基于多尺度的光條中心提取方法及裝置的制造方法
【專利說明】基于多尺度的光條中心提取方法及裝置
[0001] 技術(shù)鄰域
[0002] 本發(fā)明涉及圖像處理鄰域，尤其涉及一種基于多尺度的光條中心提取方法及裝 置。
【背景技術(shù)】
[0003] 在線結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)中，光條中心的準(zhǔn)確提取是影響整個測量系統(tǒng)精度的關(guān)鍵 因素之一。常見的光條中心線提取方法包括：
[0004] 邊緣法和閾值法：算法簡單，運行速度快，但精度較低。
[0005] 極值法：在光條截面上進行高斯或拋物線擬合，通過求其極值點得到光條中心的 亞像素位置，該方法易因光條灰度分布不均勻和噪聲干擾導(dǎo)致光條中心提取精度不高；
[0006] 重心法：重心法能夠減小由于光條灰度分布的不對稱性引起的誤差，但是由于被 測物體曲面和結(jié)構(gòu)等因素，光條紋圖像的曲率變化比較大，為了提高光條中心的精度，首 先需要利用Hessian矩陣、Sobel梯度算子和方向模板等被用于確定光條的法線方向，導(dǎo)致 算法復(fù)雜，計算量大；
[0007] Steger方法：由德國Steger C博士利用Hessian矩陣得到圖像中光條的法線方 向，然后求法線方向上的極值點得到光條中心線的亞像素位置，具有精度高、魯棒性好及應(yīng) 用廣泛等優(yōu)點；但是針對高反光及光條粗細變化劇烈的激光光條圖像，依然無法實現(xiàn)高精 度的提取光條中心；且操作過程中大量的卷積操作導(dǎo)致運算速度較慢。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種基于多尺度的光條中心提取方法及裝 置，能適用于高反光狀態(tài)下光條粗細變化劇烈的光條中心點坐標(biāo)的高精度提取。
[0009] 為達到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：
[0010] 本發(fā)明第一方面提供一種基于多尺度的光條中心提取方法，所述方法包括：
[0011] 對圖像進行噪聲平滑處理，獲取平滑圖像；
[0012] 通過骨骼化方法對所述平滑圖像進行處理得到光條的初始中心點及對應(yīng)每一所 述初始中心點所對應(yīng)的初始法線方向；
[0013] 沿所述光條初始中心點的所述初始法線方向，對光條橫截面進行灰度高斯函數(shù)擬 合，獲取光條每一位置處的光條寬度；
[0014] 依據(jù)每一位置處的光條寬度，確定每一位置處的第一卷積高斯核均方差σ 0及所 述第一卷積高斯核的兩維寬度Ν*Ν，并根據(jù)所述〇。及Ν*Ν確定第一高斯卷積核；
[0015] 依據(jù)所述第一卷積高斯核，卷積求取每一所述初始中心點所在的1*1鄰域范圍 RON內(nèi)每個像素的第一 Hessian矩陣；所述1為大于3的正整數(shù)；
[0016] 依據(jù)所述第一 Hessian矩陣求取光條中心像素級的候選點；
[0017] 以每一所述候選點為基點，獲取光條中心點的亞像素坐標(biāo)；
[0018] 依據(jù)所述亞像素坐標(biāo)連接各所述光條中心點形成光條中心。
[0019] 優(yōu)選地，
[0020] 在依據(jù)每一位置處的光條寬度，確定每一位置處的卷積高斯核均方差σ。之后，所 述方法還包括：
[0021] 依據(jù)〇 σ Q-delta σ ; σ+1= σ Q+delta 〇，確定每一位置處的第二卷積高斯核均 方差σ 1及第二卷積高斯核的兩維寬度N 4Ν i，第三卷積高斯核均方差σ +1及第三卷積高 斯核的兩維寬度Ν+1*Ν+1 ;所述delta 〇為卷積高斯核均方差修正因子；
[0022] 依據(jù)每一所述第二卷積高斯核，卷積求取RON區(qū)域內(nèi)每個像素所對應(yīng)的第二 Hessian 矩陣；
[0023] 依據(jù)每一所述第三卷積高斯核，卷積求取RON區(qū)域內(nèi)每個像素所對應(yīng)的第三 Hessian 矩陣；
[0024] 在依據(jù)所述第一 Hessian矩陣求取光條中心像素級的候選點之前，依據(jù)公式 C = f 2 I 1、.計算所述RON內(nèi)每一像素對應(yīng)的0 ,形成集合S;
[0025] 所述
[0026] 取所述S中最大值€^所對應(yīng)的卷積高斯核均方差為最佳卷積高斯核均方差 ^ best ?
