多尺度Retinex与K均值聚类：结构光条纹图像高效分割法

本文主要探讨了结构光三维视觉重建过程中的关键步骤——结构光条纹图像分割方法。结构光是一种广泛应用于三维成像的技术，通过投射特定模式的光到物体表面，然后通过获取物体表面的光强变化来重构物体的形状和深度信息。在这个过程中，准确地分割和提取结构光条纹是非常重要的，因为它们包含了丰富的几何信息。 文章首先介绍了所提出的结构光条纹分割方法的步骤。首先，该方法利用多尺度Retinex算法对条纹图像的暗部细节进行增强。Retinex算法是一种常见的图像处理技术，它模仿人眼如何同时感知全局亮度和局部对比度，通过分层次处理提升图像的细节和对比度，从而有助于更好地识别条纹的边缘和纹理。 接着，文章采用K均值聚类算法对图像的高光区域进行检测。K均值聚类是一种无监督学习方法，通过对像素进行分组，将相似的像素归为一类，从而实现对高光区域的有效识别。在高光区域的约束下，作者提出了基于最小偏态分布指标的图像分割技术。偏态分布反映了数据分布的不对称性，通过计算高光区域的偏态分布，可以确定一个合适的阈值，以区分高光和非高光部分。 在获取了高光区域和非高光区域的阈值后，文章进行双阈值分割，即将图像分为两部分，一部分包含高光和部分非高光区域，另一部分则为非高光区域。这种方法确保了分割的准确性，避免了过度或不足的分割，使得结构光条纹图像的分割结果更加精确。 实验结果显示，该结构光条纹分割方法对于处理实际的结构光图像具有很好的效果，能够有效地提取出条纹信息，为后续的三维重建提供了关键的基础数据。此外，由于采用了多尺度处理和K均值聚类等先进的图像处理技术，该方法不仅提高了分割的精度，还具有一定的鲁棒性和适应性，能够在不同光照条件和复杂背景中稳定工作。 总结来说，这篇文章介绍了一种针对结构光条纹图像的分割策略，其核心在于结合了多尺度Retinex和K均值聚类算法，以及对偏态分布的利用，以实现对结构光图像的高效、精确分割。这对于提高结构光三维视觉重建系统的性能和稳定性具有重要意义。