結構光條紋圖像處理技術研究.pdf

1、結構光三維視覺檢測以其高精度、光條圖像信息易于提取、實時性強等特點，在制造業(yè)獲得了越來越廣泛的應用。在結構光視覺檢測環(huán)節(jié)中，結構光圖像的處理和計算是整個檢測任務的關鍵環(huán)節(jié)之一。被攝物體幾何形狀和表面紋理五花八門，且拍攝方式和拍攝地點照明情況各不相同，這些問題造成既不能使用單一的圖像處理方法處理所有的結構光圖像，也不能簡單地使用基本圖像處理方法完成各種類型的結構光圖像的處理?；谝陨闲枨?，本文對結構光條紋圖像處理技術進行研究，并予以實現。

2、本文的主要工作和成果如下：
　　 (1)由于光照不均影響圖像特征信息的提取，本文提出了一種能消除光照影響且保持特征信息的圖像處理算法，并使用可分離濾波器減少其算法復雜度，實現CPU端的加速；接著提出了基于CUDA的GPU端加速算法，實驗表明，該算法能夠消除光照對結構光圖像的影響，使條紋清晰可辨，易于分割。
　　 (2)由于各種因素的作用造成亮度不足處圖像細節(jié)的缺失，本文針對這一問題提出了一種改進的帶顏色恢復的Retine

3、x算法。實驗表明，該算法能很好的恢復暗部細節(jié)的同時保持原始顏色信息，作用于結構光圖像可以使暗處的條紋重新顯現，便于后續(xù)處理。
　　 (3)高光信息和物體紋理顏色信息在增加結構光條紋信息提取難度的同時，也影響了結果數據的精度。本文分別提出了基于K-Means算法的高光檢測方法和基于最小偏態(tài)法的條紋分割方法，用于解決高光信息造成的問題；還提出了一種噪聲塊檢測與幀差法相結合的條紋分割方法，用于解決顏色信息造成的問題。
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