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为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响,采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成,预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取,最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段,对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理,并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明,该方法与传统灰度重心法相比,在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel,15.12pixel和83.36pixel,时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度,且对噪声光斑具有较好鲁棒性,可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。 相似文献
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针对线结构光条纹中心提取的效率和精度影响测量结果的问题,提出一种主成分分析与灰度重心相结合的方法.首先对图像进行高斯卷积并采用阈值分割法初步提取图像中有效的光条纹信息;然后计算光条纹图像的梯度分布和幅值,选取幅值为零的点作为初始点;接着采用主成分分析法得到点的法线方向,沿法线方向在初始点两侧以幅值最大的两点作为边界点;... 相似文献
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为了提高光条中心点提取的精度和速度,提出了一种新的线结构光条纹中心亚像素提取方法。首先对图像进行中值滤波,采用轮廓跟踪算法避免扫描光条纹区域外的像素,以此提高计算速度,结合灰度重心法对光条纹中心进行初提取;通过均方灰度梯度法计算光条纹的法线方向并以初提取点为中心进行双线性插值;以提取到的初始点和插值点采用加权灰度重心法计算光条纹中心的亚像素位置。实验结果表明,所提方法的标准误差在0.140 0 pixel左右,运算时间约为0.067 0 s。 相似文献
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针对传统算法无法准确提取线结构光条中曲率变化较大区域中心线的缺陷,提出了一种基于改进灰度重心法的线结构光中心线提取算法。基于阈值法提取感兴趣区域和开闭运算滤除图像中的噪声点,获取质量相对较高的待处理图像;利用灰度重心法提取光条中心点,得到初始坐标并设置一个矩形计算区域,根据最小二乘法计算每个初始点的方向向量和法向量;在设定的矩形区域内计算初始点在其法线方向上的偏移量,得到精确的中心点坐标。实验结果表明:提出的算法能在线结构光中心中曲率变化较大区域精确提取中心线,提取精度均值为0.096 pixels,精度比率为44.2%,平均提取速度为0.082 s。 相似文献
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随着高铁的普及,列车螺钉松动、车身变形等安全问题渐渐引起了人们的重视,如何检测高铁车身是本文要研究的问题。本文采用激光三角法测量模型,当线结构光扫描高铁车身时,可以根据激光条纹的畸变程度,判断高铁列车是否存在安全隐患,而如何快速、精确地提取激光条纹中心线是首先要解决的问题。在考虑了光源选择、环境噪声、被测物反射等因素的基础上,首先对图像进行预处理,选择中值滤波去除噪声,然后用最大类间方差法将目标区域与背景区域分割;最后,用改进的灰度重心法对目标区域进行中心线提取。本文在FPGA上实现了对分辨率为1 024 pixel×200 pixel图像的处理,实验结果表明,提取光带中心线用时不超过0.97 ms,能够满足高铁检测系统对光带中心线提取实时性和准确性的要求。 相似文献
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钢轨磨耗动态测量结构光条纹中心提取算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对钢轨磨耗结构光动态测量中结构光条纹中心提取的实时性问题,提出一种新的序列图像中结构光条纹中心的快速提取算法。以上一帧图像中提取的钢轨条纹中心作为条纹中心的初始位置,首先对初始位置进行校正,以补偿传感器振动所带来的图像中条纹纵向变化,然后在法向方向上使用灰度质心法计算得到条纹中心的近似值,通过在近似值点计算单点Hessian矩阵获得条纹中心的亚像素精确位置。实验表明,该方法速度快、精度高,有效解决了基于结构光视觉的钢轨磨耗动态测量中条纹中心的实时精确提取问题。 相似文献
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结构光三维测量技术是获得物体三维信息的重要途径,激光条纹中心线提取是影响结构光三维测量精度和速度的关键因素。提出了一种适用于多场景下结构光三维测量的激光条纹中心线提取方法,充分利用图像中激光条纹的几何信息和相关性生成自适应卷积模板,实现激光条纹图像的滤波和增强处理,使激光条纹横截面灰度值满足高斯分布;经灰度加权法实现激光条纹中心线的亚像素精度定位与提取。实验测试结果表明:该方法可实现多场景下形状、材质各异物体的条纹中心线提取,有效克服了激光条纹亮度分布不均、噪声干扰等影响,单幅图像处理时间缩短为0.107 s且相对误差减少到0.076 5%,有效提高了激光条纹中心线的提取精度和速度。 相似文献
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针对Steger算法在提取中心线时易产生大量冗余点的问题,提出一种基于Steger算法的多线结构光中心提取方法。首先利用全局阈值化法有效地提取出激光条纹区域,运用Steger算法初步求取出条纹中心线,通过阈值法滤除掉一些噪声点,其次利用最小二乘法将共线的中心线进行拟合,计算被过滤掉的点到拟合直线的距离,设置合适的阈值来恢复有效点,最后利用拟合直线来校正线点的坐标。试验结果表明,与Steger算法相比,该方法有效地过滤掉了噪声点和Steger算法带来的大量冗余点,在对应点精度值小于1个像素的同时,条纹中心点的数量减少了16.2%;三维重建后激光点到拟合平面距离的标准差与Steger算法相差了0.48×10-5 mm,但提取的激光线更加平直且没有冗余点和噪声点,更符合实际工程的需求。 相似文献
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提出一种新的线结构光中心提取算法。该算法从光条区域与背景区域具有高对比度这一特性出发,基于最大极值稳定区域算法(maximally stable extremal regions, MSER)对光条有效区域进行快速高效的提取。基于只对光条有效区域进行扫描的思想,避免了传统算法对图像冗余信息扫描过程中易受噪声影响及检测效率较低的不足。此外,针对灰度重心法存在因激光条纹横截面参与计算数量不同而导致光条中心存在偏移误差的不足,提出基于开窗思想的灰度重心法对基于MSER所检测的有效光条区域进行中心提取。试验结果表明:该算法能够实现对光条中心的快速提取,比Steger算法提速将近19倍,且具有较高抗噪性。 相似文献
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为了在复杂的运动模糊情况下快速提取光条中心,提出了一种新的结构光光条中心快速提取算法。通过分析线结构光运动成像模糊的原因和图像中光条截面的灰度值分布规律,设计了基于理论光条成像宽度的P-tile阈值分割算法,以解决运动模糊情况下光条成像宽度不一、亮度无规则变化引起的光条区域提取困难问题。根据光条图像的特点,通过改进的区域生长算法提高光条定位速度,根据光条截面的灰度值分布特点提取结构光光条中心。实验结果表明,在运动模糊情况下,改进的P-tile阈值分割算法具有精度高、速度快的优点,相比极值法、大津法能更好地分割出有效光条区域,在结构光工业高速测量领域具有实用价值。 相似文献
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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。 相似文献