一種基于射影不變?cè)淼陌袠?biāo)及其解碼方法

一種基于射影不變?cè)淼陌袠?biāo)及其解碼方法摘要：本文提出一種基于射影不變?cè)淼陌袠?biāo)及其解碼方法。該靶標(biāo)設(shè)計(jì)基于射影不變?cè)?，使用具有高反差度的黑白斑點(diǎn)組成，能夠適應(yīng)各種光照、拍攝距離、角度等變化，提高靶標(biāo)魯棒性。同時(shí)，采用基于灰度變化的解碼方法，能夠高效、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)靶標(biāo)的解碼，使得靶標(biāo)適用于各種應(yīng)用場(chǎng)景。關(guān)鍵詞：靶標(biāo)；射影不變?cè)?；解碼方法；灰度變化。一、引言在計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人領(lǐng)域，靶標(biāo)是一個(gè)重要的研究方向。靶標(biāo)的設(shè)計(jì)和使用對(duì)于實(shí)現(xiàn)機(jī)器人定位、姿態(tài)估計(jì)、場(chǎng)景重建等任務(wù)至關(guān)重要。目前市場(chǎng)上流行的靶標(biāo)大多使用條形碼、二維碼、哥德爾碼等方式實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的表征和識(shí)別。隨著應(yīng)用場(chǎng)景的復(fù)雜化和多樣化，這些靶標(biāo)的限制性越來越明顯，如要求精準(zhǔn)對(duì)齊、不能適應(yīng)光照變化等問題。本文提出一種基于射影不變?cè)淼陌袠?biāo)及其解碼方法。該靶標(biāo)使用具有高反差度的黑白斑點(diǎn)組成，能夠適應(yīng)各種光照、拍攝距離、角度等變化，提高靶標(biāo)魯棒性。同時(shí)，采用基于灰度變化的解碼方法，能夠高效、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)靶標(biāo)的解碼，使得靶標(biāo)適用于各種應(yīng)用場(chǎng)景。二、提出的靶標(biāo)設(shè)計(jì)2.1射影不變?cè)砀攀錾溆安蛔冊(cè)硎怯?jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)基本原理。對(duì)于一幅圖片，在射影變換（平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等）下，其內(nèi)部的物體應(yīng)該保持不變。該原理被廣泛應(yīng)用于多視角幾何、立體成像等領(lǐng)域。射影不變?cè)碓诎袠?biāo)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，可以使得靶標(biāo)具有旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等不變性，提高其識(shí)別準(zhǔn)確率。2.2靶標(biāo)設(shè)計(jì)基于射影不變?cè)?，我們?cè)O(shè)計(jì)了一種具有高反差度的黑白斑點(diǎn)靶標(biāo)。如圖1所示，該靶標(biāo)由若干大小相等的黑白斑點(diǎn)組成，每個(gè)斑點(diǎn)的邊界都是清晰的，能夠產(chǎn)生較高的反差度。圖1靶標(biāo)示例在進(jìn)行射影變換時(shí)，斑點(diǎn)的位置和大小會(huì)發(fā)生變化，但是它們的數(shù)量和排列方式不會(huì)發(fā)生變化。因此，我們采用斑點(diǎn)的數(shù)量和排列方式作為靶標(biāo)的表征。使用這種靶標(biāo)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等變換具有不變性，能夠提高靶標(biāo)的識(shí)別準(zhǔn)確率。三、靶標(biāo)解碼方法在靶標(biāo)的實(shí)際應(yīng)用中，需要對(duì)靶標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確的解碼?；诨叶茸兓慕獯a方法是一種高效、準(zhǔn)確的解碼方式。3.1解碼方法概述該解碼方法基于灰度變化，通過分析相鄰斑點(diǎn)之間的灰度值變化，可以得到每個(gè)斑點(diǎn)的編號(hào)和黑白信息。具體實(shí)現(xiàn)方法為，先確定一條從左上角到右下角的掃描線（如圖2所示），然后記錄相鄰斑點(diǎn)之間的灰度值變化。一個(gè)黑白斑點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度變化形式為從低到高到低的三角形，而兩個(gè)黑白斑點(diǎn)之間的灰度變化形式為從低到高或從高到低的單峰曲線。根據(jù)相鄰斑點(diǎn)之間的灰度值變化，可以得到每個(gè)斑點(diǎn)的編號(hào)和黑白信息。圖2解碼掃描線示例3.2解碼性能評(píng)估為了評(píng)估解碼方法的性能，我們采用了多張圖片進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，采用基于灰度變化的解碼方法，能夠高效、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)靶標(biāo)的解碼，解碼的準(zhǔn)確率達(dá)到了95%以上。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析為了驗(yàn)證系統(tǒng)的性能，我們進(jìn)行了多組實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)靶標(biāo)的高效、準(zhǔn)確的識(shí)別和解碼，具有很好的性能。五、總結(jié)與展望本文提出了一種基于射影不變?cè)淼陌袠?biāo)及其解碼方法，能夠適應(yīng)各種光照、拍攝距離、角度等變化，具有很好的應(yīng)用前景。當(dāng)前，我們正在進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)性能，希望能夠在更多的應(yīng)用場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)靶標(biāo)的高效、準(zhǔn)確識(shí)別。參考文獻(xiàn)：[1]李曉，陳杰.基于射影不變?cè)淼陌袠?biāo)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2018，38（7）：2001-2004.[2]HartleyR,ZissermanA.MultipleViewGeometryinComputerVision[M].CambridgeUniversityPress,2004.[3]ZhangZ,DericheR,FaugerasO,etal.AReviewofCalibrationTech