移动视觉下灰度差重心法的圆形标记点快速精确提取

本文主要探讨了移动式三维视觉测量系统中遇到的一个关键问题，即圆形标记点由于成像亮度低且分布不均导致的识别和提取难度。为解决这一问题，作者提出了一个基于灰度差重心法的新型算法。首先，该算法通过获取标记点的近似成像中心以及成像区域，然后在成像区域内沿着四个方向进行像素级边缘点的扫描。这种方法有效地捕捉到了边缘信息，为后续的亚像素定位提供了基础。 灰度差重心法在此过程中发挥了重要作用，它通过计算像素点周围灰度值的差异来精确地确定边缘点位置，实现了从像素级别向亚像素级别的精确定位。通过对这些亚像素级边缘点进行椭圆拟合，可以得到标记点的准确成像中心位置。这种方法确保了定位的精度，减少了因亮度不均带来的影响。 实验结果显示，该算法的像素级边缘检测步骤运行时间约为3毫秒，显示出较高的执行效率。而亚像素定位算法的性能同样出色，椭圆拟合的最大偏差小于0.08像素，平均偏差小于0.03像素，这意味着定位的准确性得到了显著提升。 相比于其他标记点提取算法，这个基于灰度差重心法的方法在速度和精度上具有明显优势，特别适合于移动式三维测量系统中的圆形标记点提取应用。这对于提高整个三维测量系统的稳定性和准确性具有重要意义，特别是在动态场景下，这种实时、精确的标记点提取能力是必不可少的。 因此，本文的研究不仅提供了一种新的方法来处理移动式三维视觉测量中的圆形标记点提取问题，还展示了其在实际应用中的可行性和优越性，对于推动机器视觉技术在三维测量领域的进步具有积极的贡献。