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        基于Hessian矩陣的線結(jié)構(gòu)光光條中心提取

        2019-06-15 01:01:22陳念郭陽(yáng)寬張曉青
        關(guān)鍵詞:圖像預(yù)處理

        陳念 郭陽(yáng)寬 張曉青

        摘要:本文以傳統(tǒng)的Steger算法為前提,對(duì)基于Hessian矩陣的光條紋中心提取算法進(jìn)行了優(yōu)化,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了光條中心提取的效果。

        關(guān)鍵詞:線結(jié)構(gòu)光;圖像預(yù)處理;Steger算法

        中圖分類(lèi)號(hào):TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-9416(2019)03-0126-02

        0 引言

        通過(guò)激光三角法拍攝的光條圖像一般都具有一定的像素寬度。為實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的測(cè)量,需要提取條紋中心線。目前使用較多的激光條紋中心提取算法有極值法、灰度重心法、骨架細(xì)化法、方向模板法、曲線擬合法等[1-4],但以上方法都有一定的缺陷。本文提出一種基于Steger算法的光條紋中心提取方法。

        1 線激光光條圖像的特點(diǎn)

        線激光器發(fā)射一個(gè)連續(xù)的光平面與待測(cè)物表面的交線是有一定寬度的光條,該光條的橫截面光強(qiáng)分布近似服從高斯分布[5],如圖1所示。

        G(x)=? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(1)

        式中u為數(shù)學(xué)期望,σ為均方差。

        光條圖像及灰度強(qiáng)度分布如圖2所示,光條區(qū)域的灰度值近似呈高斯分布。

        2 光條圖像的預(yù)處理

        相機(jī)所拍攝的光條圖像包含了許多噪聲,且發(fā)生了變形,光條強(qiáng)度受到了調(diào)制,給光條中心提取增加了困難[6]。因此,在提取激光光條中心前需對(duì)光條圖像進(jìn)行以下預(yù)處理:

        2.1 光條區(qū)域提取

        本文采取的方法是在原始圖像中設(shè)定一個(gè)包含所需激光光條圖像的較小的矩形區(qū)域,然后將該矩形區(qū)域的圖像分離出來(lái),大大減小了計(jì)算量。

        2.2 圖像濾波

        由于光條圖像受測(cè)量環(huán)境、相機(jī)內(nèi)部產(chǎn)生的熱噪聲等因素的影響,嚴(yán)重影響光條提取結(jié)果及測(cè)量系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

        經(jīng)對(duì)比,中值濾波效果較好。但濾波后使部分光條圖像信息被濾除掉了。為了保證信息的完整性,需對(duì)濾波后的圖像再次進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波,如圖3所示。

        3 Steger法提取光條紋中心線

        通過(guò)Hessian矩陣得到光條法線方向,利用泰勒展開(kāi)得到激光條紋的中心點(diǎn)的亞像素位置[7]。激光條紋上一點(diǎn)(x,y),Hessian矩陣為:

        H(x,y)=Z(x,y)=? ?(2)

        式中:g(x,y)為二維高斯函數(shù)。rxx表示圖像沿x的二階偏導(dǎo)數(shù),其他參數(shù)類(lèi)似。設(shè)(nx,ny)為Hessian矩陣所求的單位向量,以點(diǎn)(x0,y0)為基點(diǎn)。對(duì)激光條紋橫截面上灰度分布函數(shù)進(jìn)行二階泰勒展開(kāi),激光條紋橫截面上點(diǎn)(x0+tnx,y0+tny)的灰度。

        Z(x0+tnx,y0+tny)=Z(x0,y0)+N(rx,ry)T+NH(x,y)NT/2? ? ?(3)

        式中:N=(tnx,tny),(rx,ry)由圖像像素點(diǎn)z(x,y)分別與高斯核卷積得到,即:? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(4)

        由=0,根據(jù)(3)式得到:

        t=? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(5)

        則光條中心點(diǎn)的精確位置為:(x0+tnx,y0+tny)。

        Steger算法微分形式高斯核函數(shù)進(jìn)行卷積,求取激光條紋圖像上每一個(gè)像素點(diǎn)的Hessian矩陣。高斯函數(shù)的均方差σ越大,光條圖像平滑效果越好,但是σ過(guò)大會(huì)使光條圖像模糊虛化,圖像信息失真嚴(yán)重,而σ值的確定與激光條紋的寬度有關(guān),即:σ<,其中ω為光條寬度。本文所測(cè)多楔帶,線激光垂直打在多楔帶橫截面上,由于多楔帶的每個(gè)楔面形狀一樣,所以整條光條的寬度是相同的,所以σ值固定。光條中心提取結(jié)果,如圖4所示。

        4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

        為驗(yàn)證本文算法的有效性,對(duì)測(cè)量對(duì)象--多楔帶的外形參數(shù)進(jìn)行測(cè)量并與影像儀的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,見(jiàn)表1。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 張遠(yuǎn),張廣軍,江潔.Steger算法的FPGA遞歸邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].傳感器與微系統(tǒng),2008,27(9):78-81.

        [2] 王澤浩,張中煒.自適應(yīng)方向模板線結(jié)構(gòu)光條紋中心提取方[J].激光雜志,2017(1):60-64.

        Line Structure Light Strip Center Extraction Based on Hessian Matrix

        CHEN Nian,GUO Yang-kuan, ZHANG Xiao-qing

        (Beijing Key Laboratory of Photoelectric Testing Technology, Beijing Information Science and

        Technology University, Beijing? 100192)

        Abstract:The light stripe center extraction algorithm based on Hessian matrix is optimized. The effect of strip center extraction is verified by measuring the V-ribbed parameters.

        Key words:structured light; image preprocessing; Steger algorithm

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