亚像素精确提取：线结构光光条中心的曲线拟合方法

线结构光三维测量技术在众多领域，如工业检测、机器人导航、生物医学成像等，都有广泛应用。这种技术的关键在于能够准确地获取被测物体表面的三维信息，而光条中心的提取是其中的核心步骤。传统的光条中心提取方法往往由于算法的局限性，导致提取出的中心线存在折线缺陷，从而影响测量精度。 本文提出的是一种基于曲线拟合的线结构光光条中心亚像素提取方法，旨在解决这一问题。首先，通过腐蚀细化操作，将光条图像处理成其基本骨架，这一步有助于去除噪声和细化光条边缘，使骨架更加清晰。接着，利用均方灰度梯度计算骨架上各点的法线方向，这是为了确定光条的局部特性，为后续的中心点定位提供依据。 随后，文章采用了加权灰度重心法来确定光条中心的初始位置。这种方法考虑了像素的灰度值，使得找到的中心点更接近实际的光条中心。最后，对光条的各个局部区域应用分段3次多项式曲线拟合，以得到平滑且精确的亚像素中心坐标。分段曲线拟合的优势在于能更好地适应光条的非线性形状，提高提取的精度。 实验结果证明了这种方法的有效性，它显著减少了光条中心的折线缺陷，提升了中心线的提取精度，这对于整个三维测量系统的精度提升具有重要意义。通过这种方法，可以更准确地重建被测物体的表面，为后续的数据处理和分析提供了高质量的基础数据。 关键词：测量技术、线结构光、光条骨架、均方灰度梯度、多项式曲线拟合。这些关键词体现了该研究的核心内容和技术手段，其中均方灰度梯度用于描述光条图像的特征，光条骨架是提取中心的基础，而多项式曲线拟合则是优化中心线提取的关键步骤。 这项工作对线结构光三维测量领域的亚像素精度提升做出了贡献，对于推动相关技术的发展和应用具有积极的影响。通过改进现有的光条中心提取算法，有望在未来实现更高精度的三维测量系统，满足更多高精度测量需求。