环状编码标记点检测与识别算法

"环状编码标记点的检测与识别技术是用于近景摄影测量中的一种方法，旨在自动识别图像中的特征点并实现多幅图像的精确配准。该技术涉及编码标记点的精确定位、编码值的解码识别，并在处理过程中运用了边缘检测、椭圆拟合和特定变换等算法，以提高定位和识别的准确性。在复杂背景下，该方法表现出较高的识别准确率。" 在近景摄影测量中，环状编码标记点的检测与识别是一个关键环节，它能够确保图像中的特征点被准确地捕捉并用于后续的图像配准。为了实现这一目标，一种自动检测和识别算法被提出。首先，算法利用Canny边缘检测来找出图像的边界，通过设定一系列的限制条件和计算轮廓质心，以此来滤除噪声和非编码标记点，保证了检测的准确性。 接下来，算法采用最小二乘椭圆拟合技术对编码标记点进行定位。通过分析椭圆拟合的误差，可以有效地分割出编码标记点的轮廓，并对其进行填充，使得编码标记点更加明显。这种方法在保持精度的同时，有助于减少误识别的可能性。 在轮廓分割后，提出了一种称为ALPC（Affine LOGPolar Coordinate，仿射极坐标）变换的方法，将局部同心椭圆转换为平行直线。这种变换有利于编码标记点的解码过程，因为它可以提取出编码标记点的独特特征，从而进行准确的识别。 实验结果显示，使用本文所提出的算法，编码标记点的定位精度可以达到亚像素级别，这意味着非常高的定位精确度。在相机光轴与编码标记点法线夹角小于60°的情况下，识别准确率平均高达98.8%，即使夹角增加到70°，识别准确率仍可保持在90.2%。此外，即使在复杂的背景环境下，识别准确率也能达到96.46%。 环状编码标记点的检测与识别技术结合了Canny边缘检测、椭圆拟合和ALPC变换等多种图像处理手段，实现了高精度的定位和识别，尤其适用于近景摄影测量场景，能够有效应对各种角度和复杂背景的挑战，提高图像配准的可靠性。该技术的应用对于提升近景摄影测量的自动化水平和精度具有重要意义。