[发明专利]一种三维激光扫描系统中线激光中心的亚像素定位方法

权利要求书

1.一种三维激光扫描系统中线激光中心的亚像素定位方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)从摄像头获取激光扫描的原始图像信息，并对原始图像进行预处理，消除图像中的噪声；

(2)对消除噪声的图像进行阈值分割，对线激光进行粗提取；

(3)消除粗提取之后的线激光存在的毛刺现象，进一步缩小线激光的宽度；

(4)利用改进型重心法得到线激光中心的亚像素级别坐标；

(5)采用Hough变换对亚像素级别坐标中的伪目标像素进行纠正；

其中，步骤(1)所述预处理具体包括如下步骤：

(11)将摄像头获取的原始图像三通道形式转化为单通道灰度图像；

(12)采用3×3滤波窗口对灰度图像进行中值滤波处理，消除图像中的噪声；

步骤(2)中，所述阈值分割是利用最大类间方差法计算出将图像中的目标和背景分割的最佳阈值，所述阈值分割的具体过程是：

设原始图像各点的灰度值为F(x,y)，总的像素数为N＝N₀+N₁+…+N_L-1，灰度级数设为L，阈值T将图像分为目标类O和背景类B，i表示像素的灰度值，灰度值为i的像素点的个数记为N_i，其相应的概率记为P_i，则有：

背景类的灰度范围记为[0,T]，目标类的灰度范围记为[T+1,L-1]，背景类的灰度概率记为P_B，目标类的灰度概率记为P_O，则有：

P_B+P_O＝1

背景类像素的灰度均值为μ_B，目标类像素的灰度均值为μ_o，则有：

P_Oμ_O+P_Bμ_B＝μ_t

则类间均方差表示为：

σ²＝P_B(μ_B-μ_t)²+P_O(μ_O-μ_t)²

得到：

σ²＝P_BP_O(μ_B-μ_O)²

不同的T得到的σ也不同，求出令σ取得最大值的T，即为所求最佳阈值；

步骤(3)的具体步骤是：采用Zhang并行细化算法，将图像上的像素分为目标点和背景点，取图像中任意一点的像素值为p1，其邻域用p2-p9来标记，并做如下处理：

第一步：如果满足以下四个条件，则在图像中删除该点；

A.2≤N(p1)≤6

B.Z0(p1)＝1

C.p2*p4*p6＝0

D.p4*p6*p8＝0

式中，N(p1)是p1的邻域中非零点的数量，Z0(p1)是从p2至p9遍历过程中其对应的像素值由0变为1的变化次数；

第二步：对图像再进行一次扫描，如果不为0的点的8邻域满足以下4个条件，则在图像中删除该点；

A.2≤N(p1)≤6

B.Z0(p1)＝1

C.p2*p6*p8＝0

D.p2*p4*p8＝0；

步骤(4)中，所述的改进型重心法的公式如下：

其中，X表示光强最强的像素点，G(x,y)表示图像提取后的各点像素的灰度值；

步骤(5)所述纠正的详细内容和方法步骤是：

a)对线激光中心亚像素坐标邻域内目标像素的数量进行检测；

b)如果目标点的数量满足要求，则认为是目标点，转为c)，否则是噪点，转为d)；

c)继续遍历下一行亚像素点，并检测其邻域内目标点的数量；

d)以该噪点上下各10行的目标点为样本，再进行Hough变换，得到直线，并用该直线上对应的点代替该噪点，转为c)，直至遍历完整个图像中的目标像素为止。

2.如权利要求1所述的一种三维激光扫描系统中线激光中心的亚像素定位方法，其特征在于：所述步骤(3)中，还对图像使用开运算来去除可能存在的噪点，即对图像先腐蚀再膨胀，达到去除孤立点的目的。