VoL22 No.6 刘炜刚等：利用计算机自动识别和匹配标靶进行摄影镜头畸变校正 563· 标志点的中心位置： 删除中心点不破坏连通性 (1)解析法.联立构成十字形状的2条直线 的方程，求出直线交点， 删除中心点破坏连通性 (2)统计特征法.因为十字形状的对称性， 可以认为图案的重心（灰度平均中心）就是标志 ·表示物体上的点，#表示当前考察的点 点的中心位置. 图3是几个待识别标志点被细化后的效果， 到这一步为止，标志点的识别工作完成了， 下面的步骤是进行标志点的匹配. 3.8重建标靶网格 虽然说标靶上的标志点是按照等距离的网 格规则排列的，但是在摄影时，由于摄影角度和 摄影镜头的影响，产生了视角的透视变形和镜 图3标志点细化效果 头的球面变形.这个标准的矩形网格产生了变 Fig.3 Result of sign thinning 形和错动，在照相角度比较偏时，透视形变会很 严重.因此，需要想办法来重建标靶网格. 3.6线条检测 重建标靶网格从人工指定的一个基准点开 完成细化后，需要找到一种方法，能够根据 始，首先在基准点附近搜索，得到一个基准矩 一些点，来找到这些点所组成的直线，也就是需 形；然后，分别以基准矩形的上两点和下两点为 要进行线条检测，这里不能采用解直线方程或 基准，向两侧搜索扩展出2条水平线；最后，以 者拟合的方法，而是采用了一种检测已知形状 这2条水平线垂直方向上对齐的某两点，向上 曲线的方法，即Houg助变换算法.Houg变换就 下搜索扩展出垂直线条，完成了整个标靶网格 是将直线方程写成参数形式：r=x·cos叶y-sin0, 化，其中，搜索扩展的方法是：根据两点的坐标 每1对(“，)对应着1条直线，考虑1个由参数 推测同方向上第3点的坐标，不断推测，得到这 一日定义的1个二维参数空间一Hough空间， 个方向上的直线， 那么，x-y平面的1条直线经过Houg吵h变换后， 图4说明了重建标靶网格的效果。可以看 映射成了Hough空间的】个点(r,):x-y平面 出，虽然发生了较大的透视形变，但重建标靶网 上的1个点对应了Hough空间的1条正弦曲线， 格后重新找到了标志点的排列规律， 这样将细化得到的点经过Houg助变换，可以得 到许多Hough空间的正弦曲线；再将这些正弦 曲线上的点进行聚类分析，得到Hough空间中 点的密集区域，将这种区域的中心点变换回 x一y空间，就得到需要检测的直线方程，这些直 线将穿过大量的已知点回 3.7标志点判别 标志点的十字形状是判别标志点的最本质 的特征，可以由是否构成十字形状来做决定性 的判别.十字形状可以被描述为：可以检测到2 图4量建标靶网格 条垂直或者接近垂直的线段，而且它们的交点 Fig.4 Grid rebuilding 位于线段的中间部分，为了防止错判，可以再引 3.9匹配标志点 入2个特征：十字形状的大小和十字图形的粗 将各张图像上的标志点都完成重建标靶网 细.可以对这2个特征作阑值的限定.图形的大 格后，就可以进行标志点匹配的工作，以基准标 小特征可以由“图像分割”得到，也就是分割矩 志点为原点，确定各张照片上的各个标志点在 形的大小：图形的粗细可以由“细化”得到，它就 网格上的坐标位置，那么，在不同照片上有同样 是细化的层次， 网格坐标位置的标志点就是同一个标志点， 判别了标志点后，可以有2种方法计算出