[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

说明书

本发明公开一种三维激光扫描系统中线激光中心的亚像素定位方法，步骤是：首先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；对消除噪声的图像进行阈值分割，对线激光进行粗提取；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；利用改进型重心法得到线激光中心的亚像素级别坐标，再采用Hough变换对亚像素级别坐标中的伪目标像素进行纠正。此种定位方法将改进型重心法和Hough变换相结合，能够满足三维激光扫描系统实时、准确地获取线激光中心的亚像素坐标，实现线激光中心的亚像素精确定位。

技术领域

本发明涉及一种三维激光扫描系统中线激光中心的亚像素定位的方法。

背景技术

随着机器视觉技术的不断发展，三维激光扫描技术逐渐成为该领域的核心力量。凭借具有实时获取待测物体表面的三维数据信息、且扫描精度高以及非接触特性等优势，三维激光扫描已成为新技术研究热点之一。

三维激光扫描系统一般由线激光器、摄像头、步进电机、旋转平台等结构组成，线激光器用于发射线状激光光带，摄像头用于实时捕捉被测物体表面上含有线状激光的画面，步进电机以及旋转平台用于获取物体多个角度的扫描信息。

三维激光扫描系统的测量原理一般有三种：脉冲测距法、相位测距法以及三角测距法，前两种原理较简单，对成本要求比较高，三角测距法对硬件的成本要求较低，对算法精确度的要求较高。本发明涉及到的激光扫描系统基于三角测距原理：当激光投射到被测物体表面上时，物体的表面信息可通过精确定位线激光中心亚像素信息得到。理想中的线激光是一条细线，然而由于各种干扰，如光照不均匀及待测物体表面性质的差异，使得获取的线激光具有一定的宽度，线激光中心提取的好坏将直接影响到扫描结果。

传统的提取线激光中心的算法有极值法、阈值法、重心法、Hessian矩阵法、曲线拟合法等，极值法即提取像素中每一行(或者每一列)灰度值最大的像素点，极值法的优点是提取速度快，但容易受到噪声的干扰。阈值法是通过设定某一个灰度阈值，检测图像每一行(或每一列)中像素的灰度值为该阈值的坐标点，然后再对坐标点对应的坐标值求和取平均，即得到中心点的像素坐标，该方法计算速度快，但如果线激光的光强不是对称分布，就会存在较大误差。重心法是将物理学中计算物体质心的方法运用在线激光中心亚像素提取中的一种算法，即将图像的灰度值当作物理学中微元出的一个质点的质量，通过求质心的公式得出线激光中心的亚像素级别像素点，重心法计算速度快，但抗干扰能力较差。Hessian矩阵法是利用Hessian矩阵得到图像中线激光的法线方向，然后再求出法线方向极值点，即为所求亚像素坐标值。Hessian矩阵法中图像的每个像素点都需要进行5次高斯卷积运算，Hessian矩阵法得出的结果精度高，需要的计算量也大，速度较慢，不适合实时扫描系统。曲线拟合法是根据线激光的灰度值近似呈高斯分布的特性，如图2所示，线激光的中心点就是光强的峰值点，利用曲线拟合的方式计算出激光中心点的亚像素坐标，一般包括高斯曲线拟合和二次曲线拟合，将拟合曲线的极大值作为线激光的中心。曲线拟合算法提取的精度高，可以达到亚像素级精度，但是在计算过程中处理的数据量较大。

各种算法根据其不同原理都有其优缺点，极值法、阈值法、灰度重心法的优点是算法简单、速度较快，能实现扫描的实时性，但受噪声影响比较严重。曲线拟合法和Hessian矩阵法提取的精度较高，能够达到亚像素级别，不易受到噪声干扰且鲁棒性好，但算法复杂度较高，检测速度较慢，不能够满足实时性的要求。

以上分析了现有的几种线激光中心的提取算法及其优劣，在此基础上，本案提出一种能够实现线激光中心精确定位的方法。

发明内容

本发明的目的，在于提供一种三维激光扫描系统中线激光中心的亚像素定位方法，其将改进型重心法和Hough变换相结合，能够满足三维激光扫描系统实时、准确地获取线激光中心的亚像素坐标，实现线激光中心的亚像素精确定位。

为了达成上述目的，本发明的解决方案是：