自适应阈值与轮廓多边形表示的条纹中心线精确提取

"基于自适应阈值和轮廓多边形表示的条纹中心线提取"是一种用于光扫描视觉测量系统的技术，旨在精确提取图像中的条纹中心线，这对于获取高质量的三维点云至关重要。该方法克服了由于物体表面特性、光照条件变化等因素导致的条纹灰度值和曲率变化问题。 文章首先介绍了问题背景，强调了准确提取条纹中心线对于三维点云重建的重要性。接着，提出了一个创新的解决方案，该方案融合了积分图像阈值化、条纹轮廓提取以及自适应质心法。首先，利用积分图像阈值化技术定位条纹区域，即使在背景灰度值变化的情况下也能生成二进制图像。然后，提取条纹轮廓并用多边形粗略表示，这有助于快速计算出条纹的局部方向。接下来，根据条纹方向和对应的多边形段，确定光条纹的横截面方向。最后，沿这个方向应用自适应质心法计算亚像素级别的中心线坐标。 实验证明，这种方法在3D扫描实验中表现优秀，特别是在对人体模型进行彩色泳衣扫描时。与其他三种阈值分割方法的比较显示，该方法在处理时间和结果平滑度方面都有显著优势，平均处理时间不超过5毫秒，且点云的完整性和光滑度更佳。这些结果验证了所提方法的有效性和实用性。 该研究对于光扫描视觉测量系统的改进具有重要意义，尤其是在复杂环境和条件下获取高精度三维信息的应用中。通过自适应阈值和轮廓多边形表示的结合，实现了对条纹中心线的高效、精确提取，为相关领域的研究提供了有价值的参考。