【摘要】：分析了光斑圖像成像特點(diǎn)和理想光斑灰度分布模型,針對(duì)含有多個(gè)不同尺度光斑的圖像,提出了一種可以在復(fù)雜環(huán)境下一次性快速檢測出多個(gè)光斑中心的方法。該方法基于高斯模糊后光斑中心不變的性質(zhì),先對(duì)含有大量光斑的圖像進(jìn)行快速多級(jí)高斯模糊,構(gòu)建其高斯尺度空間;然后,使用加速的非極大值抑制方法在尺度空間內(nèi)尋找多個(gè)尺度的局部極值,初步確定各光斑中心的像素級(jí)坐標(biāo);最后,聯(lián)合這些坐標(biāo)的鄰域像素,擬合局部曲面,得到光斑中心的亞像素級(jí)精確位置。利用仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)物實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出方法的有效性。結(jié)果表明:該算法對(duì)640pixel×480pixel圖像,處理時(shí)間僅需50ms,每千個(gè)光斑的平均檢測時(shí)間為23ms,在復(fù)雜環(huán)境下正確率可達(dá)89%。此外,該方法對(duì)弱光斑較敏感,適合快速處理含有大量不同尺度光斑的圖像,并能夠有效減少光斑的錯(cuò)檢和漏檢。由于檢測速度快,自適應(yīng)性強(qiáng),在實(shí)際應(yīng)用中取得了良好的檢測效果。
[Abstract]:In this paper, the imaging characteristics of spot image and the ideal gray distribution model of light spot are analyzed. A method to detect the center of light spot in complex environment is proposed for the image with different scales. This method is based on Gao Si's property that the center of light spot is invariant. Firstly, the image containing a large number of light spots is blur by a fast multilevel Gao Si blur, and then the size space of the image is constructed. Then, the accelerating non-maximum suppression method is used to search for the local extremum of multiple scales in the scale space, and the pixel level coordinates of each spot center are preliminarily determined. Finally, by combining the adjacent pixels of these coordinates, the local surface is fitted to obtain the accurate sub-pixel position of the spot center. The effectiveness of the proposed method is verified by simulation and physical experiments. The results show that the processing time of the algorithm is only 50 Ms for 640pixel 脳 480pixel images, and the average detection time for every 1000 spots is 23 Ms, and the correct rate can reach 89 Ms in complex environment. In addition, this method is sensitive to weak spot, and is suitable for fast processing of images with different scales, and can effectively reduce spot error and miss detection. Because of fast detection speed and strong adaptability, good detection effect has been obtained in practical application.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)海岸與近海工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;大連理工大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)部;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61202253)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2322462