一种快速光栅条纹中心亚像素坐标提取方法

光栅条纹中心的精确提取会直接影响到线结构光视觉的测量与重建精度。为了解决传统的Steger算法计算量大,且在光条不均匀时提取不精确等问题。基于改进的Steger算法,提出了针对光栅条纹中心的快速亚像素坐标提取方法。通过高斯滤波、形态学等方法得到去复杂背景的激光条纹图像,用自适应阈值法缩小ROI区域,用霍夫变化求取光栅边缘线,求出边缘线中点,然后直线拟合,最后用改进算法提取中心坐标。实验结果表明:与模板法、传统Steger算法等光栅条纹中心提取算法相比,算法的鲁棒性更强,最大提取误差在0.3个像素,平均误差为0.1个像素,平均运行时间相比传统算法减少0.4 s。     

结构光光条中心亚像素快速提取方法

为准确获得结构光光条图像的光条中心,提出了一种新的光条中心亚像素提取方法。该方法通过光条截面能量中心和光条法线方向的迭代计算,实现了光条中心的亚像素精度快速提取。仿真实验结果表明,对于768×576piexl的图像,在噪声水平σ=36时,光条提取精度达到0.12piexi像素,光条提取速度约6.5ms。     

结构光光条提取的混合图像处理方法

将大模板高斯递归实现引入到结构光条纹中心提取中,提出了一种基于感兴趣区域(ROI)的结构光条纹中心混合图像处理方法.结合图像的阈值化和膨胀算法,自动分割出结构光条所在区域作为光条提取的ROI,利用高斯卷积递归实现获得ROI内光条纹各点的Hessian矩阵,并确定光条纹各点的法线方向,最后在法线方向利用泰勒级数展开求得ROI内光条纹中心的亚像素图像坐标.实验表明,基于ROI的结构光条纹中心混合图像处理方法具有精度高、鲁棒性好和自动化程度高等特点,所提出的算法大大地减少了结构光条纹提取的冗余计算,实现了光条纹中心线的快速高精度提取.在保证光条提取的精度和鲁棒性前提下,所提出的算法将光条提取速度提高了10多倍,为结构光视觉三维测量的实时应用奠定了基础.     

结合分层处理的激光光条亚像素中心提取方法

为实现大型航空零件三维测量过程中激光光条的快速高精度提取,提出了一种结合分层处理的激光光条亚像素中心提取方法。首先,根据序列图像的结构不变性将高分辨率图像压缩为低分辨图像。接着,通过二次拟合求解低分辨率图像中激光光条中心的法线斜率。然后,将低分辨图像求得的法线斜率还原到高分辨激光光条图像中。进而通过灰度重心判断准则,快速计算激光光条的亚像素中心。最后,采用所提出的方法分别在实验室和大型航空零件装配测试台上进行了复合材料标准样件和复杂零件的三维形貌测量。实验结果表明:该方法的单激光光条重建误差为0.269 mm,三维形面的重建误差为0.268 mm。该方法可有效提高工程零件快速测量过程中激光光条提取精度,满足大型航空零件现场测量的工程要求。     

一种改进的激光光斑中心亚像素定位方法

为了满足平台漂移测量系统中平台漂移角速度高精度测量的要求,基于傅里叶级数,提出了一种改进的激光光斑中心高斯拟合定位方法。该方法在简化高斯拟合模型的同时保证了相对较高的激光光斑中心定位精度。结果表明,改进的高斯定位算法中心定位精度为0.01pixel,明显优于传统质心法和带阈值质心法的0.1pixel。改进后的算法具有较好的算法稳定性。     

基于系统空间结构约束的多线结构光条纹中心线提取方法

线结构光测量系统容易受到环境光干扰从而影响条纹中心线的提取.通过对系统空间结构约束的分析,文中提出一种多线结构光条纹中心线的提取方法.该方法分为标定和测量两个阶段,在标定阶段求出中心线的偏移量和偏移系数;在测量阶段中,分别在有环境光和无环境光时求得条纹中心线的三维世界坐标.通过平面和曲面拟合实验测量精度,并与Stege...     

一种亚像素边缘检测方法

提出一种新的亚像素边缘检测方法，此方法先经过传统模板算子粗定位边缘，然后再用ZOM矩算法精确定位。并给出此种方法的具体实现步骤，实验证明这种方法检测精度可达到亚像素级，具有很好的检测稳定性，有很强的实用价值。     

线结构光条纹中心亚像素自适应提取算法

为了解决传统条纹中心提取算法对物体材质及噪声敏感问题,采用自适应结构光条纹中心提取算法来提取条纹亚像素坐标.该算法首先对图像进行预处理,利用图像掩模操作提取条纹图像感兴趣区域,通过自适应卷积模板消除噪声干扰,得到条纹区域截面宽度及条纹中心坐标的像素集合;其次根据中心坐标的像素集合采用二次加权灰度重心法求取条纹中心初始坐...     

