激光光斑中心檢測(cè)是視覺測(cè)量中常用的關(guān)鍵技術(shù),檢測(cè)算法的優(yōu)劣直接影響了測(cè)量的精度。針對(duì)現(xiàn)有光斑定位算法存在定位精度低、抗干擾能力差等問題,提出一種改進(jìn)的激光光斑中心定位算法。該算法在Shannon熵的基礎(chǔ)上引入指數(shù)熵,并根據(jù)光斑圖像特征選取類內(nèi)離散度最小和灰度對(duì)比度最大對(duì)指數(shù)熵進(jìn)行加權(quán)處理,將使加權(quán)指數(shù)熵值最大時(shí)的灰度值作為閾值對(duì)光斑圖像進(jìn)行閾值分割,由此消除噪聲干擾,最后由質(zhì)心法進(jìn)行光斑中心定位。實(shí)驗(yàn)表明,在兼顧穩(wěn)定性的同時(shí),與傳統(tǒng)閾值分割方法相比,光斑中心定位誤差降低了22%以上。

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【文章目錄】：
0 引言
1 信息熵閾值選取
    1.1 最大Shannon熵閾值選取
    1.2 最大指數(shù)熵閾值選取
2 光斑定位算法的改進(jìn)
    2.1 方差加權(quán)指數(shù)熵
    2.2 多特征加權(quán)指數(shù)熵
    2.3 光斑中心定位
3 光斑定位精度分析
    3.1 高斯噪聲影響下光斑定位精度
    3.2 椒鹽噪聲影響下光斑定位精度
4 結(jié)語(yǔ)



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