[发明专利]一种基于形态学的激光条纹中心线提取方法

说明书

本发明公开了一种基于形态学的激光条纹中心线提取方法，包括步骤1：从多个角度获取光条原始图像，提取图像的原始数据；步骤2：进行图像预处理，去除图像大噪声；步骤3：Sobel水平边缘检测，对图像的水平边缘和竖直边缘边缘提取；步骤4：边缘提取后得到的图像进行联通边缘区域；步骤5：确定ROI区域并骨骼化；步骤6：骨骼化后的图像可以明显的看到存在毛刺，小的毛刺就通过移除孤立元素迭代去除。本发明的目的在于提供一种提取精度高、适用性强的基于形态学激光条纹中心线提取方法来解决鲁棒性差、提取速度慢、精度低，且适用范围窄等技术问题。

技术领域

本发明涉及工业视觉测量技术领域，特别涉及一种基于形态学的激光条纹中心线提取方法。

背景技术

工业视觉测量技术中，线结构光视觉测量方法由于实现简单、测量速度快、精度高、实时性好、环境适应能力强以及光条图像处理相对简便等特点，被广泛应用于三维测量领域，线结构光视觉测量是目前研究较为热门的三维测量方法。结构光条纹照射在物体表面，通过系统坐标的转换，将物体表面生成图像的二维信息转换成三维信息，获得物体表面的轮廓，而后进行后续操作和尺寸测量等，因此二维的线激光中心的提取是其最重要的组成部分之一。线激光测量仪的精度主要取决于线激光器和CMOS相机之间的相对位置以及物体表面的深度。要想准确的获取这些信息，首先必须从含有光条的图像中获取光条纹中心的准确位置。而快速线激光中心的提取是实现提高线激光3D测量仪检测速度的重要保障。

常用的线结构光条纹中心提取方法有：(1)阈值法：以灰度大于某一阈值的左右两像素作为起始点和结束点的骨架抽取方法，可以得到光条纹的大致骨架，运算速度快但精度较差；(2)灰度重心法：将光条纹的灰度重心作为光条纹中心，该方法适用于光条弯曲程度小的光条纹，可以很好地降低因光条分布不对称而产生的误差，运算速度快且精度较高，但易受环境噪声干扰，鲁棒性较差。

发明内容

为了克服现有技术中的不足，本发明提供一种提取精度高、适用性强的基于形态学激光条纹中心线提取方法，解决鲁棒性差、提取速度慢、精度低，且适用范围窄等技术问题。

为了达到上述发明目的，解决其技术问题所采用的技术方案如下：

一种基于形态学的激光条纹中心线提取方法，包括以下步骤：

步骤1：从多个角度获取光条原始图像，提取图像的原始数据；

步骤2：进行图像预处理，去除图像大噪声；

步骤3：Sobel水平边缘检测，对图像的水平边缘和竖直边缘边缘提取；

步骤4：边缘提取后得到的图像进行联通边缘区域；

步骤5：确定ROI区域并骨骼化；

步骤6：步骤5骨骼化后的图像可以明显的看到存在毛刺，小的毛刺就通过移除孤立元素迭代去除。

进一步的，步骤1所述提取图像的原始数据，具体包括：

对图像的像素进行HOG提取，得到图像的特征数据。

进一步的，步骤2所述对图像预处理，去除图像大噪声，具体包括：

步骤2.1：对图像进行灰度化；

步骤2.2：用5*5的中值滤波，去除图像的炫光、飞溅等大噪声：

g(x，y)＝median(I(x，y))x，y∈Neighbour               (1)。

进一步的，步骤3对步骤2预处理后的光条图像进行边缘特征提取具体包括：

步骤3.1：对图像的水平边缘和竖直边缘边缘提取，因为激光大多都是水平方向的，用Sobel算子进行边缘检测；