[发明专利]基于置信度评价的图像光条噪声抑制方法

说明书

本发明基于置信度评价的图像光条噪声抑制方法属于计算机视觉测量领域，涉及视觉测量中图像光条噪声抑制方法。该方法通过灰度重心法提取被测锻件表面光条的像素中心点，通过左、右摄像机成像特性、激光入射角以及摄像机拍摄角度的关系、被测锻件表面几何特征建立特征光条模型，根据光条中心的提取精度与理想特征光条模型的可靠性建立光条中心的信度评价模型，利用光条模型及信度评价模型对提取出的光条中心进行信度评价及粗大误差点的剔除。本发明通过置信度评价，剔除特征光条图像中存在的粗大误差，有效抑制了图像中特征信息的噪声干扰，使得匹配后重建的光条信息符合被测锻件的三维形貌，提高尺寸还原的精度。

技术领域

本发明属于计算机视觉测量领域，涉及视觉测量中，在一种恶劣环境下图像光条噪声抑制方法。

背景技术

双目立体视觉的测量原理是根据双目摄像机同时拍摄的两张图片的二维图像信息得到物体的几何三维信息。为得到待测物体的特征尺寸，需要将光条投射至待测物体表面，利用摄像机拍摄其二维图片，提取二维图片中的特征光条中心点并将其进行匹配，从而还原待测物体表面的三维特征信息。由于图片中光条的特征信息直接反应了待测物体的特征尺寸信息，因而在提取光条中心的基础上，有效抑制图像噪声，准确剔除粗大误差点，对后续左右图像中特征光条中心的匹配乃至最终还原待测物体的特征尺寸具有至关重要的意义。

目前机器视觉领域常用的图像抑噪方式主要集中在光条提取前，如均值滤波、中值滤波及高斯滤波等，然而该类方法主要是针对图像整体进行平滑抑噪，并不能有效去除测量中的背景光条、随机误差和由局部过亮或过暗引起的噪声，因而难以达到剔除光条中心提取后仍存在的粗大误差点的目的，从而无法实现对图像特征光条中心的噪声抑制。

针对图像测量中常见的背景光条、随机误差和局部过亮或过暗引起的噪声对光条中心提取的影响，引入基于截面灰度能量分布的特征光条模型对图像中提取的特征光条中心进行信度评价，从而达到抑制图像噪声，并对图像中的粗大误差点予以剔除的目的。若选取的抑噪方法不当，容易导致抑噪处理后的光条偏离图像原始光条，导致抑噪效果不稳定，无法得到精确结果，影响图像光条后续的匹配，进而影响三维特征尺寸的还原。

发明内容

本发明主要解决的是利用双目立体视觉进行工件尺寸测量过程中图像光条噪声抑制的问题。针对双目立体视觉测量系统，利用图像上光条截面灰度能量与工件表面的空间几何特征关系，可建立符合待测工件表面特性的特征光条模型。然而由于现场拍摄条件、光条中心提取精度的限制以及模型建立过程中参数的约化与简化，实际特征光条与理想特征光条模型存在一定偏差，发明一种基于置信度评价的图像光条噪声抑制方法，利用特征光条模型对实际光条进行信度评价，保留可靠的光条中心点，剔除粗大误差与局部噪点，去除背景光条。综合考虑光条中心的提取精度与理想特征光条模型的可靠性，提高尺寸还原的精度。

本发明采用的技术方案是基于置信度评价的图像光条噪声抑制方法，该方法通过灰度重心法提取待测工件表面光条的像素中心点，通过摄像机的成像特性、激光入射角以及摄像机拍摄角度的关系、待测工件的表面几何特征建立特征光条模型，根据光条中心的提取精度与理想特征光条模型的可靠性建立光条中心的信度评价模型，利用光条模型及信度评价模型对提取出的光条中心进行信度评价及粗大误差点的剔除。方法具体步骤如下：

步骤1：灰度重心法提取光条中心

设光条某一截面点的坐标为(x_i,y_i)，相应的灰度值为g(x_i,y_i)，则该截面的中心点坐标(x_c,y_c)利用灰度重心法计算如下：

其中，n为截面内像素点的个数；把光条每个截面内的像素点的灰度分布质心作为截面的光条中心点，即可求得特征光条的中心；

步骤2：建立特征光条模型