光干涉条纹图的中心线提取算法
灰度重心法提取激光条纹中心线
灰度重心法提取激光条纹中心线灰度重心法是一种常用的图像处理方法，可以用于提取激光条纹的中心线。
激光条纹是一种重要的光学现象，广泛应用于三维重建、轮廓测量等领域。
本文将介绍灰度重心法的原理和步骤，并结合实例进行详细说明。
灰度重心法是一种基于灰度信息的图像处理方法。
在激光条纹图像中，激光条纹通常呈现出明暗交替的条纹模式。
而激光条纹的中心线是条纹中灰度最高的位置，通过提取中心线可以得到激光条纹的轮廓信息。
灰度重心法就是利用条纹中灰度最高的位置作为中心线的提取方法。
具体的提取步骤如下：1. 预处理：首先需要对激光条纹图像进行预处理，包括去噪、灰度化等操作。
去噪可以采用滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
灰度化则是将彩色图像转换为灰度图像，只保留亮度信息。
2. 二值化：将灰度图像转换为二值图像，即将灰度值大于某个阈值的像素点设置为白色，小于阈值的像素点设置为黑色。
二值化操作可以使用简单的阈值分割方法，也可以使用自适应阈值分割等方法。
3. 边缘检测：对二值图像进行边缘检测，可以使用常见的边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子等。
边缘检测可以提取出激光条纹的边缘信息。
4. 中心线提取：通过灰度重心法提取激光条纹的中心线。
首先计算每一列的灰度重心，即计算每一列中灰度最高的位置。
然后将这些灰度最高位置连接起来，得到中心线。
灰度重心法的原理是基于激光条纹的灰度分布特性。
激光条纹的中心线上的像素点具有最高的灰度值，而离中心线越远的像素点灰度值逐渐降低。
因此，通过计算每一列的灰度重心，可以得到激光条纹的中心线位置。
下面以实例说明灰度重心法的应用。
假设我们有一张激光条纹图像，经过预处理后得到二值图像。
然后使用Sobel算子进行边缘检测，得到边缘图像。
接下来，我们计算每一列的灰度重心，得到中心线的位置。
最后，将中心线绘制在原始图像上，即可得到激光条纹的中心线。
灰度重心法在激光条纹的轮廓提取中具有较好的效果。
相比于其他方法，灰度重心法不需要复杂的数学模型或大量的计算，简单易实现。
线结构光条纹自适应中心提取优化算法
线结构光条纹自适应中心提取优化算法
线结构光条纹自适应中心提取优化算法是一种基于投影变换的方法，它可以有效地提取和分析线结构光条纹。
该方法主要包括四个步骤：首先，对投影图像进行模糊处理，使用模糊处理可以有效地消除
图像中不必要的细节；其次，计算投影变换后的边缘信号，以检测带
有结构光条纹信息的边缘；第三，基于投影变换和模糊处理后的边缘
信息，采用一种局部拟合算法，提取出投影变换后的线结构光条纹的
中心；最后，使用去噪算法进一步优化线结构光条纹自适应中心的提
取效果。
线结构光条纹自适应中心提取优化算法的优势主要体现在三个方面：首先，该算法能够从投影图像中有效提取线结构光条纹的中心点；其次，该算法采用投影变换和模糊处理等技术，使得提取精度更高，
同时也更加稳定；第三，该算法采用了去噪算法进行优化，从而使提
取出的线结构光条纹的中心更加精确。
此外，线结构光条纹自适应中
心提取优化算法的可扩展性也很好，可以应用于各种不同的图像上，
从而大大提高精度和实时性。
线结构光条纹自适应中心提取优化算法在实际应用中可以解决复
杂环境中线缝隙检测、机器视觉准确识别和机器人路径规划等问题。
例如，可以应用于线结构光条纹车辆定位和跟踪、智能车辆安全驾驶
系统以及智能机器人导航等相关领域。
综上所述，线结构光条纹自适应中心提取优化算法是一种高效的
方法，用于检测线结构光条纹的中心位置。
该算法具有较高的准确性
和可扩展性，可用于智能车辆安全驾驶、机器人导航和机器视觉准确
识别等领域。
多场景下结构光三维测量激光中心线提取方法
