基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法、电子设备及介质与流程

本公开涉及图像处理，特别涉及一种基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法、电子设备及介质。

背景技术：

1、在机器视觉检测、精密测量、标靶定位等领域，图像采集过程中常因相机安装姿态偏移、机械夹具微小晃动、镜头光学特性偏差或拍摄角度倾斜等因素，导致采集到的目标图像产生旋转畸变。这种旋转畸变表现为目标图像相对理想正视图像发生一定角度的偏转，使得图像中目标的几何形态、位置关系出现偏差，尤其对于十字标靶、正交坐标轴等具有严格几何约束的目标，旋转畸变会直接破坏其正交性、对称性等关键几何特征，进而影响后续图像分析、参数计算、目标定位的准确性与精度。

2、目前，图像旋转畸变校准已成为提升机器视觉系统检测精度的核心环节之一。现有校准方法多依赖人工设定校准参数或简单的旋转变换校准，存在校准效率低、适应性差、校准精度不足等问题，难以适配复杂背景、多场景下的旋转畸变校准需求。

3、因此，针对图像旋转畸变导致的几何特征偏差、校准精度不足、适配性差等技术问题，亟需一种高效、精准、适应性强的图像旋转畸变校准方案。

技术实现思路

1、第一方面，本公开实施例提供一种基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法，所述方法包括：获取待校准的目标图像以及包含参考十字标靶的参考图像，所述目标图像以及所述参考图像由同一成像设备在同一机械安装状态下采集得到；对所述参考图像进行所述参考十字标靶的几何旋转误差提取，得到旋转仿射矩阵，所述旋转仿射矩阵表征图像旋转畸变的几何变换参数与坐标映射关系，用于校准图像旋转几何畸变；基于所述旋转仿射矩阵，对所述目标图像进行旋转校准，得到校准图像。

2、在一些实施例中，所述对所述参考图像进行所述参考十字标靶的几何旋转误差提取，得到旋转仿射矩阵，包括：对所述参考图像进行标靶图案增强处理，得到增强图像；对所述增强图像进行直线提取，得到所述增强图像中所有线段组成的线段合集；根据所述线段合集，确定仿射变换矩阵。

3、在一些实施例中，所述对所述参考图像进行标靶图案增强处理，得到增强图像，包括：对所述参考图像进行灰度化预处理，得到预处理图像；通过增强算法对所述预处理图像中的标靶图案进行增强，得到所述增强图像，其中，所述增强算法包括滤波降噪、边缘检测、阈值分割、形态学处理中的至少一种。

4、在一些实施例中，所述对所述增强图像进行直线提取，得到所述增强图像中所有线段组成的线段合集，包括：通过直线检测算法对所述增强图像中的标靶图案进行直线提取，得到所述线段合集，其中，所述直线检测算法包括标准霍夫变换、概率霍夫变换、最小二乘拟合、ransac拟合、边缘聚类直线检测、轮廓多边形逼近、形态学骨架追踪及深度学习直线检测中的至少一种。

5、在一些实施例中，所述根据所述线段合集，确定仿射变换矩阵，包括：对于所述线段合集中的任一线段，确定线段与图像绝对水平轴的实际轴间夹角；将所述实际轴间夹角与标准正交夹角90°进行差值绝对值运算，得到线段的正交轴归一化偏差角，所述正交轴归一化偏差角表征线段相当于正交坐标轴的旋转偏移量；根据所述线段合集中所有线段的所述正交轴归一化偏差角，确定全局旋转角度；根据所述全局旋转角度以及所述参考图像的几何中心，构建所述仿射变换矩阵。

6、在一些实施例中，所述根据所述线段合集中所有线段的所述正交轴归一化偏差角，确定全局旋转角度，包括：根据所述线段合集中所有线段的所述正交轴归一化偏差角求解数据中心特征量，所述数据中心特征量表征所有所述正交轴归一化偏差角的集中趋势；确定所述数据中心特征量为所述全局旋转角度。

7、在一些实施例中，所述数据中心特征量包括中位数、截断平均值、高斯分布拟合峰值中心中的至少一种。

8、在一些实施例中，所述基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法还包括：在得到所述全局旋转角度后，判断所述全局旋转角度是否超出预设安全角度阈值；若超过，则停止图像旋转畸变校准流程，并输出告警信息。

9、第二方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，其上存储有一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述的基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法。

10、第三方面，本公开实施例提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法。

11、本公开提供一种基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法、电子设备及介质，所述方法包括：获取待校准的目标图像以及包含参考十字标靶的参考图像，所述目标图像以及所述参考图像由同一成像设备在同一机械安装状态下采集得到；对所述参考图像进行参考十字标靶的几何旋转误差提取，得到旋转仿射矩阵，所述旋转仿射矩阵表征图像旋转畸变的几何变换参数与坐标映射关系，用于校准图像旋转几何畸变；基于所述仿射变换矩阵，对所述目标图像进行旋转校准，得到校准图像。本公开所提供的基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法，通过科学的畸变量化、精准的校准算法，可以高效、精准地消除旋转畸变对图像质量及后续处理的影响，适用于各类处理场景，保障机器视觉系统的检测精度与稳定性，满足各领域对图像采集与处理的高精度需求。

1.一种基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法，其特征在于，所述对所述参考图像进行所述参考十字标靶的几何旋转误差提取，得到旋转仿射矩阵，包括：

3.根据权利要求2所述的基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法，其特征在于，所述对所述参考图像进行标靶图案增强处理，得到增强图像，包括：

4.根据权利要求2所述的基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法，其特征在于，所述对所述增强图像进行直线提取，得到所述增强图像中所有线段组成的线段合集，包括：

5.根据权利要求2所述的基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法，其特征在于，所述根据所述线段合集，确定仿射变换矩阵，包括：

6.根据权利要求5所述的基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法，其特征在于，所述根据所述线段合集中所有线段的所述正交轴归一化偏差角，确定全局旋转角度，包括：

7.根据权利要求6所述的基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法，其特征在于，所述数据中心特征量包括中位数、截断平均值、高斯分布拟合峰值中心中的至少一种。

8.根据权利要求5至7任一项所述的基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法，其特征在于，还包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至8中任意一项所述的基于参考十字标靶的图像旋转畸变自适应校准方法。