激光散斑图像处理：快速块匹配法获取深度图

"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获取深度图的算法。激光散斑是激光照射到粗糙表面时产生的不规则亮暗斑点模式，这些斑点包含了物体表面的深度信息。在基于PLC的大棚温湿自动控制系统的背景下，该技术可能用于监控环境参数并获取作物生长空间的精确三维信息。 论文第三章介绍了获取深度图的算法，具体分为几个关键步骤。首先，通过消除孤立点和连接点来处理散斑图像，这一过程旨在去除噪声和不必要的细节，使得散斑图像变得更加简洁。接着，通过连通域分析，将每个散斑点缩小成单个亮点，这一步骤有助于后续的块匹配。图3.14展示了处理后的散斑图像，而图3.15则展示了将连通域缩成单点的最终结果。 快速块匹配法是检测深度的关键算法。首先，需要一张参考平面的散斑图，这张图经过预处理，包括二值化和单点化处理，作为基准。当获取新的未知深度散斑图像时，同样进行预处理，然后与参考图进行比较。通过异或操作进行块匹配，找到最相似的区域。从左到右，从上到下，逐点检测横向偏移量，从而计算出每个点的深度。这个过程可以有效地计算整个图像的深度信息。 该研究工作由长安大学工学硕士侯旭阳完成，导师为张绍阳教授，专业方向为计算机应用技术。论文提交于2017年，讨论了激光散斑成像的原理、系统设计以及相关实验分析，特别是在深度图获取算法上的深入探索。由于国外在实时大范围深度成像系统的先进性，论文也强调了国内在这方面需要追赶的技术差距，并提出了基于激光散斑的解决方案。 这篇论文对基于激光散斑的深度图获取技术进行了全面的研究，包括图像处理方法、块匹配算法以及其在实际应用中的潜在价值，特别是对于精准农业和环境监测的可能贡献。通过这种技术，可以实现对复杂环境的三维重建，为自动化控制和智能决策提供强有力的数据支持。