编码结构光条纹亚像素边缘与中心检测技术研究

论文摘要

图像最基本的特征是边缘。在图像处理中,图像的边缘是图像分割所依赖的最重要的特征,也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础。同时,图像的边缘检测也是利用图像处理方法对物体进行测量的关键技术,边缘检测的精度往往是测量精度的决定性因素之一。在基于编码结构光原理的三维测量中,如果利用条纹边缘进行解码则条纹边缘检测的精度直接影响测量系统的精度;如果利用条纹中心进行解码则条纹中心位置检测的精度直接影响测量系统的精度。为此,本文对现有边缘和中心的检测方法进行分析比较,针对采用边缘格雷码和线移相结合的结构光三维测量方法的具体情况,研究条纹亚像素边缘和条纹亚像素中心的检测方法。该方法精度可以达到亚像素级,而且受被测物体表面反射率、斜率、粗糙度和离焦的影响较小。本文的主要研究工作如下:1.研究基于正反图案的条纹亚像素边缘检测方法,该方法是向被测物体投射正反格雷编码图案,将两幅图像灰度曲线的交点作为边缘点,该方法能够减小条纹扩散对系统测量精度的影响。2.分析物体反射率、斜率、粗糙度和离焦等对条纹边缘检测的影响,并利用上述边缘检测方法对几种影响因素下的图像进行边缘检测。3.在分析激光条纹中心检测方法的基础上,采用一种针对线移条纹的中心检测方法,该方法是在边缘检测的基础上采用灰度重心法,检测精度可达亚像素级。4.采用Matlab编写边缘及中心检测程序,给出实验结果。将编码图案投射到平面、棱锥、球等物体上,对由数码相机拍摄得到的强度图像进行边缘和中心检测。实验结果表明,正反投射法边缘检测误差小于0.3个像素;基于边缘的灰度重心法的中心检测误差为0.3个像素。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 边缘检测的发展现状
• 1.2.1 经典边缘检测算子
• 1.2.2 多尺度边缘检侧方法
• 1.2.3 基于小波的边缘检测方法
• 1.2.4 基于数学形态学的边缘检测方法
• 1.2.5 亚像素边缘检测方法
• 1.3 中心检测的发展现状
• 1.3.1 极值法
• 1.3.2 几何中心法
• 1.3.3 阈值法
• 1.3.4 曲线拟合法
• 1.3.5 方向模板法
• 1.3.6 Hessian 矩阵法
• 1.4 课题来源及研究内容
• 第2章 条纹边缘检测方法研究
• 2.1 现有边缘检测方法
• 2.1.1 基于微分的边缘检测
• 2.1.2 基于二值化法的边缘检测
• 2.2 基于正反图案的条纹边缘检测方法
• 2.2.1 基于正反图案的编码原理
• 2.2.2 直线拟合的亚像素条纹边缘检测方法
• 2.3 实验分析
• 2.4 本章小结
• 第3章 条纹边缘检测影响因素研究
• 3.1 物体表面特性的影响
• 3.1.1 物体表面反射率的影响
• 3.1.2 物体表面粗糙度的影响
• 3.1.3 实验分析
• 3.2 物体表面形貌的影响
• 3.2.1 表面倾斜对条纹宽度的影响
• 3.2.2 表面倾斜对像素灰度值的影响
• 3.2.3 实验分析
• 3.3 离焦的影响
• 3.4 本章小节
• 第4章 条纹中心检测方法研究
• 4.1 线移编码
• 4.2 线移条纹中心检测
• 4.2.1 激光条纹中心检测方法
• 4.2.2 线移条纹中心检测方法
• 4.3 实验结果与分析
• 4.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