[发明专利]一种基于改进Laplacian边缘检测的线结构光条中心线提取方法有效
申请号: | 201510938884.X | 申请日: | 2015-12-15 |
公开(公告)号: | CN105574869B | 公开(公告)日: | 2018-08-14 |
发明(设计)人: | 康晓;苏波;靳璐;吴越;马睿璘;刘兴杰;谢强;熊巍;降晨星;朱兰 | 申请(专利权)人: | 中国北方车辆研究所 |
主分类号: | G06T7/13 | 分类号: | G06T7/13;G06T7/66 |
代理公司: | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人: | 刘东升 |
地址: | 100072*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 改进 laplacian 边缘 检测 结构 中心线 提取 方法 | ||
1.一种基于改进Laplacian边缘检测的线结构光条中心线提取方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤一:根据线结构光条的边缘特性,对图像中光条可能出现的区域进行基于Laplacian边缘检测的光条边缘提取,将Laplacian算子中的8-邻接卷积模板分解为4个卷积模板,并通过4个卷积模板实现光条边缘像素点与其梯度方向的快速、有效获取;
步骤二:根据相邻光条边缘段空间位置的连续性、边缘像素点梯度值的相似性、边缘梯度方向的相似性获取准确完整的线结构光条边缘,滤除虚假光条边缘;
步骤三:根据线结构光条像素沿边缘梯度方向的灰度分布特征,完成线结构光条中心线的提取;
所述步骤一中,线结构光条边缘提取的过程为:设图像中线结构光条可能出现的一区域为ZL中任一像素点pij的灰度值为pvij,根据线结构光条边缘特性,将Laplacian算子中的8-邻接卷积模板分解为4个卷积模板GL(ij)=2pvij-pvi(j-1)-pvi(j+1)、GV(ij)=2pvij-pv(i-1)j-pv(i+1)j、G45(ij)=2pvij-pv(i-1)(j+1)-pv(i+1)(j-1)、G135(ij)=2pvij-pv(i-1)(j-1)-pv(i+1)(j+1)来分别表征pij其沿水平方向、垂直方向、45°方向、135°方向的梯度变化值,并将Gij=GL(ij)+GV(ij)+G45(ij)+G135(ij)作为pij的梯度值,当pij的梯度值Eij满足0<Eij≤ET时,pij被判定为光条边缘上的点,ET为系统设定的梯度阈值;同时将GL(ij)、GV(ij)、G45(ij)、G135(ij)中的最大值所表征的方向作为像素点的梯度方向,即Gij(max)=max(GL(ij),GV(ij),G45(ij),G135(ij)),从而通过4个卷积模板实现了线结构光条边缘像素点与其梯度方向的快速、有效的获取;
所述步骤二的过程为:首先根据相邻光条边缘段空间位置的连续性、边缘像素点梯度值的相似性,将表征结构光条中同一侧边缘的光条边缘段归为同一边缘,再利用线结构光条两侧边缘梯度方向的一致性,获取同一线结构光条的两侧边缘,即设两边缘段为Sm与Sn,根据线结构光条在图像中应形成的形态,选取式|u1-u4|≤UT or|u2-u3|≤UT、|v1-v4|≤VTor|v2-v3|≤VT、中一个作为空间位置约束条件,当Sm与Sn满足此空间约束条件,并满足式所示的边缘梯度的相似性时,则将Sm与Sn归至同一边缘,获取一条完整边缘;将每条边缘上所有像素点的梯度方向中最多的梯度方向设为该边缘的梯度方向,当获取的两边完整边缘为E1与E2,当E1与E2的边缘梯度方向相同时,则认为E1与E2为表征同一线结构光条的双侧边缘;
其中,边缘段Sm的起始像素点、终点像素点为与(u1,v1)与(u2,v2)分别为起始像素点、终点像素点在图像中的行、列数,Sm边缘像素点的梯度平均值为设其余边缘线段{Sk|k≠m}中的某个边缘段Sn∈{Sk|k≠m}中起始像素点、终点像素点为与梯度平均值为UT、VT、DT、GT分别为系统根据实验情况设置的行差阈值、列差阈值、距离差阈值与梯度差阈值。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤三中,结构光条边缘确定后,提取单边缘像素点或双边缘对应像素点间沿边缘梯度方向上灰度值最大的像素点构成光条的中心线。
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