[发明专利]一种线结构光光条中心线提取方法

说明书

本发明公开了一种线结构光光条中心线提取方法，包括：1、对采集的光条图像进行预处理，并二值化为黑白图像，其中白色为前景，黑色为背景；2、对二值化光条图像进行膨胀腐蚀，得到封闭二值图像，提取封闭二值图像中的光条骨架；3、采用自适应宽度方向模板法计算光条骨架上每一点的法线；4、在光条骨架上每一点法线方向提取光条中心线。该方法能够克服曲面物体在进行测量时受外部光照和自身表面曲率影响，采集的光条纹图像存在局部反光和噪声较大，提取出的光条纹中心线不稳定、存在断线问题。

技术领域

本发明属于机器视觉技术领域，具体涉及一种线结构光光条中心线提取方法。

背景技术

在工业上采用线结构光技术对物体进行三维测量最重要的部分是对图像光条中心线的提取。因被测物体的材质不同、外部环境等因素影响，获取的光条不稳定，当物体表面曲率变化较大时会产生断线，因此提高光条中心线的精度是关键。

传统算法分为两类：前者是以阈值法，边缘法为代表的几何中心法，此类算法提取速度快，但受物体材质和物体表面曲率影响较大提取精度不高。有学者对阈值法进行改进,提出了自适应阈值法，变阈值重心法等，虽然相较传统的阈值法有所进步，但仍然满足不了对复杂物体表面的精确提取。后者是以极值法、灰度重心法、Steger方法为代表的能量中心法。极值法通过对图像求取图像中每一列的最大点作为该列中心点，进行光条中心点的求取。该方法精度低，受噪声影响较大。传统的灰度重心法在极值法的基础上减少了由于光条纹分布不均引起的误差，从而提高了提取精度。Steger算法利用hessian矩阵求解光条的法线方向，通过泰勒展开式进行光条中心点的求解，该方法考虑了光条的法线方向，提取精度较高，但需要做大量卷积，运行时间较长，不适用于实时测量。有学者对Steger算法进行改进，在初步确定光条的ROI区域内进行光条中心点的提取，运算量有一定程度的减少。曲线拟合法是通过灰度值和峰值点附近的像素点坐标拟合曲线方程，相较灰度重心法和极值法，该方法的提取精度较高，有一定的抗干扰能力，但不适用于较窄光条的提取。因此，如何寻求到一种算法简单、运行速度快且提取精度高的算法，使其能够满足对物体进行实时测量是重中之重。

发明内容

发明目的：本发明提供了一种线结构光光条中心线提取方法，该方法能够克服曲面物体在进行测量时受外部光照和自身表面曲率影响，采集的光条纹图像存在局部反光和噪声较大，提取出的光条纹中心线不稳定、存在断线问题。

技术方案：本发明采用如下技术方案：

一种线结构光光条中心线提取方法，包括：

S1、对采集的光条图像进行预处理，并二值化为黑白图像，其中白色为前景，黑色为背景；

S2、对二值化光条图像进行膨胀腐蚀，得到封闭二值图像，提取封闭二值图像中的光条骨架；

S3、采用自适应宽度方向模板法计算光条骨架上每一点的法线；

S4、在光条骨架上每一点法线方向提取光条中心线。

所述步骤S1中对光条图像进行预处理包括：将彩色图像转换为灰度图像，并增强图像对比度，对图像进行去噪。

所述增强图像对比度采用图像灰度拉伸，具体为：

其中，f(x,y)是输入图像在(x,y)像素处的灰度值，f_min是输入图像的最小灰度值，f_max是输入图像的最高灰度值，MAX和MIN是要拉伸到灰度空间的灰度最小值和灰度最大值，F(x,y)为灰度拉伸后在(x,y)像素处的灰度值。

本发明中采用高斯滤波对图像进行去噪。

所述步骤S1中采用大津阈值法对图像进行二值化。

所述步骤S2中采用Zhang-suen细化算法提取封闭二值图像中的光条骨架。