童 飞

（上海兴芯微电子科技有限公司，上海 201203）

0 引言

图像处理作为一种高效的信息获取技术，已渗透到社会生活的方方面面。在硬件技术和机器视觉技术的高速发展下，图像处理技术日益融入工业生产之中［1-3］，包括运动跟踪、物体识别和立体匹配等［4-5］。在立体视觉中，棋盘格角点检测是摄像机标定的重要步骤［6］，对标定结果有重要影响［7-8］。

棋盘格角点检测算法从检测方式上分为3 种［9］。第一种是基于图像灰度变化的检测算法，经典的检测方法主要包括Moravec、Harris 和SUSAN 算法。Moravec 算法［10］使用滑动窗口检测局部灰度变化，进而定位边缘和角点，成为后续检测算法的基础。Harris 角点检测算法［1，11-12］根据角点所在区域的灰度变化特性，区别不同类型的点。SU⁃SAN 角点检测算法［13-14］检测角点的相似点数量变化，增加了对噪声的抗干扰性。第二种是基于模板的检测算法，根据棋盘格角点的对称性设计约束，实现对角点的精确检测。Geiger 等［15］设计了关于原点对称的模板，使用图像区域的局部响应检测两种角度的角点；刘飞飞等［16］设计了关于横轴和纵轴对称的环形模板，使用当前区域内的像素跳变次数检测角点；伍明等［17］使用圆形模板来定位候选角点集。第三种是基于轮廓曲线的检测算法。艾裕丰等［18］提出了基于棋盘格边缘的角点检测算法，使用5×5 的窗口定位边缘的法线方向；Zhang 等［4］提出了基于离散曲率的角点检测算法；王晓辉等［19］将基于图像灰度和基于模板的方法结合起来，以提高角点检测准确性。……