提出了一種雙頻曲線擬合的亞像素中心提取方法。首先采用二次閾值法自動(dòng)分割光條區(qū)域,利用灰度重心法獲取光條紋中心初始位置,然后用移動(dòng)直線擬合初始位置得到光條曲線的局部法線,最后在法線方向上進(jìn)行雙頻曲線擬合,得到光條紋中心的亞像素坐標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能消除部分高頻噪聲的影響。相比Steger法,該方法提取的條紋中心均方根誤差小于0.1pixel,速度約是其26倍,可適用于多種材質(zhì)表面光條紋中心的提取,為工業(yè)應(yīng)用中的激光條紋中心提取提供參考。 

【文章來源】：激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2020,57(14)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖１光條紋法線方向的光強(qiáng)灰度值

端若不滿足５點(diǎn)數(shù)據(jù)的直線擬合，采用的策略：１）起始點(diǎn)處采用起始三點(diǎn)數(shù)據(jù)擬合得到直線；２）起始第二點(diǎn)處采用起始四點(diǎn)數(shù)據(jù)擬合得到直線；３）結(jié)束第二點(diǎn)處采用末尾四點(diǎn)數(shù)據(jù)擬合得到直線；４）結(jié)束點(diǎn)處采用末尾三點(diǎn)數(shù)據(jù)擬合得到直線。由于直線斜率ｋ∈（－π／２，π／２），若擬合得到的直線斜率接近０，則判定為水平直線，若其斜率接近于±π／２則判定為豎直直線。實(shí)驗(yàn)選用兩個(gè)閾值Ｔ１和Ｔ２，０＜Ｔ１＜１，Ｔ２＞１，對(duì)擬合直線進(jìn)行分類討論，分類示意圖如圖２所示，分類方法如下。１）若ｋ＜－Ｔ２或ｋ＞Ｔ２，判定光條紋為豎直直線，沿圖像ｘ方向在重心左右各取Ｎ個(gè)像素的灰度值。２）若－Ｔ１＜ｋ＜Ｔ１，判定光條紋為水平直線，沿圖像ｙ方向在重心上下各�。蝹€(gè)像素的灰度值。３）若Ｔ１＜ｋ＜１或－１＞ｋ＞－Ｔ１，以光條紋范圍矩形框?yàn)檫吔�，沿圖像ｘ方向在重心左右各�。蝹€(gè)像素的灰度值，逐像素將其橫坐標(biāo)代入光條紋擬合直線的法線方程，得到這些像素的灰度值。４）若Ｔ２＜ｋ＜１或－１＞ｋ＞－Ｔ２，以光條紋范圍矩形框?yàn)檫吔�，沿圖像ｙ方向在重心上下各�。蝹€(gè)像素的灰度值，逐像素將其縱坐標(biāo)代入光條紋擬合直線的法線方程，得到這些像素的灰度值。圖３為上述分類策略得到的光條紋法線方向。圖２擬合直線角度分類示意圖Ｆｉｇ．２Ａｎｇｌｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｄｉａｇｒａｍｏｆｆｉｔｔｉｎｇｓｔｒａｉｇｈｔｌｉｎｅ圖３線結(jié)構(gòu)光光條紋法線方向提取結(jié)果Ｆｉｇ．３Ｌｉｇｈｔｓｔｒｉｐｅｎｏｒｍａｌｄｉｒｅｃｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｏ

Ｔ１＜ｋ＜Ｔ１，判定光條紋為水平直線，沿圖像ｙ方向在重心上下各取Ｎ個(gè)像素的灰度值。３）若Ｔ１＜ｋ＜１或－１＞ｋ＞－Ｔ１，以光條紋范圍矩形框?yàn)檫吔�，沿圖像ｘ方向在重心左右各取Ｎ個(gè)像素的灰度值，逐像素將其橫坐標(biāo)代入光條紋擬合直線的法線方程，得到這些像素的灰度值。４）若Ｔ２＜ｋ＜１或－１＞ｋ＞－Ｔ２，以光條紋范圍矩形框?yàn)檫吔�，沿圖像ｙ方向在重心上下各取Ｎ個(gè)像素的灰度值，逐像素將其縱坐標(biāo)代入光條紋擬合直線的法線方程，得到這些像素的灰度值。圖３為上述分類策略得到的光條紋法線方向。圖２擬合直線角度分類示意圖Ｆｉｇ．２Ａｎｇｌｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｄｉａｇｒａｍｏｆｆｉｔｔｉｎｇｓｔｒａｉｇｈｔｌｉｎｅ圖３線結(jié)構(gòu)光光條紋法線方向提取結(jié)果Ｆｉｇ．３Ｌｉｇｈｔｓｔｒｉｐｅｎｏｒｍａｌｄｉｒｅｃｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｏｆｌｉｎｅａｒｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｌｉｇｈｔ３．２基于非線性最小二乘的雙頻曲線擬合根據(jù)（１１）式迭代計(jì)算ｘ的最優(yōu)值，當(dāng)近似的Ｈｅｓｓｉａｎ矩陣奇異或近似奇異時(shí)，Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ法不能得到ｘ的最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)用Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ［２１］方法求解雙頻曲線擬合過程中的非線性優(yōu)化問題，該方法將一個(gè)正定對(duì)角矩陣加到ＡＴｋＡｋ上，將（９）式的矩陣特征值結(jié)構(gòu)變?yōu)閷?duì)稱正定矩陣，其解為１４１５０２－３

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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