基于改进灰度重心法的线结构光中心提取算法

针对传统算法无法准确提取线结构光条中曲率变化较大区域中心线的缺陷,提出了一种基于改进灰度重心法的线结构光中心线提取算法。基于阈值法提取感兴趣区域和开闭运算滤除图像中的噪声点,获取质量相对较高的待处理图像;利用灰度重心法提取光条中心点,得到初始坐标并设置一个矩形计算区域,根据最小二乘法计算每个初始点的方向向量和法向量;在设定的矩形区域内计算初始点在其法线方向上的偏移量,得到精确的中心点坐标。实验结果表明：提出的算法能在线结构光中心中曲率变化较大区域精确提取中心线,提取精度均值为0.096 pixels,精度比率为44.2%,平均提取速度为0.082 s。     

多场景下结构光三维测量激光中心线提取方法

结构光三维测量技术是获得物体三维信息的重要途径,激光条纹中心线提取是影响结构光三维测量精度和速度的关键因素。提出了一种适用于多场景下结构光三维测量的激光条纹中心线提取方法,充分利用图像中激光条纹的几何信息和相关性生成自适应卷积模板,实现激光条纹图像的滤波和增强处理,使激光条纹横截面灰度值满足高斯分布;经灰度加权法实现激光条纹中心线的亚像素精度定位与提取。实验测试结果表明:该方法可实现多场景下形状、材质各异物体的条纹中心线提取,有效克服了激光条纹亮度分布不均、噪声干扰等影响,单幅图像处理时间缩短为0.107 s且相对误差减少到0.076 5%,有效提高了激光条纹中心线的提取精度和速度。     

激光三角法高精度测量模型

为提高检测准确性,提出激光三角法高精度测量模型,由变阈值亚像素灰度重心提取算法和CCD倾角误差补偿模型两部分组成;光斑中心定位算法对激光检测准确度起关键作用,针对已有激光中心定位算法的缺陷,提出了变阈值亚像素灰度重心提取算法,通过梯度函数和高斯拟合算法设定阈值去除光斑边缘噪声区域对中心定位的影响,并利用多项式插值提高灰度重心法精度;同时为提高实际工业生产环境中的测量准确性,建立CCD倾角误差补偿模型;应用激光三角法高精度测量模型,以STM32F407为硬件核心建立系统,以锥螺纹为被测物进行实验;实验结果表明:该测量模型实现了对锥螺纹信息的准确采集,且精度明显高于传统的灰度重心法,可以将锥螺纹检测的误差控制在10 m内。     

融合区域匹配的快速多线结构光测量方法

针对多线结构光测量中测量效率与测量精度相矛盾的问题，提出了一种融合区域数字图像相关匹配的快速三维测量方法。采用双边滤波和大津阈值法对图像进行预处理，利用重心法提取初始条纹中心点。用双三次插值法提升初始点的局部邻域分辨率，在局部邻域内再次利用灰度重心法提高中心点的提取精度。以左图像提取的中心线为基准，利用数字图像相关法在右图像中心线附近搜索基准对应的立体匹配点，大大缩小了数字图像相关法的搜索范围，提高了测量效率和立体匹配精度。对标准块规的测量实验结果表明，该方法的中心线提取速度为Steger法的3.29倍，均方根误差相比传统极线约束立体匹配法减小了68.57%。     

一种线结构光亚像素中心坐标提取方法

为了提高光条中心点提取的精度和速度，提出了一种新的线结构光条纹中心亚像素提取方法。首先对图像进行中值滤波，采用轮廓跟踪算法避免扫描光条纹区域外的像素，以此提高计算速度，结合灰度重心法对光条纹中心进行初提取；通过均方灰度梯度法计算光条纹的法线方向并以初提取点为中心进行双线性插值；以提取到的初始点和插值点采用加权灰度重心法计算光条纹中心的亚像素位置。实验结果表明，所提方法的标准误差在0.140 0 pixel左右，运算时间约为0.067 0 s。     

激光制导武器目标光斑检测系统设计与实现

为了实现激光制导武器目标光斑检测系统对远距离的来袭激光光斑的捕获与定位,采用机器视觉检测技术设计并实现全数字化、实时、高精度的激光检测系统。系统针对CMOS探测器采集到的激光光斑图像,采用硬件实现改进的快速二维中值滤波算法进行图像滤波处理,最大类间方差算法进行灰度图像阈值分割,灰度重心法进行中心提取,实现了精确中心定位。实验验证和误差分析表明,该系统具有很强的抗干扰性及精确的坐标定位,坐标误差在1mm以内。     