彩色编码结构光条纹边缘亚像素检测研究

基于彩色编码结构光中的RGB彩色条纹,提出一种基于彩色分量交点的条纹边缘亚像素检测方法。将彩色条纹图像由RGB模型转为l1l2l3归一化彩色模型,模型各分量不受环境光、拍摄角度和物体形状的影响,利用模型中各分量交点实现彩色条纹边缘检测。给出了彩色模型转换推导过程和条纹边缘检测算法,实验结果表明,本文算法的条纹边缘检测误差小于0.4pixel,条纹边缘检测平均误差小于0.2pixel,方差小于0.1pix-el2。     

基于自适应窗曲线拟合的结构光条纹中心提取

在结构光视觉系统中,光条中心位置的提取精度非常重要。在总结现有的结构光条纹中心提取方法后,提出了一种结构光条纹中心自适应窗曲线拟合法。该方法在保持曲线拟合法优点的同时,克服了拟合窗口的尺寸选取对拟合结果的影响。光条中心的定位精度从而可以达到亚像素级。实验结果表明,使用自适应窗曲线拟合法与传统方法相比,改善了条纹中心提取的稳定性和精度。     

结构光条纹中心线的鲁棒提取

结构光条纹中心位置的精确检测是影响结构光系统精度的关键问题之一。提出一种多步骤的鲁棒性提取方法,首先采用自适应阈值法剔除噪声点,然后采用光条膨胀和细化方法,得到初始的中心点,并利用此初始中心点的梯度,得到光条法线方向。最后,在法线方向求取灰度重心,得到光条亚像素中心线。该方法应用在基于线结构光检测原理的隧道轮廓变形监测装置中,实验结果表明,能准确提取光条纹中心。     

新型三维视觉测量结构光平面标定方法

结构光平面标定是结构光三维视觉测量中的重要环节。传统的标定方法需要昂贵的设备,效率低下,步骤复杂。提出了一种新的三维视觉系统中结构光平面的标定方法。该方法仅使用一个简单的二维平面靶标,在保证靶标与结构光相交的前提下,靶标在摄像机可视范围内自由移动数个位置。对于移动到各个位置的靶标平面,分别建立对应的世界坐标系,并计算该世界坐标系与摄像机坐标系、图像坐标系的转换关系。通过处理算法,可以将每一个位置得到的结构光平面与靶标平面的交线方程统一到摄像机坐标系下。使用最小二乘法拟合多条交线可以标定出结构光平面在摄像机坐标系下的方程。实验证明该方法效率高,步骤简单,具有很好的通用性。     

结构光三维视觉检测系统的标定方法研究

提出了一种新的结构光三维视觉检测系统的标定方法,将BP神经网络和线性标定方法结合起来,用线性标定方法标定结构光系统的线性部分,用BP神经网络来描述该结构光系统的其他部分.结果表明:该方法结合了神经网络和线性标定方法的优点,不仅给出了结构光三维检测系统中CCD相机的内部和外部参数,而且利用神经网络的非线性逼近能力,补偿由于镜头径向畸变、切向畸变等因素引起的系统非线性误差,并且精度高、抗噪声能力强及鲁棒性好.     

面向线结构光测量的直线空间变换光平面标定方法

为提高标定精度,提出一种基于直线空间变换的光平面标定方法.首先利用互相关模板与5点滑动平均法提取激光条纹中心,然后采用正交回归法拟合图像中的光条直线方程.通过平面单应性变换获得靶标面光条直线方程,进一步再将靶标坐标系中的直线方程转换成Plücker矩阵形式.根据位姿转换关系得到相机坐标系下的直线方程,并建立超静定线面共...     

十字线结构光双目视觉测量的在线匹配方法

一字线及编码(相移)光栅结构光扫描测量系统在复杂曲面数模过程中得到广泛应用,但不能同时保证较低的测量不确定度指标和复杂曲面数模结果的各向光顺性.文章采用双目视觉和十字光配置扫描测量方案,在有效降低测量不确定度指标的同时,利用正交配置的十字光平面,改善了复杂曲面数模结果的各向光顺性.针对十字光双目外极线约束匹配可能存在的多义性问题,提出了附加光平面约束,有效剔除了误匹配点.实验结果表明:该十字光匹配方法可行、具有较好的精度,为后续准确高效地进行空间三角测量奠定了基础.     

线结构光视觉测量系统运动轴线的简易标定方法

为简化测量系统中平移轴和旋转轴的标定,提出一种基于一维平面标靶的简易标定方法。将一维标靶放置在数控平台上,控制平台分别做平移和旋转运动,提取每个位置下图像中圆心坐标,利用消隐点和三点透视模型(P3P)原理实现系统轴线空间位置的标定。实验结果表明,该标定方法具有较高的标定精度,平均绝对测量误差为0.0411 mm,均方根(RMS)误差为0.0625 mm。该标定方法仅需已知的等距共线三点即可完成平移轴线和旋转轴线的高精度标定,降低了标定成本,且计算简单、标定过程灵活方便,适合现场标定。     

一种基于高斯拟合法的激光光束中心提取方法

在激光辅助的视觉测量系统中,高斯拟合法的拟合数据选取影响激光光束中心提取精度。针对不均匀光照下激光图像难以确定高斯拟合数据数量的问题,文中提出一种基于随机抽样一致性算法的自适应高斯拟合方法。根据激光图像背景区域灰度分布的变化特性,采用随机抽样一致性算法估计背景区域灰度分布模型;将该模型的局外点作为拟合数据,从而利用高斯拟合法获得激光光束中心点的亚像素坐标。实验结果表明,该方法选取激光图像的高斯拟合数据平均拟合系数达到0.934,与固定拟合数据长度的高斯拟合法相比,提高了激光中心提取精度。