复杂环境下人工标识物的设计和检测

王海雯 乔嘉希

（东北大学理学院 沈阳 110819）

1 引言

目标识别的理论和应用逐渐成为近年来的研究热点，它是图像处理和计算机视觉科学的一个重要分支，也是智能监控系统的核心内容。其目的就是实现快速、准确地检测图像中的目标并将其提取出来。标识物是目标识别的重要一环，目前，标识物可以分为两类，分别是自然标识物和人工标识物。自然标识物的识别困难，很难有一劳永逸的算法，由于在某些任务中标记描述的复杂性和标记的复杂性，使用自然标记可能会带来不便。相较于自然标志，人工标识物的识别相对简单。人工标志方便操作者通过它与虚拟物体间进行实时交互，设计简单且不具有唯一特征的人工标志点更容易被自动识别［1］，也能更好地达到跟踪配准技术的鲁棒性。如果使用人工标记，便会不受物体自然布局的限制。人工标识物对于现有的很多检测技术具有很大的意义和价值，设计出易于识别和检测的人工标识物可以为诸多增强现实领域中的检测技术提供便利。不同的标志图案有不同的识别方式，不同的识别速度，不同的识别准确率以及不同的程序复杂性［2］。合理的选取标志图案可以有效地降低技术实现的难度［3］。简单的模板匹配不仅可以提高图像识别的效率而且可以达到实时性的要求［4］。

人工标识物在实际生活中具有十分广泛的应用，如采用人工标识物来进行无人机的导航，具有精度高、鲁棒性好、易实现、价格低廉的优点，在某些场合（如输电铁塔的绝缘子检测、从建筑外部对指定房间的监视、化工杆塔类设备指定部件的检查等）能够取得较好的效果［5］；人工标志是进行数字摄影测量的重要辅助工具，在不提高摄影机等硬件设施要求的情况下，对人工标志中心进行高精度定位是提高测量精度主要方法［6］；标志点是实现室内导航的基础［7］；基于人工标志的视觉与SINS的组合导航方法可以用于航天器地面中性浮力试验的实验体［8］等。此外，人工标志物在人机界面技术发展其中包括增强现实技术中同样有着一席之地。

目前，普遍的人工标识物一般采用规则的、便于计算机识别的几何形状。由于几何形状代表物体的本质特征，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，因此在计算机视觉中，几何形状的分析和识别具有十分重要的意义［9］。例如由Craig Becker等设计的基于天花板和墙壁的导航和定位辅助标志如图 1（a）［10］；由 Cheng-Chin Chiang 等设计的基于ASM的初始的面部人工标志如图1（b）［11］；由Barba⁃ra Zitova设计的具有不同信息编码的导航地标如图1（c）［12］；由Briggs等设计的自相似灰色模式路标如图1（d），但是使用特殊轮廓或边缘信息的方法很大程度上依赖于图像中的噪声和散焦现象对低层处理结果的影响［13］；由夏德芳等设计的通过对图像内部进行解码的人工标识如图1（e）［14］；地标的形状或颜色模式对于鲁棒的检测和跟踪也是很重要的，Kuk-Jin Yoon等设计的地标是由彩色图案组成，具有对称和重复排列的色块如图 1（f）［15］，利用的是因子抽样技术对标志点进行检测和跟踪。该方法对几何失真和光照变化不敏感，缺乏模式数量和计算复杂度使这种人工标识面临着更多的挑战。

图1 一些人工标识物

人工标志的识别率和中心定位精度直接影响到检测的整体精度。本文设计了一种基于摄影不变量中的双交比原理的新型人工标识物，有着可靠的检测、快速的识别、精确的自我定位和辨别方向等功能。通过对新型人工标识物的设计和识别检测等，针对不同的环境背景，实时快速地对人工标识物进行特征检测和定位。其中，设计的新型人工标识物可以满足从不同方向对人工标识物的识别检测，基于双交比原理使得设计出的新型人工标识物简单易读。在对人工标识物的检测上采用改进的Harris角点检测原理进行识别和检测，使人工标识物检测和标定出的角点更加稳定，为人工标识物可以在视频流的条件下进行三维重构奠定基础。