线结构光条纹中心亚像素自适应提取算法

为了解决传统条纹中心提取算法对物体材质及噪声敏感问题, 采用自适应结构光条纹中心提取算法来提取条纹亚像素坐标。该算法首先对图像进行预处理, 利用图像掩模操作提取条纹图像感兴趣区域, 通过自适应卷积模板消除噪声干扰, 得到条纹区域截面宽度及条纹中心坐标的像素集合; 其次根据中心坐标的像素集合采用二次加权灰度重心法求取条纹中心初始坐标值, 将此作为种子点进行区域生长运算, 并结合主成分分析分解特征矩阵; 最终得到线结构光中心的亚像素坐标点。结果表明, 该算法能够有效快速地获取结构光条纹中心亚像素坐标, 相比灰度重心法, 所提算法实验结果波动性较小且标准误差也相对较小, 提取速度相比基于Hessian矩阵的Steger法提高近4倍, 满足工业测量系统实时性要求。所提出的结构光条纹中心提取算法具有较高的提取精度和良好的稳健性, 计算复杂度低, 具有较高的实时性, 可为后续3维视觉测量系统提供良好的精度保障。     

基于亚像素定位技术的激光光斑中心位置测量

传统亚像素定位算法过程中存在着抗干扰能力弱、定位精确度差、软件实现难度大等问题。为了解决这些问题,提高激光光斑中心定位精度,采用曲线拟合算法,结合小尺寸光斑中心的高精度定位测量法,进行了理论分析和实验验证。结果表明,该方法可将质心提取误差控制在0.1pixel内,与传统算法相比,其误差更小。该图像质心测量方法有效地降低了噪声干扰,增强了算法的抗噪声性能。     

激光光斑整形算法

为了消除红外激光光斑图像中的后向散射现象或使光斑的灰度分布更加均匀以便于观测,提出了一种基于光斑重心的后向散射抑制算法和一种激光光斑灰度值补偿的算法。基于光斑重心的后向散射抑制算法是在提取光斑重心位置的基础上,确定光斑的半径,最后通过设定的阈值决定图像的灰度值。光斑灰度值补偿算法要在确定光斑边缘点的基础上,计算出光斑中心,再通过光斑的区域能量来修正中心位置并确定光斑半径,最后以光斑中心和半径来矫正光斑区域图像的灰度值。给出两种算法的实验结果及分析,研究证明算法可以基本全部去除光斑图像中的后向散射现象,较好的修正光斑区域的灰度值分布情况,经算法处理后的图像适合应用于进一步的工程实验分析中或是进行实时图像观测。     

远场激光光斑图像处理方法研究

常用的基于高斯光束特性的激光光斑图像处理算法,处理远场光斑图像会丢失部分能量较低的光斑数据,致使处理出的光斑能量密度低端精度不能达到0.01J/cm2的需求。为了得到更精确的远场激光光斑数据信息,提出了基于噪声特性的激光光斑图像自动阈值处理算法。该算法在分析系统噪声特性的基础上,依据3原则确定图像提取阈值进行光斑图像处理。通过试验验证了该算法既能够有效抑制系统噪声,又能够改善光斑图像的处理质量,恢复光斑图像丢失的数据信息,使光斑能量密度低端达到探测需求。结果表明,基于噪声特性的光斑图像处理算法能够有效提高远场激光光斑的处理精度,更适用于远场激光光斑图像的处理。     

基于多元正态分布的飞秒激光烧蚀光斑质心提取

飞秒激光在加工单晶硅过程中伴随着等离子体衍生发光现象,并以激光光斑形式表现出来,激光烧蚀效果受激光脉冲能量、光学设置、材料特性、环境参数等因素的影响,参数的选择是实现理想加工的关键,由此引入光斑质心的提取,研究光斑的变化规律以提高加工精度的目的。常用的质心提取算法有灰度质心法、高斯曲面拟合法等,但由于受到噪声的影响,光斑的灰度峰值可能发生偏差,提取的质心同真实质心相比误差较大,由此引入多元正态分布,在多个方向拟合高斯曲面,通过极大似然法估计质心,在精度方面得到了很大的改善。     

视觉测量红外光点图像中心精确提取

提出了一种视觉测量中的红外光点图像中心提取方法。首先,使用一组阈值平面与红外光点灰度能量分布相交确定光点能量等高线,得到各等高轮廓点和阈值平面截得的能量包络。然后,利用最小二乘椭圆拟合等高线上轮廓点的椭圆中心,并计算阈值平面所截得的能量包络的质心,以椭圆中心和包络质心的黄金分割点作为等高层面上的光点中心。最后,利用各等高层面光点的中心获得红外光点图像中心的精确位置。试验验证结果表明,算法对红外光点图像中心提取可取得较高精度。目前,方法已在面阵静态红外地球敏感器标定中得到应用。     

