抗干扰结构光条纹中心线提取算法及其应用

"复杂干扰情况下的结构光条纹中心提取方法是针对在各种干扰环境下，如断线或噪声，稳定提取结构光条纹中心线的一种新型算法。此算法结合了密度聚类和最短路径搜索策略，实现了高效、精确且抗干扰性强的中心线提取。" 在结构光测量技术中，准确提取条纹中心线对于获得高精度的三维信息至关重要。传统的中心提取方法在面对噪声和断线问题时可能表现不佳。为此，研究人员提出了一个新颖的算法，该算法利用密度聚类算法的无监督特性，即使在存在断线或噪声的情况下，也能快速识别并聚类中心线的候选像素点，显著减少了搜索空间，提升了计算效率。 算法的核心在于利用像素点间欧氏距离和亮度值定义的能量函数来建模条纹中心线的共性特征，即亮度高且连续性好。通过最短路径搜索算法进行迭代收敛，可以精确找到条纹中心线。实验结果显示，即使在三种强烈干扰的结构光图像中，该算法的均方根误差仅为约0.4像素，这意味着其精度非常高。 此外，相较于同样具有较强抗干扰能力的图像接缝算法，该新算法的处理速度提高了12.48倍，这极大地优化了实时性和计算资源的使用。这种高效的性能使得该算法在工业生产中的应用更具优势，能够降低对测量环境的苛刻要求，提高结构光测量技术的实用性。 关键词涉及的领域包括测量、线结构光、中心提取、密度聚类和图像接缝技术。这一创新算法的贡献在于它不仅保持了运算速度和精度的高水准，而且显著增强了抗干扰能力，对于工业自动化和精密测量等领域具有重要意义。未来，这种技术有望进一步推动结构光测量技术在复杂环境下的广泛应用。