阈值法与Hessian矩阵结合的光条亚像素提取
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更新于2024-08-26
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本文主要探讨了基于线结构光的光条中心亚像素提取的研究,针对实际测量中光条中心提取速度慢的问题,提出了一种结合阈值法和Hessian矩阵的改进算法。线结构光技术因其成本低、体积小、精度高等特点,在三维视觉测量和检测领域广泛应用。为了提高测量精度,准确提取激光线中心点的像素值至关重要。
光条中心的提取是线结构光三维测量的关键步骤。光条通常是由线型激光器投射到物体表面,形成调制的光条图像,通过摄像机捕获,进而获取物体的三维信息。光条的灰度值分布遵循高斯分布,灰度值最大点即为光条中心。现有算法主要分为两类:几何中心法(如阈值法、中心法)和能量中心法(如极值点、重心法)。几何中心法虽然快速但精度较低,易受噪声和阈值影响;能量中心法中的重心法具有较高精度且速度快。
本文提出的改进算法首先使用均值滤波减少图像噪声,然后设定阈值寻找光条中心的大致位置。接着,利用高斯函数的可分离性和对称性计算光条中心点的Hessian矩阵,确定每个粗略中心点的法线方向。最后,通过光条中心点在法线方向上的泰勒级数二次展开,得到亚像素级别的精确坐标点。实验结果证明,该算法能有效抑制噪声影响,提高Hessian矩阵计算速度,同时达到亚像素级别的精度。
这一研究对于提升基于线结构光的三维测量系统的性能具有重要意义,特别是在要求高精度和快速响应的场合。通过优化光条中心提取过程,可以增强系统在复杂环境下的鲁棒性和测量精度,进一步推动非接触式测量技术的发展。
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