基于海森矩阵与区域增长的激光条纹中心提取
准确、快速地提取结构光条纹中心是三维测量系统中的关键问题.针对现存的结构光条纹中心提取精度与速度之间的矛盾,提出一种全新的基于海森(Hessian)矩阵与区域增长相结合的激光条纹中心提取方法.采用自适应阈值法提取图像的感兴趣区域,利用灰度值最大法确定像素级条纹中心的初始位置;利用Hessian矩阵求取初始点法线方向上的亚像素级光条中心点;将光条中心点作为种子点进行区域增长迭代运算,从而精确提取条纹中心.区域增长算法解决了传统方法中存在的大量高斯卷积运算的问题,提高了条纹中心的提取速度.实验结果表明,该算法提取的条纹中心准确度高,满足三维测量系统中实时在线的要求.该算法的均方差相比于灰度重心法降低了2.02 pixel,提取速度相比于Steger法提高了40倍.
测量、结构光、条纹中心提取、区域增长、海森矩阵
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;辽宁省自然科学基金;辽宁省教育厅科学研究项目
2019-06-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
105-110