一种结构光条纹图像的条纹中心提取方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110599539A(43)申请公布日2019.12.20(21)申请号201910877969.X(22)申请日2019.09.17(71)申请人广东奥普特科技股份有限公司地址523000广东省东莞市长安镇锦厦社区河南工业区锦升路8号(72)发明人叶景杨曹玲卢盛林(74)专利代理机构天津市北洋有限责任专利代理事务所12201代理人潘俊达王滔(51)Int.Cl.G06T7/66(2017.01)G06T7/521(2017.01)权利要求书1页说明书4页附图1页(54)发明名称一种结构光条纹图像的条纹中心提取方法(57)摘要本发明属于机器视觉技术领域，具体涉及一种结构光条纹图像的条纹中心提取方法，S1、对于一幅结构光条纹图像，取每一列进行条纹中心计算得到一个中心坐标点，列坐标为当前列号，行坐标为计算所得的灰度中心，所述灰度中心是指以像素灰度为权重，计算相连像素集合中的行坐标中心，假设图像有m列，则最终计算得到m个条纹中心坐标；S2、设置一灰度阈值，对于常见的灰度图像，灰度阈值取值0到255之间的整数，对于每一列像素，统计该列中相连的且灰度值大于等于灰度阈值的像素，形成若干个像素集合，保留其中灰度值之和最大的像素集合，其余剔除。该方法能够找到单列像素中的主要条纹区域，同时提高了条纹中心的提取精度。CN110599539ACN110599539A权利要求书1/1页1.一种结构光条纹图像的条纹中心提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对于一幅结构光条纹图像，取每一列进行条纹中心计算得到一个中心坐标点，列坐标为当前列号，行坐标为计算所得的灰度中心，所述灰度中心是指以像素灰度为权重，计算相连像素集合中的行坐标中心，假设图像有m列，则最终计算得到m个条纹中心坐标；S2、设置一灰度阈值，对于常见的灰度图像，灰度阈值取值0到255之间的整数，对于每一列像素，统计该列中相连的且灰度值大于等于灰度阈值的像素，形成若干个像素集合，保留其中灰度值之和最大的像素集合，其余剔除；S3、根据步骤S2所得的，灰度值大于等于灰度阈值的、相连的，且灰度值总和最大的像素集合，假设有k个像素，每个像素的灰度值记为gi，行坐标记为ri，其中i＝1，2，3...k；已知这些像素具有相同的列坐标p，假设当前列的条纹中心坐标为(rp，p)，以下式计算rp：S4、根据步骤S3所得的条纹中心坐标为(rp，p)，假设图像有m列，对于p＝1，2，3...m，通过重复步骤2和步骤3，可以得到一系列的条纹中心坐标(r1，1)，(r2，2)，(r3，3)...(rm，m)共m个条纹中心坐标，作为最终计算结果并输出。2CN110599539A说明书1/4页一种结构光条纹图像的条纹中心提取方法技术领域[0001]本发明属于机器视觉技术领域，具体涉及一种结构光条纹图像的条纹中心提取方法。背景技术[0002]结构光三维测量是工业三维测量的方式之一，最常见的结构光三维测量是利用线状结构光照射待测物体表面形成高亮条纹，对工业相机拍摄所得的条纹图像提取的条纹中心坐标，根据三角法原理获得当前待测物体表面的三维轮廓信息。其中，根据条纹图像提取条纹中心的图像坐标是结构光三维测量中的关键技术之一。在实际测量情况下，由于线状结构光往往具有一定宽度，且由于待测物体表面材质导致的散射和反光情况，往往导致所拍摄图像中的高亮条纹粗细不均匀，呈现中心亮两侧渐暗，条纹两侧边缘模糊不清等情况，增加了提取条纹中心坐标的难度。假设图像中的条纹大致水平，为了保证条纹中心提取的速度，一般按图像的每列像素进行条纹中心提取，图像中的每一列能够提取一个中心坐标点，所有列的中心坐标点联系在一起，则能够形成一条完整的条纹中心轮廓。[0003]在现有技术中，对于条纹图像的每列像素求取条纹中心坐标点的问题，采取的策略是预先设置一灰度阈值，对每列中的所有像素进行遍历，对所有灰度大于等于灰度阈值的像素点坐标，以其灰度作为权重进行加权求平均，得到点坐标作为中心坐标输出。其缺点主要有两方面：一，对于同列像素中不相连的高亮干扰点，现有技术仍将其纳入计算，增加计算误差；二，当灰度阈值较高时，导致参与计算的像素灰度差异不明显，以灰度作为权重进行加权求平均的结果趋近于等权重求平均，降低了中心计算精度。[0004]对现有技术的改进中，有利用高斯分布对像素灰度分布进行拟合求得中心坐标代替加权求平均，计算精度较高，但存在算法复杂，耗时过长的问题；有采用固定长度的采样窗口，对灰度值最高像素周边在采样窗口内的像素进行加权求平均计算，此改进能剔除干扰点，但由于采样窗口固定长度，不能自适应条纹的粗细变化。上述改进手段因此应用并不广泛。发明内容[0005]针对现有技术的不足，提供一种结构光条纹图