[发明专利]光条中心提取方法

说明书

本发明公开了一种光条中心提取方法，包括：对采集到的激光条图像进行连通域提取；采用Steger方法获取中心点的亚像素坐标，各中心点法向向量以及方向向量；分别获取连通域边缘点坐标；遍历各边缘点，筛选候选点；标记第一候选点集、第二候选点集；以第一候选点集内的任一点为起点、第二候选点集内的任一点为终点，根据带权图结构搜索路径；计算每条路径的总权值，分别遍历第一候选点集和第二候选点集中各点，得到不同起点、终点之间的多条路径及每条路径对应的总权重；将总权值最小的路径记为最优路径，最优路径中的候选点和中心点记为最终的光条中心点本方法有效解决了现有方法光条末端出现的分叉杂点的问题，提高了算法的准确性。

技术领域

本发明涉及结构光测量领域，具体涉及光条中心提取方法。

背景技术

在主动视觉测量领域中，结构光测量是常见的测量方式，其中应用最广泛的是线激光特征，其通过线激光器向被测物投射激光条，采用图像采集设备采集光条图像，通过图像分析得出被测物的三维信息，在图像分析过程中，光条中心提取是最为关键的一步；目前，常用的光条中心提取方法有极值法、灰度中心法、模板匹配法、steger法(海森矩阵法)等；极值法的主要优点在于计算速度快，但其很容易受噪声影响，所以该方法对图像质量要求较高；灰度重心法精度高、速度快，但是其中心点的准确性受激光光带能量分布集中性的影响，因此使用灰度重心法时光带宽度值更加不容易确定；模板匹配法精度与灰度中心法相近，但其计算量较大，同时在复杂光条背景下稳定性不高；steger法(海森矩阵法)的精度高，鲁棒性好，是目前较为主流的一种光条中心提取方法，但是该方法任然存在以下问题：

(1)需要对全图进行5次高斯偏导核的卷积运算，计算量大，实时性不高。

(2)在光条末端位置容易出现部分聚集的杂点，目前仅采用设定阈值的方式，剔除杂点，往往使得末端中心点提取错误，影响测量精度。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种光条中心提取方法，其在Steger方法的基础上进行了改进，有效解决了现有方法光条末端出现的分叉杂点的问题，提高了算法的准确性。

技术方案如下：

一种光条中心提取方法，包括以下步骤：

步骤一、对采集到的激光条图像进行连通域提取，得到包含光条区域的连通域；

采用Steger方法获取连通域中的激光条中心点的亚像素坐标，各中心点法向向量以及方向向量，所述方向向量为：海森矩阵最小特征值对应的特征向量；

步骤二、将所述连通域的两个端部分别记为第一端部和第二端部，分别获取第一端部和第二端部上的连通域边缘点坐标；

在单个边缘点的N邻域内搜索所述中心点，若存在中心点，将该中心点标记为候选点；N的取值小于光条的宽度值，宽度单位为像素；

遍历各边缘点，得到所有的候选点；

将第一端部边缘点得出的候选点记为第一候选点集，将第二端部边缘点得出的候选点记为第二候选点集；

步骤三、以第一候选点集内的任一点为起点、第二候选点集内的任一点为终点，根据带权图结构搜索起点到终点的所有路径；

所述带权图结构通过以下方式获得：

①查找单个中心点的8邻域内是否存在其他中心点；

②若不存在，对下一中心点进行步骤①；

若存在，则先建立该中心点与其他中心点的带权图结构，再对下一中心点进行步骤①；

直到遍历激光条上所有中心点，建立各个中心点之间的带权图结构；

所述带权图结构中边的权值为：边的两端中心点方向向量之间的夹角值；