[0027] 所述依據(jù)所述第一 Hessian矩陣求取光條中心像素級的候選點為：
[0028] 依據(jù)所述〇 best所對應(yīng)的卷積高斯核求取最佳Hessian矩陣；
[0029] 依據(jù)所述最佳Hessian矩陣求取光條中心像素級的候選點；
[0030] 其中，所述m的取值為_1、0或+1 ;所述I XnJniax為所述Oni所對應(yīng)的Hessian矩 陣的模最大特征值；所述P 1為所述RON區(qū)域內(nèi)第i個像素；所述I為所述RON區(qū)域內(nèi)像素 總數(shù)；所述i為小于所述I的整數(shù)。
[0031] 優(yōu)選地，依據(jù)如下公式求取第一卷積高斯核的兩維寬度、第二卷積高斯核的兩維 寬度和第三卷積高斯核的兩維寬度；
[0032] Nm=2*round (4* 〇 J +1 ;
[0033] 其中所述round表示四舍五入。
[0034] 優(yōu)選地，求取所述第一 Hessian矩陣、第二Hessian矩陣、第三Hessian矩陣包括：
[0035] 定位每一初始中心點所在的所述RON區(qū)域內(nèi)的1*1個像素；
[0036] 以RON區(qū)域內(nèi)每一像素 P1為中心，定位圖像中ROC區(qū)域；其中所述RON區(qū)域的范 圍大小等于所對應(yīng)卷積高斯核的兩維寬度；
[0037] 將第一卷積高斯核、第二卷積高斯核、及第三卷積高斯核分別與所對應(yīng)的RON區(qū) 域進行單像素卷積得到對應(yīng)的第一 Hessian矩陣、第二Hessian矩陣及第三Hessian矩陣；
[0038] 5、根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，求取候選點包括：
[0039] 利用 C』、σ 1U ra S1 χ ;所述。" 為。best ;
[0040] 選取??大于閾值的像素點為候選點。
[0041] 本發(fā)明第二方面提供一種基于多尺度的光條中心提取裝置，所述裝置包括：
[0042] 平滑單元，用于對圖像進行噪聲平滑處理，獲取平滑圖像；
[0043] 第一獲取單元，用于通過骨骼化方法對所述平滑圖像進行處理得到光條的初始中 心點及對應(yīng)每一所述初始中心點所對應(yīng)的初始法線方向；
[0044] 第二獲取單元，用于沿所述光條初始中心點的初始法線方向，對光條橫截面進行 灰度高斯函數(shù)擬合，獲取光條每一位置處的光條寬度；
[0045] 第一確定單元，用于依據(jù)每一位置處的光條寬度，確定每一位置處的第一卷積高 斯核的均方差及第一卷積高斯核的兩維寬度N*N，并根據(jù)所述〇。及N*N確定第一高斯 卷積核；
[0046] 第一求取單元，用于依據(jù)每一所述第一卷積高斯核，卷積求取每一所述初始中心 點所在的1*1鄰域范圍RON內(nèi)每一像素的第一 Hessian矩陣；所述1為大于3的正整數(shù)；
[0047] 第二求取單元，用于所述第一 Hessian矩陣求取光條中心像素級的候選點；
[0048] 第三獲取單元，用于以每一所述候選點為基點，獲取光條圖像中心點的亞像素坐 標(biāo)；
[0049] 連接單元，用于依據(jù)所述亞像素坐標(biāo)連接各所述光條中心點形成光條中心。
[0050] 進一步地，
[0051] 所述裝置還包括第三求取單元及第四求取單元；
[0052] 所述第一確定單元，還用于在確定每一位置處的卷積高斯核均方差〇 0的之后， 依據(jù)σ i=〇(j-delta〇 Wq=OtfKleltao,確定每一位置處的卷積高斯核方差第二卷積高 斯核均方差σ i及第三卷積高斯核均方差〇+1;所述delta 〇為卷積高斯核均方差修正因 子；
[0053] 所述第一確定單元，還用于依據(jù)所述〇 i獲取第二卷積高斯核的兩維寬度NfN1, 依據(jù)所述σ +1獲取第三卷積高斯核的兩維寬度N+1*N+1 ;
[0054] 所述第一求取單元，還用于依據(jù)每一所述第二卷積高斯核，卷積求取RON區(qū)域內(nèi) 每個像素每一所述初始中心點所對應(yīng)的第二Hessian矩陣；依據(jù)每一所述第三卷積高斯 核，卷積求取RON區(qū)域內(nèi)每個像素每一所述初始中心點所對應(yīng)的第三Hessian矩陣；
[0055] 所述第三求取單元，還用于在依據(jù)所述第一 Hessian矩陣求取光條中心像素級的 候選點之前，依據(jù)公式計算C 二σ & 2 Ilw Imax計算所述RON內(nèi)每一像素對應(yīng)的 5形成集合S;
[0056] 所述
[0057] 第四求取單元，用于取所述S中最大值?〗"所對應(yīng)的卷積高斯核均方差為最佳卷積 高斯核均方差 ^ best ?
[0058] 所述第一求取單元，還用于依據(jù)所述〇 best所對應(yīng)的高斯核求取最佳Hessian矩 陣；
[0059] 所述第二求取單元，具體用于最佳Hessian矩陣求取光條中心像素級的候選點；
[0060] 其中，所述m的取值為_1、0或+1 ;所述I AnJniax為所述Oni所對應(yīng)的Hessian矩陣 的模最大特征值；所述P 1為所述RON內(nèi)第i個像素；所述I為所述RON內(nèi)像素總數(shù)；所述i 為小于所述I的整數(shù)。
[0061] 進一步地，
[0062] 所述第一確定單元，具體用于依據(jù)如下公式求取第一卷積高斯核的兩維寬度、第 二卷積高斯