張億+喻成+史雨輝+鄭勇

摘 要 介紹了一種平行光管十字絲數(shù)字識別方法，通過圖像濾波、閾值分割、邊緣提取和直線擬合，同時應(yīng)用了亞像素細分技術(shù)，最終得到了平行光管兩橫絲的亞像素級位置。

關(guān)鍵詞 圖像濾波 閾值分割 邊緣提取 亞像素細分

中圖分類號：TH762 文獻標識碼：A

0引言

平行光管廣泛用于光學(xué)儀器裝調(diào)，光學(xué)元件測量，機械測量，同時也可以當(dāng)水平標準用，由此可見平行光管的重要性。由于傳統(tǒng)平行光管的機械機構(gòu)和光路穩(wěn)定，目前仍有廣泛應(yīng)用，但是由于沒有引入電路和信息處理技術(shù)，存在讀數(shù)誤差大等問題，本文將CCD技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于平行光管觀測中，以解決讀數(shù)誤差大勞等問題。

1十字絲數(shù)字識別方法

對于十字絲的數(shù)字識別，傳統(tǒng)的處理過程在進行目標像素級邊緣定位中涉及到卷積運算，這樣就需要大量計算時間，這樣就會影響到數(shù)字處理系統(tǒng)的實時性。本文中十字絲幾何特征簡單，所以在本文中使用圖像分割和積分法提取代替像素級邊緣定位，這樣能節(jié)省計算時間。下面將從圖像濾波、圖像分割、粗邊緣提取、細邊緣提取、直線擬合這五個方面來對本文的圖像處理技術(shù)進行研究。

1.1圖像濾波

圖像處理第一步是去噪，本研究中要求準確得獲得十字絲邊緣，因此對于邊緣細節(jié)要求較高，所以本文中所采用中值濾波。用3*3模板對獲得的原始十字絲圖像進行中值濾波，獲得的結(jié)果是圖像中的噪聲得到了一定的抑制，同時對于邊緣細節(jié)也得到了很好的保留。

1.2圖像分割

為了獲得十字絲的準確位置，就需要將十字絲從圖像中分離處理。本研究中實用閾值法就可以很好地完成圖像分割。十字絲圖像的灰度直方圖，其成雙峰態(tài)，由于在兩個波峰之間有一個較平的谷底，不易于選擇最優(yōu)閾值。對于這種情況，可以采用迭代法求取閾值。

1.3粗邊緣提取

本研究針對十字絲簡單幾何特征的情況，使用積分法提取十字絲的粗邊緣。以方向為例，積分法算法過程如下：

（1）在十字絲圖像M*N的灰度值矩陣中，對第行的第點進行閾值判斷，如果如大于閾值T就積分一次，遍歷第行的所有點，積分得到：

2結(jié)論

本文將圖像處理技術(shù)運用到平行光管十字絲識別中，通過圖像濾波、閾值分割、粗邊緣提取、細邊緣提取和直線擬合，精確地獲得了十字絲的位置，為后續(xù)的兩橫絲間距測量提供了位置信息，同時在圖像處理中應(yīng)用了亞像素細分技術(shù)，大大地提高了十字絲位置的識別精度。

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