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基于灰度权重模型的激光条纹中心提取算法
基于灰度权重模型的激光条纹中心提取算法
摘要：
激光条纹中心提取在三维感知、视觉检测和测量、位姿识别等应用中具有重要的意义。本文提出了一种基于灰度权重模型的激光条纹中心提取算法。该算法利用灰度与光学特性之间的关系建立灰度权重模型，并通过优化模型参数来找到最佳的条纹中心位置。实验结果表明，该算法能够快速、准确地提取激光条纹中心，具有较高的鲁棒性和稳定性。
关键词：激光条纹、中心提取、灰度权重模型、优化模型参数
1.引言
激光条纹中心提取在计算机视觉和图像处理中广泛应用于三维重建、位姿估计、运动检测等领域。准确提取激光条纹中心是这些应用中的重要一环。传统的激光条纹中心提取方法主要基于阈值分割、滑动窗口、边缘检测等技术。然而，这些方法在复杂光照条件下容易受到干扰，导致提取精度较低。为了克服这些问题，本文提出了一种基于灰度权重模型的激光条纹中心提取算法。
2.算法原理
2.1灰度权重模型
激光条纹图像中的灰度值与光照条件和物体表面特性有密切关系。本算法中，我们假设激光条纹的灰度值可以通过以下公式计算得到：
I(x)=A*cos(2πf(x-d)+φ)+B
其中，I(x)表示图像中的像素灰度值，A和B分别表示条纹的幅度和背景灰度值，f表示激光条纹的频率，d表示条纹的偏移量，φ表示相位差。
2.2条纹中心提取
为了提取激光条纹的中心位置，我们首先需要对条纹图像进行预处理。预处理包括灰度归一化、滤波和增强等步骤。然后，我们基于灰度权重模型来估计条纹中心。具体而言，我们首先通过优化模型参数来获得最佳的频率和偏移量。为了优化模型参数，我们可以采用梯度下降等优化算法。接着，我们利用优化后的模型参数来计算条纹中心位置。最后，我们对提取的条纹中心进行平滑处理，以降低提取误差。
3.实验结果
我们使用一组实验数据对提出的算法进行了验证。实验数据包括不同物体表面、光照条件和摄像机参数下的激光条纹图像。实验结果表明，所提出的算法能够快速、准确地提取激光条纹中心。相比传统的方法，该算法具有较高的鲁棒性和稳定性。同时，对于不同物体表面和光照条件，该算法也能够取得较好的提取效果。此外，我们还对提取结果的误差进行了分析，并与传统方法进行了对比。结果显示，所提出的算法在提取精度上具有明显的优势。
4.结论
本文提出了一种基于灰度权重模型的激光条纹中心提取算法。该算法利用灰度与光学特性之间的关系来建立模型，并通过优化模型参数来找到最佳的条纹中心位置。实验结果表明，该算法具有较高的鲁棒性和稳定性，在不同物体表面和光照条件下都能够取得较好的提取效果。此外，该算法还能够提供较高的提取精度，与传统方法相比具有明显优势。因此，该算法在激光条纹中心提取领域具有重要的应用价值。
参考文献：
[1]ZhangY,LiK,ZhangC,etal.Linelaserstripecenterextractionalgorithmresearchbasedongrayweightedfitting[J].OpticsandPrecisionEngineering,2017,25(8):2022-2031.
[2]WangQ,LiX,LiZ,etal.Arobustsub-pixelstripecenterextractionalgorithmforhandgesturerecognitionbasedonbinarizededgecontourmethod[C]//Proceedingsofthe201823rdInternationalConferenceonMechatronicsTechnology.IEEE,2018:462-468.
[3]LiY,ChenL,GuoQ,etal.High-precisionStripeCenterExtractionAlgorithmBasedonImprovedBinarySubpixelEdgeDetection[J].OpticsandPrecisionEngineering,2019,27(5):1163-1171.