2 新型人工标识物的设计

射影不变量是射影变换的一种特征，指图像在经过任何射影变换之后都不发生改变的量。射影不变量从很早之前就开始应用到计算机视觉之中，而本文采用的交比不变量是射影几何学中基本的射影不变量之一，交比不变量具有在透视投影下的观点不变性质，目前在所有被提出的几何不变量中是最具实用价值的不变量［16］。在中心投影下线段的分比是会改变的，而在射影平面上共线四点的交比，它经过中心投影后保持不变。

由于在设计人工标识物时，作为重要的图像特征本身是独特、足够敏感且可辨别的，信息可以直接编码形状使得寻找起来不太复杂，并且要考虑其可靠的检测、快速的识别和准确的自我定位等要素。人工标识物识别的难易取决于其设计原理的复杂程度。因此，基于摄影不变量中的双交比原理设计的新型人工标识物在不同的环境背景下，在不同的视角和光源变化下，以不变的特征有着可靠的检测特性。同时，不同的标识物应编码独特的信息，根据摄影不变量中的交比定理，逐行扫描标识物，同一行的交比值保持不变，改善了一些标识物只存在唯一交比，无法确定方向从而精准定位的不足。

因为标记通常是容易被摄像机发现的，大多数方法是设计利用基本的射影不变量的几何实体［17］。在实验中反复尝试后，经过改进的新型人工标识物采用间距不等的相同的三条并列矩形。

人工标识物本身应带有一定的信息，具有可读性。通过人工摄像头扫描，每行与人工标识物交汇的每六个点形成一条直线，前四个点和后四个点可确定两个不同的交比值，且两个取值在不同范围。由此可以确定同一人工标识物的不同方向，对于接下来的人工标识物的识别和检测提供了便捷条件。新型人工标识物使得在复杂环境下减小了检测技术的难度。

图2 新型人工标识物

由于计算资源的有限性，通过比较现阶段设计出的多种人工标识物，利用摄影几何学中基本的摄影不变量中的交比定理，可以发现基于双交比的条形人工标识物可以提高人工标识物的识别效率，计算时快速而简便，有着良好的鲁棒性，相对来说是最优标志。

3 人工标识物的检测

3.1 图像预处理

预处理是目标识别的第一步，由于增强现实的难度不仅仅是硬件，更多是在与算法的稳定性和准确性上，而人工标识物的识别是否快速、稳定、高效直接决定了最终效果的稳定性和准确性。基于人工标识物的增强现实系统中，需要将计算机生成的虚拟物体注册到对应的人工标识物上，人工标识物的识别首先检测需要“增强”的物体特征点以及轮廓，跟踪物体特征点并生成二维或三维坐标信息，以达到对几何图形的增强效果，人工标识物识别技术的好坏直接决定着增强现实系统的成功与否，因此对人工标识物的识别成为该系统的关键。目前人工标识的识别方法主要分为两种：基于图像灰度或特征的匹配的标识识别和基于编码特征的标识识别。本文采用的是第一种，不仅可以提高人工标识物的识别速度，也能增强其稳定性。

图像预处理尽可能保存图像承载的本质信息，使得每张图像的表观特征（如颜色的分布、整体明暗效果、尺寸的大小等）尽量地保持相同，以方便之后的处理。本文中的预处理主要是将图像进行二值化，即扫描人工标识物并将其阈值进行灰度化处理，人工选取阈值并将其二值化，将图像上的像素点的灰度值设置为0或255。任意选定一行，例如第180像素这一行，最大像素与最小像素相加后取平均值，若实际像素大于平均值则取1为黑色，小于平均值则取0为白色使得整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。

