豬體圖像匹配算法研究

1、豬體圖像匹配算法研究 付為森，滕光輝（中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，北京，100083）摘要：匹配算法是基于雙目視覺(jué)原理檢測(cè)系統(tǒng)的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容。匹配算法的選擇影響到檢測(cè)算法的精度及整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。對(duì)圖像的匹配策略進(jìn)行了分析，以極線約束、視差約束和灰度相關(guān)匹配算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)標(biāo)定板內(nèi)角點(diǎn)的匹配，x坐標(biāo)匹配誤差在1象素之內(nèi)， y坐標(biāo)匹配誤差平均為4.7象素。利用該匹配算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)豬體九個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的匹配，為進(jìn)一步研究打下了基礎(chǔ)。關(guān)鍵字：豬；圖像；匹配算法；Abstract ：Matching algorithm is an important task in inspection system

2、which is based on the principle of binocular vision. The choice of matching algorithm affects the accuracy of detection algorithms and the efficiency of the whole system. Based on the analysis of matching strategy, matching algorithm of corner points on the calibration plate was achieved based on ep

3、ipolar constraint, disparity constraints and gray correlation. The matching error of x coordinate was in 1 pixel, but was 4.7 pixels to y coordinates. The algorithm was used to match nine points on the back image of pigs successfully, and this lay a foundation for further study.KeyWords：Pig；Image；Ma

4、tching Algorithm一、引 言 為了實(shí)現(xiàn)對(duì)豬生長(zhǎng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，國(guó)內(nèi)外的研究者利用圖像工程技術(shù)采集豬體圖像，通過(guò)分析數(shù)字圖像來(lái)獲取豬的體長(zhǎng)、體高、體寬、背部周長(zhǎng)、面積等易獲取的體型參數(shù)，估算體重等其它不易獲取的參數(shù)，以期及時(shí)、準(zhǔn)確地為生產(chǎn)管理和經(jīng)營(yíng)決策提供依據(jù)?；陔p目視覺(jué)技術(shù)的豬生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，豬體左右圖像的匹配是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵步驟。圖像匹配也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理中一個(gè)重要的研究熱點(diǎn)12。在雙目立體視覺(jué)中，圖像匹配是為了得到場(chǎng)景的深度信息，需要找到場(chǎng)景中同一點(diǎn)在左右圖像中的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)。而在基于雙目視覺(jué)技術(shù)的豬生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，匹配的主要任務(wù)就是找到豬體背部同一點(diǎn)在左右豬體圖像中的坐

5、標(biāo)以獲取視差，從而測(cè)得豬體的高度及豬體背部關(guān)鍵點(diǎn)的空間位置，為檢測(cè)豬體寬度和長(zhǎng)度提供基礎(chǔ)。本文簡(jiǎn)要總結(jié)了圖像匹配算法策略，并根據(jù)豬體圖像特征確定了豬體左右圖像的匹配策略，在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)利用包含棋盤的標(biāo)定板圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。二、圖像匹配算法策略為解決圖像匹配問(wèn)題，人們提出了各種各樣的匹配算法，但是都包含了特征空間、相似性度量、搜索空間、搜索策略四個(gè)要素，這四要素不同的組合形成不同的匹配算3。特征空間即是圖像中可以參與匹配的特征, 這些特征可以包括象素灰度值、邊界、輪廓、角點(diǎn)及統(tǒng)計(jì)特征如矩不變量等。相似性度量指確定待匹配特征之間的相似性程度的標(biāo)準(zhǔn), 它一般是判別函數(shù)或者距離函數(shù)，如相關(guān)函數(shù)和距離、歸

6、一化相關(guān)函數(shù)等作為匹配度量。搜索空間是指所有可能的特征值所組成的空間，它確定了利用相似性度量對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行判斷所得的可能匹配的點(diǎn)空間。搜索算法是在搜索空間中找到一個(gè)最優(yōu)特征值, 使得相似性度量標(biāo)準(zhǔn)達(dá)到最優(yōu)值。不同的搜索算法對(duì)于減少計(jì)算量有重要意義。這里采用的匹配算法首先根據(jù)極線、位置等約束確定一個(gè)初步的可能匹配點(diǎn)的搜索范圍，再利用基于灰度相關(guān)的匹配實(shí)現(xiàn)左右圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)的匹配，并且利用棋盤圖像驗(yàn)證了匹配算法。（一）極線約束由雙目立體視覺(jué)中兩攝像機(jī)的關(guān)系可知，空間點(diǎn)P與兩攝像機(jī)光心O1,O2組成的三角形在平面上，而P在左右圖像上的像點(diǎn)位置p1 、p2也在P與O1,O2的連線上，所以p1 、p2也在平

