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申请/专利权人:南京邮电大学
摘要:本发明公开一种FPGA中线结构光条纹中心提取方法及装置。方法包括:对图像数据进行缓存,获取到图像中相邻行列的像素点;利用缓存数据和高斯核参数对图像进行二维高斯滤波,获取滤波后的激光条纹图像;通过求解图像中每一个像素的二阶偏导数构建Hessian矩阵,获取每一个像素的法向量;利用一阶导数过零点、二阶导数取得极小值的像素点为中心点的判断条件,筛选出满足条件的线结构光条纹中心点。本发明能够保证单像素中心点提取的精度和稳定性,并提高线结构光条纹中心点的提取速度。
主权项:1.一种线结构光条纹中心提取方法,其特征在于,包括:获取线结构光条纹图像;对线结构光条纹图像进行预处理,具体包括:通过对图像行的缓存,形成同二维高斯核尺寸大小一致的数据缓存窗口;利用二维高斯滤波,去除线结构光条纹图像中含有的高斯白噪声和随机噪声,其中所述二维高斯滤波,包括:hx,y=fx,y*gx,y=fx,y*gx*gy其中,hx,y为高斯滤波后的图像灰度值,fx,y为图像中坐标为x,y处的灰度值,gx,y为x,y处二维高斯函数,gx、gy为二维高斯函数分解为的两个一维高斯函数;利用二维高斯函数的可分解特性,对预处理后的线结构光条纹图像进行求解得到图像的一阶导数和二阶偏导数,具体包括: 其中,h′xx,y、h′yx,y为图像的一阶导数,h′x′xx,y、h′x′yx,y、h′yyx,y为图像的二阶偏导数,g′x、g″x、g′y、g″y分别为gx和gy的一、二阶导数;根据二阶偏导数建立Hessian矩阵,求解图像像素的特征向量,具体包括:利用二阶偏导数建立Hessian矩阵; 对Hessian矩阵进行展开求解,求解特征值λ与特征向量nx,ny: 其中,nx,ny为图像中x,y处的特征向量;基于特征向量,根据一阶导数过零点、二阶导数取得极小值的像素点为中心点的判断条件,求解亚像素中心点,即为线结构光条纹中心,具体包括:定义每个像素点对应的Hessian矩阵对应的特征向量为所述像素点的法向量,沿着法向量方向对hx,y进行二维泰勒展开以找到最逼近一阶过零点的坐标点,hx,y沿特征向量nx,ny方向的二阶泰勒展开式为: 其中,t为特征向量nx.ny的权值系数;对Steger算法中特定约束条件参数求解,令一阶导数得: 相应的二阶导数h′t′x,y求解如下; 亚像素中心点判定,通过预设的二阶导数的阈值h′t′hres,滤除掉二阶导数h′t′x,y大于阈值h′t′hres的非候选线结构光条纹中心点;从各个离散像素点中,找出最接近一阶过零点的像素点,即满足得到图像中x,y处二维图像亚像素中心坐标为:x0+tnx,y0+tny,其中x0,y0为满足条件的当前像素点坐标。
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