得 到從包含局部對接環(huán)目標的雙目圖像中計算出的對接環(huán)準確的圓心坐標。
[0011] 上述步驟（1)采用標準差方法進行二值化閾值分割的具體方法為：
[0012] 1)標準偏差圖像的定義為，對圖像I的每個像素點計算如下的標準偏差值：
[0014] 其中，對于任意一個像素點，uk( ·)為以該點為中心的周圍（2k+l) X (2k+l)鄰域 內(nèi)取值的平均值，k表示窗口半寬；
[0015] 2)對標準偏差圖像進行直方圖統(tǒng)計，采用均值法計算二值化閾值ξ，判斷標準偏 差圖像的每個像素點，像素值大于等于ξ的記為255,小于ξ的記為0,得到分割后的二值 圖像。
[0016] 上述步驟（1)利用二值圖像中的區(qū)域?qū)傩赃M行環(huán)面區(qū)域提取的具體方法為：
[0017] 1)根據(jù)面積設(shè)定的約束條件，對于面積過大或過小的區(qū)域予以剔除；
[0018] 2)在除去過大區(qū)域或細碎區(qū)域后的圖像中，環(huán)面區(qū)域的實心程度比其他區(qū)域小， 通過計算實心程度，判斷實心程度最小區(qū)域為最終提取出的環(huán)面區(qū)域。實心程度的計算公 式如下：
[0020] 上述步驟（2)中利用半全局的匹配方法對提取出的環(huán)面進行致密重建的具體方 法為：
[0021] 半全局匹配算法沿著一維路徑r，待匹配像素點ρ在視差d條件下的代價值 L1Xp, d)遞歸定義為：
[0023] 其中，min表示取最小值，像素對匹配數(shù)據(jù)項C(p，d)表示待匹配像素 p在視差d 下的匹配代價，匹配代價選用基于Birchfield和Tomasi采樣不敏感的方法計算得到像素 亮度差。第二項表示路徑中相鄰像素在當前像素 P視差為d條件下的最小代價值，p-r表 示當前路徑下P的上一點。當鄰近像素的視差發(fā)生一個像素單元的變化時，代價值為P 1，當 視差變化超過一個像素單位時，代價值為P2，Pr^ P2S給定值。上式中的最后一項，與當前 像素 P選取的視差d無關(guān)，僅僅為了防止L過大，以滿足L < C_+P2的計算結(jié)果，C _表示 匹配代價的最大取值。i和k表不視差的遍歷從dmin到dmax，d min表不視差最小值，dmax表不 視差最大值。
[0024] 最后，每一像素點的代價值為所有路徑^的代價值之和S(p，d) =Σ人(p，d)，每一 點像素的匹配結(jié)果為最小代價值所對應的視差，從而完成環(huán)面內(nèi)每個點的三維坐標計算， 即致密重建。
[0025] 上述步驟（2)中進行相機坐標系下的三維重建過程為：在相機坐標系下根據(jù)視差 結(jié)果計算每個點的三維坐標，其中相機坐標系定義為：過相機光心，平行像平面水平方向向 右的為X。軸，平行像平面垂直方向向下的為y。軸，Z。軸滿足右手定則。
[0026] 上述步驟（3)中采用多點擬合，最大優(yōu)化的方法計算環(huán)面法向量為：
[0027] 在環(huán)面的三維點云數(shù)據(jù)中任意取三個點，進行平面擬合，得到平面方程的法向量 表示，然后計算其它點到平面的距離，距離和最小時的法向量作為最終的輸出，就是環(huán)面的 法向量。
[0028] 上述步驟⑶中將相機坐標系下表示的三維點云投影到與法向量垂直的平面內(nèi) 為：
[0029] 平面的法向量為（ph，qh，rh) (ph，qh，4分別代表沿當前坐標系XYZ三個方向的方向 數(shù)）且（ph 2+qh2+rh2) = 1，三維點云的坐標為（Xi, yi，Zi) i = 0, 1，…η-1，η為三維點云的總 數(shù)目。則對三維點云進行如下坐標變換：
[0031] 上述步驟（4)中在與法平面垂直的平面內(nèi)區(qū)分內(nèi)邊緣和外邊緣，采用多點擬合， 結(jié)果最優(yōu)的方法分別進行標準正圓擬合，得到對接環(huán)內(nèi)外邊緣的中心和半徑，具體為：
[0032] 根據(jù)canny算子得到的內(nèi)邊緣和外邊緣，采用點的對應關(guān)系得到內(nèi)邊緣和外邊緣 點的三維坐標，計算內(nèi)邊緣和外邊緣兩組點之間的平均距離；然后分別在內(nèi)邊緣點組或外 邊緣點組中隨機選取三個點進行正圓中心和半徑的擬合，判斷該組內(nèi)其它點與擬合圓環(huán)的 距離，距離總和最小的認為是最佳結(jié)果，分別輸出，得到對接環(huán)內(nèi)外邊緣的中心和半徑。
