一种基于三通道特征融合的光条纹中心提取方法技术

一种基于三通道特征融合的光条纹中心提取方法，该方法包括：搭建基于双目结构光的视觉测量系统：对原始结构光条纹图像

【技术实现步骤摘要】
一种基于三通道特征融合的光条纹中心提取方法
本专利技术属于视觉非接触式测量领域，一种基于三通道特征融合的光条纹中心提取方法。
技术介绍
在视觉测量以及目标物体表面形貌三维重构的过程中，通过视差图像并结合相机标定参数即可得到目标对象的三维尺寸信息，因此视差图像的求取有着重要的意义。为了得到视差图像，必须找到对应的特征点，并进行匹配。传统的双目视觉测量技术严重依赖于左右图像中目标对象的纹理信息和颜色特征来确定特征点。对于不同的目标对象和不同的环境光照，特征点的提取结果有较大的差异。主动视觉测量方法主要依赖于结构光，作为一种非接触测量技术，结构光传感器通过主动在被测目标对象表面投射激光条纹来获取大量有效数据，具有结构简单，成本低和精度高等优点，并且该过程不受物体表面纹理信息和颜色特征的干扰。由于光条纹中心点包含了特征点的信息以及激光器、相机和被测对象三者之间的空间位置关系，因此光条纹中心点坐标的精确提取对系统的标定以及被测对象的三维重构和尺寸测量至关重要。本专利技术在对比几何中心法，灰度重心法以及Steger算法的基础上提取出了一种基于三通道特征的光本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于三通道特征融合的光条纹中心提取方法，其特征在于，包括：/nS1.搭建基于双目结构光的视觉测量系统，该系统包含：CCD相机、激光器以及计算机和偏振装置，激光器投射光条纹在被测物体表面的同时相机捕获原始结构光条纹图像

【技术特征摘要】
1.一种基于三通道特征融合的光条纹中心提取方法，其特征在于，包括：
S1.搭建基于双目结构光的视觉测量系统，该系统包含：CCD相机、激光器以及计算机和偏振装置，激光器投射光条纹在被测物体表面的同时相机捕获原始结构光条纹图像I_Original，
S2.对原始结构光条纹图像I_Original进行高斯滤波处理以消除噪声和高光带来的影响，
S3.通过Gabor滤波器、HOG特征描述器以及LBP算子得到原始结构光条纹图像的三通道特征图I_Gabor、I_HOG以及I_LBP，并对该三通道的图像进行特征融合得到最终的结构光条纹特征图像I_final，
S4.对I_final进行像素增强，以整幅图像中最大灰度值Imax的80%为阈值将光条区域从背景信息中分割出来，
S5.利用灰度膨胀算法对条纹的不连续区域进行填充，结合骨架细化法得到条纹中心线并将其映射到原始的结构光条纹图像中，
S6.将光条纹的中心坐标(xc,yc)映射到原结构光条纹图像即完成结构光条纹的中心提取，其步骤如下：
S31通过Gabor滤波器得到原始光条纹图像的特征图I_Gabor:
Gabor函数是由一定频率和方向的正弦平面波组成，并经由二维高斯函数调制的复正弦函数，Gabor滤波器对光条纹图像中的亮度变化具有鲁棒性，因此能够在给定区域内提取出结构光条纹图像的局部频域特征，该函数复数形式可以表示为式(1)，



该函数的实数部分和虚数部分为公式(2)所示，



λ代表余弦因子的波长，(x’,y’)为像素值在该位置的导数，θ为Gabor核函数方向，ψ为相位偏移，γ为空间的宽高比并且指定了Gabor函数决定的椭圆，其通常为0.5，σ为高斯函数标准差，它与平行和抑制区条纹的数量成正比，Gabor滤波器的实部是偶数对称的因此采用其实部来完成光条纹的特征提取，即可得到原始光条纹第一个通道的特征图像I_Gabor，
S32通过HOG特征描述器提取得到原始光条纹图像的特征图I_HOG:
HOG特征中包含的条纹梯度幅值以及方向密度能够很好的表示其表象和形状，条纹区域中某一灰度值为I(x,y)的像素点(x,y)，其梯度如式(3)所示，



该像素点在gard（I）为该像素点的梯度，水平方向和竖直方向的梯度分别为Gx(x,y)和Gy(x,y)，因此其梯度幅值M(x,y)和梯度方向α(x,y)为式(4)所示，



为了削弱光照对光条纹图像带来的影响，首先通过公式(5)所示的Gamma压缩对原始的结构光条纹图像进行归一化操作，



对于结构光条纹图像来说，当gamma>1时，图像中较亮区域会被拉伸，较暗的区域则相反，当gamma<1时，情...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝振敏，吴子伟，郑卫华，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：江西;36