7、面上，則p1 、p2也分別在平面與左右圖像面的交線上,這兩條交線互為極線。因此，根據(jù)極線原理，不需在整個(gè)像面上找空間一點(diǎn)的對(duì)應(yīng)，而只需在對(duì)應(yīng)極線上搜索即可，這樣便將潛在的二維搜索空間降為一維。在實(shí)際求解中，如果已經(jīng)獲取左右攝像機(jī)的投影矩陣，那么就可以通過(guò)他們求得對(duì)應(yīng)的極線方程4。 （a） （b）圖1 標(biāo)定板左圖像及右圖像上十個(gè)角點(diǎn)對(duì)應(yīng)的極線圖1是利用19對(duì)標(biāo)定板圖像進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定，獲取左右攝像機(jī)的投影矩陣后，根據(jù)極線原理繪制出的左圖像上10個(gè)角點(diǎn)在右圖像上所對(duì)應(yīng)的極線。其中（a）為左圖像，（b）為左圖像十個(gè)棋盤內(nèi)角點(diǎn)在右圖像上對(duì)應(yīng)的極線。（二）視差約束雙目視覺(jué)系統(tǒng)的原理是通過(guò)兩部位于不同方位的

8、攝像機(jī)采集同一場(chǎng)景的圖像來(lái)實(shí)現(xiàn)三維空間點(diǎn)位置的檢測(cè)，由于兩部攝像機(jī)位置是固定不變的，則空間上同一點(diǎn)在左右攝像機(jī)像面上的位置應(yīng)該在一個(gè)區(qū)域范圍內(nèi)，若能夠人為指定兩幅圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)的視差小于事先定義的閾值，則可以進(jìn)一步縮小匹配點(diǎn)的搜索范圍，即視差約束。該約束是在極線約束下限制搜索對(duì)應(yīng)點(diǎn)長(zhǎng)度和可靠性的有效工具,可同時(shí)提高匹配的效率和準(zhǔn)確性。圖2 視差約束下右圖像上十個(gè)角點(diǎn)對(duì)應(yīng)區(qū)域如圖2所示，畫出了左圖像上十個(gè)角點(diǎn)在右圖像上的對(duì)應(yīng)矩形區(qū)域。只需在這個(gè)區(qū)域內(nèi)的極線上搜索對(duì)應(yīng)點(diǎn)即可實(shí)現(xiàn)匹配，這進(jìn)一步提高了匹配效率。（三）基于灰度相關(guān)的匹配基于灰度相關(guān)的匹配算法是一種對(duì)待匹配圖像的像元以一定大小鄰域的灰度值按

9、某種或幾種相似性度量順次進(jìn)行搜索匹配的方法4。這類算法的性能主要取決于相似性度量及搜索策略的選擇上?；叶认嚓P(guān)匹配算法可以設(shè)計(jì)成不受比例因子誤差的影響和抗白噪聲干擾。這里采用的相似性度量定義如下： 其中：D相似性度量值，這里指左右圖像一個(gè)鄰域中所有象素的灰度值差的總和，L(u，v)和R(u，v)指左右圖像上一個(gè)鄰域中坐標(biāo)為(u，v)的象素值，T鄰域范圍，這里取象素的3×3鄰域。通過(guò)以上度量公式，比較左圖像上一點(diǎn)的T鄰域范圍內(nèi)的象素值與右圖像各個(gè)符合極線和視差約束的備選點(diǎn)鄰域中象素值差的總和，選擇最小值對(duì)應(yīng)的點(diǎn)即認(rèn)為是所求的匹配點(diǎn)。表1 棋盤十個(gè)內(nèi)角點(diǎn)的匹配坐標(biāo)左圖像角點(diǎn)坐標(biāo)/象素理論匹

10、配點(diǎn)坐標(biāo)/象素實(shí)際匹配點(diǎn)坐標(biāo)/象素XYXYXY179.0178.4219.9187.8219.2191.8193.8173.2234.6181.9234.1186.7208.6167.6249.5176.3249181223.3161.9264.4170.4263.8175.3238.0156.0279.3165.1278.5169.4252.7150.3294.2159.5293.2163.7267.7145.0308.9153.7308.3158.4282.5139.7323.9147.9323.2153.1297.5133.8338.8141.9338.1147.2312.3127.83

