结构光图像中心条纹提取算法综述与应用

"本文主要探讨的是潘文机器视觉中的一个重要课题——结构光图像中条纹中心的提取。结构光技术自1921年以来随着计算机与CCD技术的发展，已经成为一种广泛应用的测量技术，尤其在利用照明光源的几何信息获取景物几何信息方面。结构光模式包括点、线、多线和网格等多种形式，其中线结构光因其测量信息丰富且实现相对简单，常被用于精确测量。 线结构光的核心应用是通过照亮物体表面的光线形成光条，由于物体表面深度变化和间隙导致光条变形和不连续，这提供了提取物体表面信息的重要线索。提取结构光中心条纹位置是线结构光测量系统的关键任务。针对这一问题，文章首先概述了结构光中心条纹提取的背景和挑战，指出没有一种方法能适用于所有图片，因为图像处理需考虑不同场景下的复杂性。 提取结构光中心线的一般方法包括四步：图像预处理（如滤波去除噪声）、边缘检测确定光带边界、坐标计算确定中心位置以及绘制中心线。图像滤波是预处理阶段的关键，目的是提升图像质量，消除噪声，但需平衡滤波效果与图像清晰度。空间域滤波器，如平滑滤波器（如均值滤波器）和锐化滤波器，分别用于降低噪声和增强细节。然而，对于更复杂的图像，可能需要更为精细的算法来适应。 总结来说，潘文机器视觉中的结构光中心条纹提取是一项技术密集型的任务，它涉及图像处理的多个环节，并且需要针对具体应用场景灵活选择合适的算法。通过深入理解这些原理和方法，研究者和工程师能够更有效地利用结构光技术进行精确的几何信息测量。"