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结构光光条中心点可信度评估方法及应用

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简介:
本研究提出了一种针对结构光技术中光条中心点位置估计可靠性的评价体系,并探讨其在三维重建等领域的实际应用场景。 在结构光三维测量过程中,提取光条中心点是一个至关重要的步骤。然而,现有的方法仅限于标记出中心点的位置,并未对这些位置的准确性进行评估。特别是在户外复杂环境下的应用中,需要确定测量结果的可靠性。因此,如何评价光条中心点的可信度成为一个亟待解决的问题。 为了解决这个问题,我们首先分析了光条模型的实际特性,并提出了一种更为合理的高斯模型作为新的光条模型基础。在此基础上,以归一化后的截面高斯能量和作为信度评估的标准,提出了一个新的结构光条中心点的可信度评价方案,并进行了实验验证。 结果显示,该评价方法能够有效地区分不同情况下的光条中心点可靠性,更符合实际应用需求。

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    本研究提出了一种针对结构光技术中光条中心点位置估计可靠性的评价体系,并探讨其在三维重建等领域的实际应用场景。 在结构光三维测量过程中,提取光条中心点是一个至关重要的步骤。然而,现有的方法仅限于标记出中心点的位置,并未对这些位置的准确性进行评估。特别是在户外复杂环境下的应用中,需要确定测量结果的可靠性。因此,如何评价光条中心点的可信度成为一个亟待解决的问题。 为了解决这个问题,我们首先分析了光条模型的实际特性,并提出了一种更为合理的高斯模型作为新的光条模型基础。在此基础上,以归一化后的截面高斯能量和作为信度评估的标准,提出了一个新的结构光条中心点的可信度评价方案,并进行了实验验证。 结果显示,该评价方法能够有效地区分不同情况下的光条中心点可靠性,更符合实际应用需求。
  • 线状的提取
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    本文提出了一种用于提取线状结构光条纹中心的方法,旨在提高光学测量中的精度与效率。通过优化算法实现快速准确地定位条纹中心位置,适用于多种表面检测和形貌分析场景。 为解决线结构光条纹中心提取的效率与精度问题,本段落提出了一种结合主成分分析(PCA)与灰度重心法的方法。首先对图像进行高斯卷积处理,并利用阈值分割技术初步筛选出有效的光条纹信息;随后计算光条纹区域内的梯度分布及幅值,选取其中幅值为零的点作为初始参考点;接着运用主成分分析确定各点的法线方向,在该方向上以最大幅值对应的两个边界点为中心范围进行界定。最后通过灰度重心算法精确求解出中心位置,并以此为基础迭代提取光条纹中心。实验结果显示,所提出的方法在平均处理时间(约1.701秒)和方均根误差方面表现出色;与Steger方法相比,在精度上减少了大约0.05像素的偏差。
  • 靠性_JC
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    本研究探讨了JC法在结构工程可靠度评估中的应用,通过实例分析验证其有效性与精确性,为结构设计提供新的理论依据。 结构可靠度计算包括一次二阶矩法、JC法和Nataf法等多种方法。
  • 基于BP神经网络的定位
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    本研究提出了一种利用BP神经网络进行结构光光条中心精确定位的方法,显著提高了定位精度和鲁棒性,在机器视觉领域具有重要应用价值。 为了精确且快速地提取结构光光条中心,本段落提出了一种基于BP神经网络的中心提取方法。文中详细介绍了使用BP神经网络实现这一过程的基本原理、训练所需理想中心点的求取方式,以及调整网络权值的具体算法。研究结果表明,在隐含层神经元个数m设置为3,隐含层层数h设为1,并且采用带有噪声的随机光条作为训练样本时,该方法能够更有效地提取出光条中心。对比实验显示,相较于Steger方法和灰度重心法,本段落提出的方法在中心提取精度上具有显著优势;同时,在处理分辨率为1280 pixel×960 pixel的图像时,平均用时仅约为0.04秒,仅为Steger方法所需时间的大约0.27%。因此,该方法不仅具备高精度和高效性的特点,并且能够满足复杂光条亚像素中心提取的实际需求。
  • 基于线亚像素精确定位
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    本研究提出了一种基于线结构光技术的光条中心亚像素级精确提取算法,显著提升了工业检测与测量中的精度和可靠性。 在进行线结构光三维测量时,精确提取光条中心点对于提升系统的整体测量精度至关重要。现有的光条中心提取方法往往会导致折线缺陷问题。为解决这一难题,本段落提出了一种基于曲线拟合的亚像素级光条中心提取技术。该方法首先通过腐蚀细化处理获得光条的基本骨架结构;然后利用均方灰度梯度法计算出每一点上的法线方向,并应用加权灰度重心算法确定初始光条中心点的位置;最后,采用分段三次多项式曲线拟合来优化并平滑亚像素级的光条中心坐标。实验结果显示:该方法能够有效减少折线缺陷现象,显著提升光条中心提取精度。
  • 关于线亚像素提取的研究
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    本研究专注于提高线结构光技术中的精度,着重探讨了如何在图像处理阶段实现光条中心的亚像素级定位方法。通过优化算法,旨在提升测量系统的准确性和可靠性,在工业检测和机器人视觉等领域具有重要应用价值。 为解决实际测量过程中求光条中心速度慢的问题,本段落提出了一种基于阈值法与Hessian矩阵的改进算法。首先采用均值滤波来削弱图像噪声,并通过设定合理的阈值找出光条的大致位置;接着利用高斯函数的可分离性和对称性获得每个粗略中心点处的Hessian矩阵,以确定这些点的方向向量;最后,在每一个初步定位到的光条中心点上沿其法线方向进行泰勒级数二次展开计算,从而得到亚像素级别的精确坐标位置。实验结果表明该算法能够有效降低噪声对图像的影响,并显著加快了Hessian矩阵求解的速度,同时保持高精度达到亚像素级别。
  • 线提取 完整版.rar_提取_线_线_
    优质
    本资源为《中心线提取 完整版》压缩包,内含关于中心提取、中心线以及线结构光和结构光中心的相关资料与算法详解。 结构光中心线提取代码用于进行中心线特征点的预处理工作。
  • C++生成格雷码其他纹的
    优质
    本文探讨了在C++编程环境中实现格雷码生成及其应用于结构光中的条纹图案编码技术。通过算法优化,提高了图像处理效率与准确性。 该算法仅读入条纹图并生成反条纹图,并未涉及任何关于生产条纹的信息。