基于傅里叶-极坐标变换的光带图像局部弯曲精准检测方法

本文主要探讨了一种基于傅里叶-极坐标变换的光带图像局部弯曲检测方法，针对激光三角测量系统获取的图像中存在的局部弯曲问题。在激光扫描过程中，由于物体表面的不规则性，光带图像往往会显示出局部的弯曲特征，这对于精确的三维重建和形貌分析至关重要。传统的局部弯曲检测方法可能受到噪声和图像强度不均匀的影响，而提出的这种新方法旨在解决这些问题。 该算法的核心思想是首先通过计算光带的法线方向，将图像从直角坐标转换到极坐标系中。法线方向的确定有助于突出图像中的弯曲部分，因为它反映了表面的倾斜程度。接着，通过对图像在法线方向上的灰度投影，可以显著地减弱噪声的影响，因为噪声在极坐标下的分布通常更为平滑。这种方法避免了复杂的模型拟合或者滤波步骤，计算过程相对简便且高效。 傅里叶-极坐标变换在此处起到了关键作用，它能有效地提取图像的频率信息，特别是对于局部弯曲的高频成分，这有助于识别和量化局部弯曲的程度。此外，这种变换对于处理非均匀亮度分布也表现出了良好的鲁棒性，使得算法在实际应用中具有更好的稳健性。 理论分析部分，作者详细阐述了该方法的数学原理和理论基础，包括傅里叶变换的特性以及极坐标下图像处理的优势。通过数学建模和理论推导，证明了这种方法能够准确地捕捉到局部弯曲的特征，并且理论上可以有效抑制噪声的影响。 实验测试部分，作者通过实际的光带图像数据进行了验证，结果显示该方法能够准确地检测出不同尺度和形状的局部弯曲，其检测结果与人工标注的弯曲程度高度吻合。同时，对比其他常用的局部弯曲检测算法，该方法在性能和鲁棒性方面表现出明显的优势。 这篇文章介绍了一种创新的局部弯曲检测技术，它利用了傅里叶-极坐标变换的优势，提高了对激光三角测量系统产生的光带图像的分析精度和稳定性。这对于提高工业自动化和机器人视觉系统的精度具有重要意义，特别是在需要高精度表面形貌测量的领域，如精密制造、航空航天和医疗成像等。