体视显微镜视频的快速校正算法.pdf

第34卷第5期
光学仪器
Vol 34, No 5
2012年10月
OPTICAL INSTRUMENTS
October, 2012
文章编号:1005-5630(2012)05-0045-05
体视显微鏡视频的快速校正算法
方兰婷,杨鸣2
(1.宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211;
2.浙江省医用光电仪器高新技术研究开发中心,渐江宁波315211)
摘要:立体校正是双目视觉系统中必不可少的环节,这一环节包括了对特征点的提取和图像的
校正。提出了一种针对十字标尺的校正方法,对于给定一幅图像中的一点,寻找另一幅图像中
的对应点,这两点为空间同一场景坐标的投影;考虑了由于校正板直线不光滑而导致的特征点
错误提取的问题,首先找到十字线上四个点,再间接找到实验需要的特征点。实验结果表明,该
算法需要的参数数量少,实现速度快,最终实现的误匹配率低。适用于利用十字标尺求取参数
的立体校正。
关键词:立体校正;角点;十字标尺
中图分类号:TP273文献标识码:Adoi:10.3969/.isSn.1005-5630.2012.05.009
Past correction algorithm of stereo microscope video
FANG Lanting, YANG Ming.
(1. The Faculty of Information Science and Engireering. Ningbo University, Ningbo 315211. China
2. High Tech Medical Optoelectronic Equpment Research and Development Center in hejiang Province, Ningbo 315211.China)
Abstract Binocular calibration is an essential part of the stereo vision system, it consists a
feature point extraction and image correction. A method for cross-scale correction is presented
For a given point in an image, the corresponding point in another image is found, and the two
points are the projection of the same scenarios. Considering that the straight line in the
calibration board is not smooth, which will cause the mistaken extraction of feature points
four points on the cross line are first located in order to indirectly find the feature points needed
in the experiment. Experimental results show that the number of parameters required in the
algorithm is small, the speed faster, and mismatch rate much lower. The method is applicable
in the three-dimensional correction using cross-scale.
Key words: three-dimensional correction; corner; cross-scale
近年来,利用体祝显微镜实现立体显示的研究越来越多,当空间的三维场景投影成二维图像时,同
物体在不同视点下的图像会有很大的不同,而且场景中的很多因素,像光照条件、镜头畸变、物理特性、噪
声干扰和物体几何形状等,都会影响图像显示效果。由于显微镜的特殊关系,实现显微镜的立体显示
包括自动聚焦2、图像采集和立体显示等步骤,在立体显示过程中,要达到较好的立体显示效果,实现立
收稿日期:2011-11-30
作者简介:方兰婷(1990-),女,安徽六安人,硕上研究生,主要从事立体视频显示和立体动态测量方面的研究
数据
光学仪器
第34卷
体显示的左右视点的图像必须满足一定的关系。为了能够恢复变形的图像,使得左右视点图像满足特定
的关系,实现理想的立体显示效果,有必要对其进行图像校正。立体图像校正实际上就是给定一幅图像
中的一点,寻找另一幅图像中的对应点,使得这两点为空间同一物体点的投影,进而求出二者的视差,以
恢复场景的深度信息,并进一步求得该点的空间坐标。现有的摄像机校正技术大致分为三类:传统校
正方法、摄像机自校正方法和主动视觉校正方法。传统校正过程复杂,需要高精度的已知结构信息;摄像
机自校正方法鲁棒性差,精度不高。如文献[4提出了摄像机的校正算法过程复杂,速度慢。文献[5]提
出了基于单应性矩阵和几何外极线的自适应摄像机校正算法,精度不高。文献[6]提出了一种应用于显
微摄像机的校正方案,校正材料为网格板,需要提取多个角点,影响校正速度。文中提出了一种基于十字
标尺,可以准确找到特征点的快速校正算法,该算法克服噪声的影响,可以运用在线条不光滑、有断点的
十字标尺上。算法速度快,精度高。
1基于图像中心的校正算法
立体显示视差分析
平行结构的两台摄像机位于相同的x-y平面,但是在x轴方向有一定偏差,因此在左右摄像机得到
的图像存在一定的视差,视差可以分为四种类型:零视差、正视
差、负视差和发散视差四种。当视线对图像之问不存在任何差
别时为零视差;当视差小于或等于瞳孔距离且视线不交又时为
正视差状态,此时成像在显示器后面;交义时为负视差状态,成
像位于显示器前;当视差大于瞳孔距离时为发散视差状态。两
图像没有重叠部分,因此不能形成立体效果,图1为立体显示
Pri, Y1) O
的成像原理。
P(X,Y,Z)为P点在空间的坐标,P点分别投影在左右成
图1立体成像原理
像平面上坐标对应的点分别为P2(X1,Y2),PR(XF,Yk),这两Fig.1 Principle of three-dimensional imaging
点的视差矢量为:
d=PL(L, YL)-PR(XR, YR)
水平和垂直分量分别为:
由于是两台摄像机拍摄的结果,参数配置都有不同,摄像机位置摆放也对照片效果有很大的影响,故
实际拍摄出的左右视点的图像视差与估计视差有很多差异,这就需要通过图像校正得到与估计视差相匹
配的图像。
设图像左上角为原点;设原图像任一点像素坐标为(x,y),用矩阵p(x,y,1)表示;在投影图像上的坐
标为(X,Y),用矩阵P(X,Y,0)表示。设投影图像与原图像的变换关系为
P(X,Y,0)
为了能求出a,b,,v四个参数,并找出炳幅图像对应坐标点,需要找到一个公共点,知道图像的倾斜
度。其中参数a,b可以通过倾斜度的测量获得,参数x,v需要找到公共点求取。
1.2倾斜度测量
采集到一幅图像,首先对其进行二值化处理,第二步通过边缘检测的原理,得到十字线水平线的边缘,任
取其左右的上