光斑区域内存在单个盲元条件下点源目标质心探测误差分析

在哈特曼波前传感器点源目标探测质心算法中,除信号光子噪声、读出噪声和背景光噪声等误差源之外,图像传感器上存在的盲元也会对质心的探测精度造成一定的影响。系统地推导了哈特曼传感器子孔径光斑区域内存在单个盲元条件下各种误差源对点源目标质心探测误差影响的数学表达式,进一步分析了盲元和光斑质心间相对距离、光斑等效高斯宽度等因素对盲元存在所引入的质心偏移误差的影响,指出当相对距离约等于光斑高斯宽度时质心偏移误差达到最大值。实验结果与仿真和理论推导结果相符。     

基于互相关和改进高斯拟合的光斑中心提取方法

针对差分激光三角法海面溢油油膜厚度测量系统 中光斑图像中心提取的问题,在分析用 于系统标定的陶瓷量块和所测量的石油表面光斑图像特征的基础上,采用互相关与改进型高 斯拟合的算法对光斑中心进行提取。算法首先采用标准高斯图像模板与光斑图像进行互相 关,得到了保留图像特征且光顺的光斑图像;然后,利用上下边沿信息进行高斯计算的改进 型高斯拟合方法进行光斑图像拟合,由拟合得到的高斯图像参数计算出光斑中心坐标。通过 本算法与目前已有的平方加权质心法、高斯拟合法、改进型高斯拟合法和互相关高斯拟合法 对图像光斑中心提取结果的比较与分析,得出互相关和改进高斯拟合相结合的方法在光斑提 取重复性精度,以及使用本算法对陶瓷量块厚度测量精度均好于其它方法,并对石油表 面图像进行了中心提取实验。结果表明,本文算法适合于差分激光三角法海面溢油油膜厚度 测量系统的光斑提取。     

基于能量分布的星点提取方法

为提高星图预处理中质心提取的精度和实时性,提出了一种基于星点能量分布的星点提取方法.该方法将星点的能量分布概括为如下三个特点：一是当σ＜0.671时,星点的能量主要集中在其中心3×3像元的区域内;二是星点中心灰度最大;三是星点中心周围8个像元的灰度值大于平均灰度值.依据后两个特点可以确定星点中心像元,然后根据第一个特点就可以用传统的质心算法对星点中心3×3区域进行质心提取.仿真结果表明,该方法能够实时有效地进行星点提取,且实时性优于连通域法,在星等小于5时质心提取精度也要优于连通域法.     

基于灰度直方图的激光光斑中心定位算法

为了提高半导体激光加工中激光光斑中心定位精度,根据皮秒超短脉冲激光辐照单晶硅后产生的光斑图像灰度分布特点,提出了一种基于灰度直方图的激光光斑中心定位算法,通过模拟激光光斑仿真分析和单晶硅刻蚀实验,对比研究了不同辐照时间与不同激光功率条件下该算法与传统算法的定位精度。结果表明,在辐照时间不同的条件下,该算法定位精度达到0.761μm,比灰度重心法提高51.3%,比最大行列灰度值法提高93.9%;在激光功率不同条件下,该算法的定位精度达到0.793μm,比灰度重心法提高73.4%,比最大行列灰度值法提高86.8%。此研究可为皮秒超短脉冲激光光斑中心定位控制系统的设计提供指导。     

激光光斑中心位置的亚像素定位技术研究

激光光斑中心位置的确定是墩顶位移测量系统中进行位移量计算的关键与核心,能否准确定位光斑中心直接关系到计算的准确程度。利用MATLAB对由墩顶位移测量系统采集到的激光光斑图像采用噪声消除和中值滤波进行图像平滑处理,提高目标与背景的区分度,为提取目标创造条件。其次,利用Canny算子对图像进行分割,以便从复杂背景中提取目标图像。最后,根据所提取的目标利用亚像素细分算法中的灰度重心算法求出激光光斑的中心坐标,为实现墩顶位移的精密测量提供了关键数据。     

一种改进的激光光斑中心亚像素定位方法

为了满足平台漂移测量系统中平台漂移角速度高精度测量的要求,基于傅里叶级数,提出了一种改进的激光光斑中心高斯拟合定位方法。该方法在简化高斯拟合模型的同时保证了相对较高的激光光斑中心定位精度。结果表明,改进的高斯定位算法中心定位精度为0.01pixel,明显优于传统质心法和带阈值质心法的0.1pixel。改进后的算法具有较好的算法稳定性。