編碼結(jié)構(gòu)光條紋亞像素邊緣與中心檢測技術(shù)研究.pdf

1、圖像最基本的特征是邊緣。在圖像處理中，圖像的邊緣是圖像分割所依賴的最重要的特征，也是紋理特征的重要信息源和形狀特征的基礎(chǔ)。同時，圖像的邊緣檢測也是利用圖像處理方法對物體進(jìn)行測量的關(guān)鍵技術(shù)，邊緣檢測的精度往往是測量精度的決定性因素之一。 在基于編碼結(jié)構(gòu)光原理的三維測量中，如果利用條紋邊緣進(jìn)行解碼則條紋邊緣檢測的精度直接影響測量系統(tǒng)的精度；如果利用條紋中心進(jìn)行解碼則條紋中心位置檢測的精度直接影響測量系統(tǒng)的精度。為此，本文對現(xiàn)有邊緣和

2、中心的檢測方法進(jìn)行分析比較，針對采用邊緣格雷碼和線移相結(jié)合的結(jié)構(gòu)光三維測量方法的具體情況，研究條紋亞像素邊緣和條紋亞像素中心的檢測方法。該方法精度可以達(dá)到亞像素級，而且受被測物體表面反射率、斜率、粗糙度和離焦的影響較小。 本文的主要研究工作如下： 1.研究基于正反圖案的條紋亞像素邊緣檢測方法，該方法是向被測物體投射正反格雷編碼圖案，將兩幅圖像灰度曲線的交點(diǎn)作為邊緣點(diǎn)，該方法能夠減小條紋擴(kuò)散對系統(tǒng)測量精度的影響。

3、2.分析物體反射率、斜率、粗糙度和離焦等對條紋邊緣檢測的影響，并利用上述邊緣檢測方法對幾種影響因素下的圖像進(jìn)行邊緣檢測。 3.在分析激光條紋中心檢測方法的基礎(chǔ)上，采用一種針對線移條紋的中心檢測方法，該方法是在邊緣檢測的基礎(chǔ)上采用灰度重心法，檢測精度可達(dá)亞像素級。 4.采用Matlab編寫邊緣及中心檢測程序，給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 將編碼圖案投射到平面、棱錐、球等物體上，對由數(shù)碼相機(jī)拍攝得到的強(qiáng)度圖像進(jìn)行邊緣和中心檢測。實(shí)