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双目头盔显示器测试仪中图像定位算法研究 14计算机与数字工程第35卷 双目头盔显示器测试仪中图像定位算法研究 余琨严国萍 (华中科技大学电子与信息工程系武汉430074) 摘要阐述了头盔显示器检查仪的测量原理和系统结构.重点说明了实际检查仪中的关键技术,介绍了应用Su. SAN算子进行边缘检测和根据CCD特性进行高斯曲线拟合相结合的亚像素算法,采用该算法进行十字丝的定位,达到了 实际应用的要求. 关键词头盔显示器SUSAN曲线拟合亚像素 中图分类号TP301.6 1引言 头盔显示器是一种新型的机载显示和瞄准系 统,它的发展受到了各国的重视,因此头盔显示器 的性能检测就显得至关重要.本系统所检查的头 盔显示器采用的是双目100%全叠加视场,双目显 示画面分别来自两个相同的独立像源.只有通过 一 定的调试和双目视觉融合观察判断,才能保证双 目光轴的一致性和双目显示画面的完全重合.根 据头盔显示器检查和调试的客观性要求,该检查仪 引入了CCD作为图像捕获装置来取代人眼的视觉 观察功能,在参照同一测试基准的前提下依次摄取 光轴相互平行的双目显示器中每个单目显示器的 显示画面,对得到的图像分别进行亚像素定位,判 断目标位置是否一致,并以此调整头盔显示器的独 立像源. 在基于图像采集的精度测量中,十字丝标志是 一 种特征明显,并易于获得高度定位精度的定位标 志,因此该检查仪采用十字丝标志作为亚像素定位 图样.本文以基于CCD的图像采集系统为基础, 介绍了头盔显示器检查仪的系统框图,重点研究了 图像中目标的高精度定位算法,达到了满足实际检 查的精度和实时性要求,实现了亚像素级的定位 精度. 2系统测量原理及框图 首先,设置定位基准.以平行光管模拟的外景 光线为平行光,通过头盔前端的分光器件后,再通 过成像物镜将位于平行光管焦平面的标准十字分 划板成像到CCD相机上,并将此分划板的刻线作 为本测试设备的定位基准. 然后,将由成像物镜和CCD相机组成的图像 捕捉装置移动到头盔显示器其中一个目镜的出瞳 处,当通过相机获得成像图像数据后,利用图像处 理与分析获得的分划板在图像中的精确定位,计算 得到头盔中该目标源光学系统与基准平行光管的 偏差,并以此偏差来调试该目标源系统的光轴. 其次,当完成第一个目标源光轴的调试工作 后,再将图像捕获装置移动到另一个目标源的出瞳 处,测试步骤与上一个目标源的测试工作相同. 最后,通过对比左右两目的图像,来判断两目 标源光轴是否平行. 按照头盔显示器客观检查的功能要求,检查仪 有光源系统,被测件定位调整系统,图像捕获系统, 图像处理与显示系统及操作控制等单元系统组成. 系统总体框图如图1所示: 图1系统框图 3系统实现的关键技术 本系统中的关键技术是图像中十字目标的定 位,十字目标的定位精度直接影响了头盔显示器的 调试精度,因此该检查仪十字丝的检测和定位就显 得尤为重要了. 收到本文时间:2006年5月10日 作者简介:余琨,男,硕士研究生,主要研究方向为信号检测和仪器测量.严国萍,女,教授,博士生导师,研究方向为 现代电路与系统. 第35卷(2007)第2期计算机与数字工程15 本系统采用的图像捕获装置为像素单元为 1280$1024的CCD摄像机,它能够静态,动态的捕 捉图像并输出带有同步时钟的模拟信号.CCD摄 像机输出的模拟信号通过同轴电缆传输到图像采 集卡,图像采集卡将对信号做出相应的时钟同步, 帧缓存等处理.在计算机上,通过调用相应图像采 集卡的驱动程序得到图像数据,并利用得到的图像 数据进行图像处理与分析. 本系统采用的图像测量原理是通过处理被测 物体图像的边缘从而获得物体的几何参数,因此图 像边缘提取是测量的基础和关键.在早期常见的 边缘提取算法,如Laplacian算子,Robe~算子,S0一 bel算子及Kirsch算子,都是基于微分算子的,而微 分算子对图像的细微部分会起到平滑作用,而且这 些算法只能达到像素级的精度,即精度为1个像 素,精度较低.因此这些传统的边缘检测算法不适 合应用于图像的精密检测.因此,本系统采用了一 种基于最小核值相似区算法一SUSAN算法,该算 法对图像的细微部分有很好的提取效果,在精密图 像检测中应用广泛.在SUSAN算法的检测基础 上,本系统利用CCD的特性,采用二次曲线拟合的 方法,得到亚像素定位的精度,提高了检测和调试 精度,有很强的实用价值. 3.1SUSAN算法的原理 如图2所示为一个矩形在白色背景上,一圆模 板e置于图上4个不同的位置.将模板中的各点 与核心点(当前点)的灰度值用(1)式的相似比较 函数进行比较. 图2图3 c(,y)={三:l,((x,,yy))一-l,((x.o,,yYo.))lllt;~gt;(1) 其中,,(.,Yo)和,(,Y)