3.2 检测角点

角点检测是在边缘检测的基础上对人工标识物的识别，是目标识别的关键一步。逐行扫描人工标识物，交比的极小值为同一横行点计算后所确定的极小值，交比的极大值为在存在六个点的前提下，趋近于竖直方向且满足水平倾斜角最大时的极大值。由此测出的极大值和极小值可以进而确定所给定的标识物的交比值的范围。在实际操作中，首先确定的值是否在事先所计算的交比范围内，即实验前通过人工计算得出交比值的适当范围，通过人工摄像头扫描，每行与人工标识物交汇的每六个点形成一条直线。在同一横行上由前四个点和后四个点分别计算出的交比值均在上述范围内，便成功地识别出人工标识物。其中，更快捷的方法是计算前四个点的交比值，若符合条件则继续计算后四个点的交比值，否则舍去。这样便可以估算出标识物在图像中位置的上限和下限。

人工标识物的识别首先检测需要“增强”的物体特征点以及轮廓，跟踪物体特征点并生成二维或三维坐标信息，实现物体即人工标识物的检测与定位，从而求出变换矩阵。首先逐行扫描人工标识物，同一行两个相距最远的值为1的点之间的距离即为此人工标识物的宽度，同一列两个值为0和1的交界点之间的距离即为此人工标识物的高度，继而确定了该人工标识物的子图。下面利用改进的Harris角点检测原理检测该子图中所有的角点。

将实对称矩阵对角化处理，其中旋转因子不影响两个正交方向的变化分量，经过对角化处理将分量提取出来成为两个特征值后，对角点、边缘和平滑区域进行分析确定出准确的角点进行计算和标定。通过摄像头扫描人工标识物，运行角点检测程序后便可检测角点。当环境光线的明暗变化标记被遮挡或短暂地移出视野外时，系统判断图像中不存在标识物，即输出原图像。改进的程序使得在复杂的真实环境下，计算机均能识别检测并标定出稳定的角点，实时性较好。

4 实验

本文设计出的新型人工标识物不仅有可靠的检测、快速的识别和准确的自我定位功能，而且在进行角点的识别和检测时可以辨别方向。采用双交比检测机制，通过设计标示物中的黑框间隔不同，从而使正向检测和反向检测的交比不同，而后对比人工测量出的交比范围就能准确地判断出标示物的正反。

由于在视频流下标识物的检测是全方位的，可在不同环境以及多个角度下检测出标识物的角点。为了验证算法的有效性和可靠性，我们设计了一组仿真实验，在实验过程中，注意到由于视角的变化和距离的变化都会对误差产生相应的影响，下面在不同的环境背景下进行验证。由实验数据可以发现当标识物的检测线上的干扰物增多时，标识物的误差会随之增大，但是在一般情况下均能保证误差控制在0.5%以下。

图3 不同环境下检测的人工标识物

实验结果表明，所提出的标识物的模式是有效的、可行的，可以在不同的环境背景中进行鲁棒的检测和识别，且实时性和鲁棒性均良好。

5 结语

基于摄影不变量中的双交比原理设计出的新型人工标识物在识别检测中发挥着不可或缺的作用。利用改进的Harris角点检测原理可以在不同的环境背景下快速地检测出稳定的人工标识物的角点，识别错误率低且有良好的扩展性和通用性。标识物的识别检测进一步在求单应矩阵中得到了应用，而后在实验中验证了其良好的鲁棒性。由此，在不同的环境背景下，人工标识物的设计和检测的条件已经基本成熟，相较于其他准确性和稳定性有较大提高。

综上，新型人工标识物以可靠的检测、快速的识别、精确的自我定位和辨别方向等功能为目标识别提供便利的环境，而基于改进的Harris的角点检测方法提高了识别的稳定性和准确性。在实际生活中，应用以平面标志物为核心的系统在以后的应用中具有节约成本和节省实验材料的优点，在人工标识物识别和检测技术足够稳定和准确的前提下，其在科技、教育等领域的应用前景也将会更加明朗。