基于激光散斑的PLC大棚温湿控制系统深度计算方法
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更新于2024-08-07
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"基于激光散斑的深度图获取算法研究"
这篇硕士论文主要探讨了利用激光散斑技术来获取深度图的算法。激光散斑是一种由于激光照射到粗糙表面产生的随机亮暗斑点模式,这种模式包含了物体表面深度信息。论文的重点在于深度计算的过程,特别是在PLC(Programmable Logic Controller)控制的大棚温湿自动控制系统背景下,如何通过匹配块与搜索块的方法恢复图像的深度。
论文中提到,匹配块是确定深度的基础,而搜索块则是一个包含匹配块的更大区域,用于找到与匹配块最相似的块。搜索块的高度略大于匹配块,宽度根据测试图像的深度变化范围确定。例如,如果深度范围是50cm到200cm,搜索范围可以设定为左右各30个像素点,总计90个像素的宽度,这样可以覆盖深度变化。匹配和搜索的过程是为了在搜索块中找到与匹配块最相似的部分,从而推算出对应的深度。
论文提到了计算互相关系数作为匹配方法,这是一种衡量两个信号相似度的统计量。然而,由于互相关系数的计算复杂度高,时间复杂度为O(n²),在处理大量数据时会显得效率低下。因此,对于1280*720分辨率的散斑图像,若要计算整个图像的深度,采用互相关系数的方法将非常耗时。论文可能探讨了更快速或优化的匹配算法来解决这一问题。
论文的作者是侯旭阳,导师是张绍阳教授,属于计算机应用技术专业,提交于2017年。论文的主题是研究如何基于激光散斑获取深度图像,旨在提高国内在这一领域的技术水平,因为当时国内的设备性能相比国外仍有差距。
这篇论文深入研究了激光散斑成像原理,分析了散斑图像的自相关性和互相关性,并针对深度计算的效率问题提出了可能的解决方案,为基于激光散斑的深度图获取提供了理论和技术支持。
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陆鲁
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