[发明专利]一种复杂环境下的线结构光中心线提取方法

权利要求书

1.一种复杂环境下的线结构光光条中心线提取方法，其特征在于，包括：

S1、对采集的光条图像进行预处理，包括图像去噪、RGB分量提取、图像二值化；

S2、预处理后的光条图像进行感兴趣区域裁剪；

S3、对裁剪后的图像进行距离变换，得到光条粗提取图像；

S4、采用Pavlidis细化算法对光条图像细化，得到光条中心线初始值；

S5、采用自适应平滑算法平滑初始光条中心线的凸起和毛刺，得到精准的光条中心线提取图像。

2.根据权利要求1所述的复杂环境下的线结构光光条中心线提取方法，其特征在于，所述步骤S1中对光条图像进行预处理包括：将采集到的图像采用中值滤波进行去噪，RGB分量提取，并二值化为黑白图像，其中白色为前景，黑色为背景。

3.根据权利要求2所述的复杂环境下的线结构光光条中心线提取方法，其特征在于，所述步骤S1采用Kittler算法对图像进行二值化。

4.根据权利要求1所述的复杂环境下的线结构光光条中心线提取方法，其特征在于，所述步骤S2中对光条图像进行感兴趣裁剪包括：对包含二值图像前景的矩形区域裁剪。

5.根据权利要求1所述的复杂环境下的线结构光光条中心线提取方法，其特征在于，所述步骤S3中对光条图像距离变换包括：通过表识目标点与背景点距离的过程，将二值图像转换为灰度图像，在这幅灰度图像中,每个像素与距离最近的背景间的距离用该像素的灰度级表示。

6.根据权利要求1所述的复杂环境下的线结构光光条中心线提取方法，其特征在于，所述步骤S4中对光条图像Pavlidis细化包括：对光条图像经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状,直到得到单像素宽的骨架，即为光条中心初始值。

7.根据权利要求1所述的复杂环境下的线结构光光条中心线提取方法，其特征在于，所述步骤S5中对光条图像自适应平滑包括：根据光条中心像素灰度值的突变特性，自适应改变滤波器的权值，在区域平滑的过程中使图像的边缘锐化，得到精准的光条中心。

8.根据权利要求1所述的复杂环境下的线结构光光条中心线提取方法，其特征在于，所述步骤S3中对裁剪后的图像进行距离变换具体包括如下步骤：

S3.1、将图像中的像素点分为内部点、外部点和孤立点，内部点中心像素的上下左右四领域为1，孤立点中心像素的上下左右四领域像素为0，否则将其余点定义为边界点；

S3.2、二值光条图像中有一块连通区域L，包括了目标集合P与背景集B，距离图为D，则距离变化的公式为：

D(P)＝Min(dis(p,q))p∈P,q∈B

式中：Min(dis)表示目标点P与背景集合B中的最小的距离，

欧式距离函数dis( )为：

S3.3、遍历图像中所有的内部点与非内部点，点集为P1，P2，对于P1中的每个内部点(x,y)，使用距离公式dis()求得其在P2中的最小距离，最小距离构成集合P3；求得P3中的最大值Max和最小值Min，并按照下式给出每个内部点的灰度值Gray；

Gray(x，y)＝255×|P3(x,y)-Min|/|Max-Min|

式中：P3(x，y)表示P1中的点(x，y)在P2中的最短距离；

S3.4、孤立点不采取任何操作，在距离变换后二值图像变为存在浮点类型的32位灰度图，为了方便显示需要归一化操作。