11、53.6135.8353141.2 表1列出了左圖像上棋盤十個(gè)內(nèi)角點(diǎn)坐標(biāo)及右圖像上匹配點(diǎn)的理論值和實(shí)際匹配坐標(biāo)。其中理論匹配點(diǎn)坐標(biāo)為直接求取的匹配點(diǎn)坐標(biāo)，實(shí)際匹配點(diǎn)坐標(biāo)是利用極線約束、視差約束灰度相關(guān)匹配算法所得的匹配點(diǎn)坐標(biāo)。由表中數(shù)據(jù)可知，匹配點(diǎn)的x坐標(biāo)與理論值相比誤差較小，在1象素之內(nèi)，但是y坐標(biāo)誤差稍大，平均為4.7象素。三、豬體圖像匹配算法（一）豬體圖像的采集在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)設(shè)計(jì)并搭建了基于雙目視覺(jué)原理的硬件平臺(tái)。兩部攝像機(jī)為日本sony公司的SSC-E473P型，該款攝像機(jī)采用1/3英寸(4.8 mm×3.6 mm)彩色CCD芯片，結(jié)合日本CBC公司工業(yè)自動(dòng)化（FA）系列5mm鏡

12、頭，能夠?qū)崿F(xiàn)在2.3m高處拍攝到2.2m×1.7m的場(chǎng)景范圍，保證采集到豬體完整圖像。兩部攝像機(jī)輸出的模擬信號(hào)由視頻線傳輸至DLVS220EFU型的視頻服務(wù)器，該器件由愛(ài)國(guó)者公司提供，完成對(duì)模擬圖像信號(hào)的量化并轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)信號(hào)。計(jì)算機(jī)通過(guò)交換機(jī)接入網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)豬體圖像的網(wǎng)絡(luò)化遠(yuǎn)程采集。計(jì)算機(jī)的主要配置為：512M 內(nèi)存，Pentium (R) 4 CPU（2.00 GHz主頻）。系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)及標(biāo)定檢測(cè)算法均在該計(jì)算機(jī)上運(yùn)行。采用客戶端/服務(wù)器（C/S）架構(gòu)，在計(jì)算機(jī)上建立以MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)為核心的豬生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件，開(kāi)發(fā)了基于兩步法的標(biāo)定程序。數(shù)據(jù)庫(kù)包含了采集并存儲(chǔ)豬體圖像、攝像

13、機(jī)標(biāo)定參數(shù)、檢測(cè)結(jié)果測(cè)試存儲(chǔ)等信息的9個(gè)表格。軟件系統(tǒng)利用VC+.NET編程平臺(tái)實(shí)現(xiàn)56。（二）豬體左右圖像的匹配 為了檢驗(yàn)匹配算法對(duì)豬體圖像的有效性，在以上軟硬件平臺(tái)下，采集了一對(duì)豬體圖像，并在左圖像豬體背部確定了九個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，如圖3的（a）所示。根據(jù)極線約束、視差約束和灰度匹配算法，在豬體右圖像上確定了這九個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的匹配點(diǎn)，如圖3的（b）所示。表2列出了這九個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)值及匹配點(diǎn)的坐標(biāo)值。 （a）（b）圖3豬體背部圖像九個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)匹配情況表2 豬體背部九個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的匹配坐標(biāo)左圖像關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)/象素右圖像匹配點(diǎn)坐標(biāo)/象素XYXY171.7204.3212.2217.7184.5298226.431

14、1.5270184.1311.2197.5286.8301.3329.6314.7413.5167.5454.9180.9442292485305.4178.1251.1219.3264.6278.4242.7320.4256.1427.7229.8470243.2四、結(jié)語(yǔ) 對(duì)圖像的匹配策略進(jìn)行了分析，以極線約束、視差約束和灰度相關(guān)匹配算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)標(biāo)定板圖像上棋盤內(nèi)角點(diǎn)的匹配，結(jié)果表明x坐標(biāo)匹配誤差在1象素之內(nèi)， y坐標(biāo)匹配誤差平均為4.7象素。y坐標(biāo)誤差較大主要是由于極線斜率較大，x坐標(biāo)的些微變化就造成y的明顯變化，這對(duì)檢測(cè)精度的影響需要進(jìn)一步檢驗(yàn)。利用該匹配算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)豬體背部九個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的匹配，為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)檢測(cè)算法打下了基礎(chǔ)。 參 考 文 獻(xiàn)1 白明, 莊嚴(yán), 王偉.雙目立體匹配算法的研究與進(jìn)展J.控制與決策.2008,23(7):7217292 王劍,周國(guó)民.圖像三維重建中的特征點(diǎn)匹配方法研究J.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用.2009,45(2):10123 Brown L G. A survey of image registrationJ.ACM Computing Surveys. 1992,24(4):3253764 馬頌德，張正友.計(jì)算機(jī)視覺(jué)計(jì)算理論與算法基礎(chǔ)M.北京：科學(xué)出版社.19985 阮秋琦.數(shù)字圖像處理學(xué)M