【摘 要】
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为了解决传统条纹中心提取算法对物体材质及噪声敏感问题,采用自适应结构光条纹中心提取算法来提取条纹亚像素坐标。该算法首先对图像进行预处理,利用图像掩模操作提取条纹图像感兴趣区域,通过自适应卷积模板消除噪声干扰,得到条纹区域截面宽度及条纹中心坐标的像素集合;其次根据中心坐标的像素集合采用二次加权灰度重心法求取条纹中心初始坐标值,将此作为种子点进行区域生长运算,并结合主成分分析分解特征矩阵;最终得到线结
【基金项目】
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高端钢铁联合研究基金资助项目(F2019209323)。
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为了解决传统条纹中心提取算法对物体材质及噪声敏感问题,采用自适应结构光条纹中心提取算法来提取条纹亚像素坐标。该算法首先对图像进行预处理,利用图像掩模操作提取条纹图像感兴趣区域,通过自适应卷积模板消除噪声干扰,得到条纹区域截面宽度及条纹中心坐标的像素集合;其次根据中心坐标的像素集合采用二次加权灰度重心法求取条纹中心初始坐标值,将此作为种子点进行区域生长运算,并结合主成分分析分解特征矩阵;最终得到线结构光中心的亚像素坐标点。结果表明,该算法能够有效快速地获取结构光条纹中心亚像素坐标,相比灰度重心法,所提
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