結(jié)構(gòu)光中心提取是結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量中的重要環(huán)節(jié),為了能夠在光學(xué)條件復(fù)雜的情況下實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)光中心線快速精確的提取,提出一種基于主成分分析（principal component analysis,PCA）算法與RG（regional growth）算法的提取方法。首先,通過(guò)圖像掩模法提取結(jié)構(gòu)光的感興趣區(qū)域（region of interest,ROI）;然后對(duì)ROI進(jìn)行兩次高斯卷積得到其梯度分布,根據(jù)梯度分布確定一個(gè)初始位置;利用主成分分析確定初始位置的法線和切線方向并在該位置沿法線方向進(jìn)行二階泰勒展開(kāi)得到亞像素級(jí)中心點(diǎn),將其作為區(qū)域增長(zhǎng)的種子點(diǎn)進(jìn)行迭代運(yùn)算,最終得到結(jié)構(gòu)光的中心線。本文方法與灰度重心法、Steger法在中心線提取效果和時(shí)間上進(jìn)行了比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文方法在光學(xué)條件復(fù)雜的情況下,能夠在光學(xué)條件復(fù)雜的情況下,準(zhǔn)確地提取結(jié)構(gòu)光的中心線且速度更快。 

【文章來(lái)源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(12)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

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掩模處理結(jié)果

首先對(duì)結(jié)構(gòu)光圖像進(jìn)行掩模處理,得到掩模圖像和處理后的效果(圖2)。通過(guò)圖像掩模法可以實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)光ROI的精確提取,并且保證了結(jié)構(gòu)光的原始灰度。圖2 掩模處理結(jié)果

圖2 掩模處理結(jié)果為了進(jìn)一步證明算法的優(yōu)越性,分別與傳統(tǒng)的灰度重心法,Steger法在中心線提取效果和運(yùn)行時(shí)間兩方面進(jìn)行了比較。首先是提取效果的對(duì)比,圖3(a)是灰度重心法提取的結(jié)構(gòu)光中心線,由于受到結(jié)構(gòu)光漫反射的影響,提取出結(jié)構(gòu)光中心線出現(xiàn)了離散點(diǎn),并且由于噪聲的干擾提取的中心線位置并不精確。圖3(b)為自適應(yīng)Steger法提取的中心線,自適應(yīng)分割算法不能消除結(jié)構(gòu)光漫反射和金屬表面反光的影響,因此引入了大量的干擾區(qū)域,提取效果較差。圖3(c)為本文算法提取出的中心線,不僅從根本上解決了干擾區(qū)域的問(wèn)題,而且提取的中心線連續(xù)沒(méi)有斷點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)光中心線的精確提取。本文方法的處理結(jié)果與光條的變化方向吻合,處理精度高,克服了光學(xué)條件的影響,具有很好的魯棒性。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3461255