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双频曲线拟合线结构光条纹中心提取方法
双频曲线拟合线结构光条纹中心提取方法
摘要：线结构光条纹中心提取是计算机视觉中的一个重要问题。本论文提出了一种基于双频曲线拟合的线结构光条纹中心提取方法。该方法通过使用两个不同频率的光源发射线结构光，从而获得双频条纹图像。然后，利用曲线拟合技术实现条纹中心的精确提取。实验结果表明，该方法能够有效地提取线结构光条纹中心，具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：线结构光、双频条纹、曲线拟合、中心提取
1.引言
线结构光是一种常用的三维形状测量技术，广泛应用于工业自动化、机器人导航、医学影像等领域。线结构光系统通过投射一系列平行光线，利用物体表面对光线的反射或散射产生的条纹图像进行深度测量。线结构光的核心是准确提取条纹图像中的中心位置，这对于测量结果的准确性和可靠性至关重要。
传统的线结构光中心提取方法主要基于阈值分割、滤波和数学形态学等图像处理技术。这些方法在一定程度上能够提取出条纹中心，但容易受到光照变化、噪声等因素的影响，提取结果不稳定。为了提高线结构光中心提取的准确性和鲁棒性，本文提出了一种基于双频曲线拟合的方法。
2.方法
2.1双频条纹图像获取
双频条纹图像的获取是本方法的关键步骤。我们使用两个具有不同频率的光源发射线结构光。首先，在实验室环境下，我们使用一束白光作为参考光源，投射到被测物体上。然后，通过调整频率为f1的调制器，让一部分光线经过调制器后发射到被测物体上，形成具有频率为f1的条纹图像。再通过调整频率为f2的调制器，让另一部分光线经过调制器后发射到被测物体上，形成具有频率为f2的条纹图像。最后，通过相机将双频条纹图像采集下来。
2.2曲线拟合
曲线拟合是本方法的核心步骤，用于提取条纹中心的精确位置。我们将直线结构光条纹图像转换为灰度图像，并通过直线边缘提取算法将条纹中的直线提取出来。然后，通过对于每条直线进行曲线拟合，以提取曲线的中心位置。
具体来说，对于每条直线，我们选取直线上的一段像素点进行曲线拟合。曲线拟合的数学模型可以是多项式函数、高斯函数等。在本方法中，我们选择了二次多项式函数作为曲线拟合的模型。通过最小二乘法，可以计算出曲线拟合的参数。然后，通过计算曲线的导数，可以找到曲线的极值点，即为条纹中心的位置。
3.实验与结果
为了评估本方法的性能，我们设计了一组实验。首先，我们使用线结构光系统采集了一组具有不同形状的物体的双频条纹图像。然后，我们将这些图像输入到我们提出的双频曲线拟合算法中进行处理。
实验结果表明，我们的方法能够有效地提取线结构光条纹中心。与传统的方法相比，我们的方法具有更高的准确性和鲁棒性。无论是对于噪声的抗干扰能力，还是对于光照变化的适应能力，都得到了明显的改善。
4.结论
本论文提出了一种基于双频曲线拟合的线结构光条纹中心提取方法。实验结果表明，该方法能够有效地提取线结构光条纹中心，具有较高的准确性和鲁棒性。该方法可以广泛应用于工业自动化、机器人导航、医学影像等领域，具有重要的实际价值。
值得注意的是，本方法还有一些改进的空间。例如，可以进一步优化曲线拟合的算法，提高曲线拟合的精度和稳定性。另外，可以考虑使用其他类型的曲线模型，如三次多项式函数、高斯函数等，来适应不同类型的线结构光条纹。
参考文献：
[1]ZhangZ.Structuredlightbased3Dimaging:areview[J].PatternRecognition,2010,43(4):1031-1052.
[2]ZhangG,WuG,LuM,etal.Calibrationofline-structuredlightvisionsystem[J].TheInternationalJournalofAdvancedManufacturingTechnology,2015,79(1-4):469-479.