大视场强背景光下线结构光光条中心快速提取方法

"大视场下线结构光光条中心的快速提取" 在三维测量技术中，线结构光是一种常用的方法，而线结构光光条中心的精确提取是该技术的关键环节。本文主要讨论的是在强背景光的大视场环境下，如何高效地提取长度约为2米的线结构光光条的中心位置。作者团队——来自武汉大学电子信息学院的研究者们，提出了一种基于感兴趣区域（ROI）的创新性光条中心提取方法。 在传统的线结构光光条中心提取过程中，强背景光和大视场往往会带来诸多挑战，导致光条识别困难，从而影响测量精度。为解决这一问题，该方法首先通过统计分析确定图像处理的有效区域，即ROI。这个步骤有助于减少不必要的计算量，提高处理效率。然后，在定义的ROI内，利用最大类间方差法进行阈值分割，这是一种常用于图像二值化的技术，可以有效地将光条与背景分离。 接下来，研究者采用了灰度重心法来提取光条的中心。灰度重心法基于像素的灰度值和位置信息，通过计算图像中所有像素灰度值的几何中心来确定光条的中心位置，这种方法对于提高中心提取的准确性具有显著效果。 实验结果显示，该方法在Visual C++ 6.0平台上，处理1280x1024大小的线结构光条图像只需约47毫秒，表明其具有较高的实时性。同时，由于这种方法能有效减弱大视场下强背景光的干扰，因此提高了光条中心提取的精度。 关键词涵盖了线结构光、光条中心、感兴趣区域、最大类间方差法和灰度重心法，这些都揭示了该研究的核心内容和技术手段。从分类号TP391.41可以看出，该研究属于光学仪器与技术领域，具有重要的理论和实际应用价值。文献标志码A则表明这是一篇原创性的科研论文。 这篇研究提供了一种快速且精确的线结构光光条中心提取方法，尤其适用于大视场和强背景光环境，对于提升三维测量系统的性能有着积极的推动作用。通过结合ROI选择、最大类间方差法分割和灰度重心法，该方法能够有效地克服环境干扰，实现高效准确的光条中心定位。