[0033] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有的有益效果是：本發(fā)明克服了傳統(tǒng)方法中需要在對接 環(huán)上手動標記標志點而消耗大量人力的缺點，同時回避了空間圓環(huán)投射到二維平面后的投 影變形，不著意解決橢圓或二次曲線的擬合問題，而是通過雙目相機獲得的測量圖像，恢復 其環(huán)面及邊緣的三維信息并將其投射到正射的投影平面上，簡化空間圓環(huán)的投影為二維平 面的正圓，簡化計算，只需要根據(jù)圓環(huán)的局部圖像就能準確估計環(huán)面中心，在保證一定魯棒 性的前提下，具有估算結(jié)果準確、耗時低的優(yōu)點。
【附圖說明】
[0034] 圖1為本發(fā)明的方法的步驟示意圖；
[0035] 圖2(a)_(i)為實施例1采用基于近距離短弧段圖像的對接環(huán)圓心提取方法提取 對接環(huán)圓心的處理過程；其中（a)為輸入的短弧段對接環(huán)目標左右圖像對，（b)為極線校正 后效果圖，（c)為標準偏差圖像，（d)標準偏差圖的二值化效果圖，（e)利用實心程度的區(qū)域 屬性進行環(huán)面區(qū)域提取后的效果圖，（f)對接環(huán)邊緣提取的效果圖，（g)對接環(huán)區(qū)域致密匹 配得到的視差圖，（h)環(huán)形部分三維重建點云重投影的效果圖，（i)同心圓擬合約束得到最 終圓心的三維示意圖。
【具體實施方式】
[0036] 下面結(jié)合圖1、圖2(a)_(i)對本發(fā)明進行詳細說明。
[0037] (1)輸入待檢測圖像：待檢測圖像為包含短弧段對接環(huán)的雙目灰度圖像，包括左 圖和右圖，如圖2(a)所不。
[0038] (2)對雙目圖像進行圖像極線校正，如圖2(b)所示。當已知左右相機之間的旋轉(zhuǎn) 矩陣為R(R對應的歐拉角為A 1J，平移矩陣為T時，極線校正的步驟如下：
[0039] 1)為了使兩個相機坐標系平行，對兩個坐標系進行第一次旋轉(zhuǎn)。左相機旋轉(zhuǎn)R1 = F (Alt72)，右相機旋轉(zhuǎn)R1= F (-A J2)，此處F代表旋轉(zhuǎn)矩陣與歐拉角之間的轉(zhuǎn)換函數(shù)，旋轉(zhuǎn) 后的平移向量T2= RJ ;
[0040] 2)為了保證T2僅在X方向不為0(即基線方向），對兩坐標系進行第二次旋轉(zhuǎn)，使 T2平行于向量η = [-1 0 0] τ。
[0041 ] (3)雙目圖像二值化處理：
[0042] 1)標準偏差圖像的定義為，對圖像I的每個像素點計算如下的標準偏差值：
[0044] 其中，對于任意一個像素點，uk( ·)為以該點為中心的周圍（2k+l) X (2k+l)鄰域 內(nèi)取值的平均值，k表示窗口半寬，決定窗口大小，這里取為2。I · I表示絕對值運算。實 際計算過程采用積分圖的方法提升速度，計算積分圖只需要對圖像遍歷一次，利用積分圖， 任何一個矩形內(nèi)的像素值的和可以由四個頂點確定，計算與矩形尺寸無關(guān)，只需要四次加 法運算。標準偏差圖如圖2(c)所示。
[0045] 2)對標準偏差圖像進行直方圖統(tǒng)計，平均法計算二值化閾值ξ，判斷標準偏差圖 像的每個像素點，像素值大于等于ξ的記為255,小于ξ的記為0。二值化圖像如圖2(d) 所示。
[0046] (4)利用區(qū)域?qū)傩蕴崛…h(huán)面區(qū)域：
[0047] 1)由于二值化圖非環(huán)形區(qū)域中存在細碎區(qū)域，根據(jù)面積大小可以有效去除細碎區(qū) 域；
[0048] 2)在除去細碎區(qū)域后的圖像中，環(huán)面區(qū)域的實心程度比其他區(qū)域小，可以通過計 算實心程度來最終提取出環(huán)面區(qū)域：
[0050] 環(huán)面區(qū)域的提取效果如圖2中的（e)所示。
[0051] (5)利用canny算子進行環(huán)面區(qū)域的邊緣提取，得到內(nèi)外邊緣點位置。提取效果如 圖2(f)所示。
[0052] (6)因為環(huán)面的紋理較少，常用匹配方法容易失效，通過半全局的方法進行環(huán)面致 密重建。
[0053] 半全局匹配算法沿著一維路徑r，待匹配像素點p在視差d條件下的代價值 L1Xp, d)遞歸定義為：
[0054]
[0055] 其中，min表示取最小值，像素對匹配數(shù)據(jù)項C(p，d