多场景下结构光三维测量激光中心线提取方法在我们日常生活中，三维测量技术已经悄悄地融入了很多领域。
从汽车制造到医疗检测，再到艺术创作，三维测量真是无处不在。
而在这些技术背后，有一种叫做“结构光三维测量”的方法，听上去有点高深莫测，其实它的原理并不复杂。
简单来说，结构光就是通过投射一系列光线到物体表面，再根据光的变形来推算物体的三维形状。
这就像是用手电筒照射一个球，观察光线的变化来判断球的大小和形状。
今天我们聊聊的，就是如何提取这些光线中的“激光中心线”。
光是结构光三维测量的核心。
说到激光中心线，很多人可能第一反应是，这个东西就像电影里那些神秘的激光束，能切开钢铁，能精确定位。
但激光中心线提取是一个非常细致的活儿，要说复杂，简直就是一门艺术。
想象一下，一个激光束投射到物体上，不是直接照在物体表面，而是经过一番折射、反射，甚至是弯曲，最后才会出现在屏幕上。
这个过程中，我们要从“乱糟糟”的激光数据中找到最精确的中心线，确保它准确无误。
问题来了，为什么激光中心线如此重要呢？激光中心线其实是整个三维测量的基础。
如果我们连激光的中心都找不到，其他的测量数据怎么可能精准？就像我们做饭，连盐都没放好，怎么能指望味道好呢？如果测量不准，结果也就没什么意义了。
我们需要通过激光中心线来准确地确定物体的轮廓、形状、尺寸，甚至是它的表面细节。
这一步搞得好，接下来的三维重建才有可能做得像模像样。
但说到提取激光中心线，难度可不小。
毕竟，激光条纹是连续的，亮度不均匀，还常常受外界环境的影响，比如光线的变化，或者是物体表面有反射光等，这些都会影响激光的精准度。
就像我们在阳光下看手机屏幕，明明手机上显示的内容很清晰，但因为反光，怎么看都觉得模糊。
所以提取激光中心线，要求我们不仅要有精确的算法，还得有过硬的技术功底。
就像修理手机的师傅，技术好坏直接影响最终结果，哪怕一个小小的误差，都会导致整个三维重建出问题。
有些时候，激光条纹的形态并不是那么规则，特别是在复杂的物体表面。
激光条纹中心线提取
激光条纹中心线提取
激光条纹中心线提取是一种基于数字图像处理技术，用于从激光投影中提取条纹中心线的方法。
该方法可以广泛应用于三维重建、机器视觉、自动检测等领域。
激光投影技术是将激光束投射到物体表面，通过测量反射光的形态和方向来重建物体的三维模型。
在激光投影中，激光束将物体表面投影成一系列平行的条纹。
这些条纹的中心线可以提供物体表面的精确位置和形状信息。
激光条纹中心线提取主要包括以下步骤：首先，对激光投影图像进行预处理，包括去除噪声、增强对比度等；然后，通过阈值分割将图像分为黑白两部分；接着，使用形态学操作去除条纹中的噪点和毛刺；最后，利用数学方法或曲线拟合算法提取条纹中心线，从而得到物体表面的准确位置和形状信息。
激光条纹中心线提取技术在自动检测、机器视觉、三维重建等领域具有广泛的应用前景。
随着数字图像处理技术的不断发展，激光条纹中心线提取的精度和效率将会更加提高，为实现更加智能的机器视觉和自动化检测提供更加可靠的技术支持。
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一种快速光纤干涉条纹图像相位信息提取方法
一种快速光纤干涉条纹图像相位信息提取方法段晓杰;赵鹤;汪剑鸣;王重祁【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2018(035)010【摘要】精确提取相位信息是结构光三维形貌测量的关键,鉴于现有的光纤干涉条纹图像相位提取方法存在测量精度低,不适用于对动态物体测量的问题,提出了基于希尔伯特变换的相位恢复算法.利用两次希尔伯特变换法从单幅条纹图中获取正弦和余弦分量,由这两个分量构造解析信号,通过解析信号得到复杂图像的包裹相位信息,再通过相位解包裹实现对全场相位分布信息的获取.分别通过计算机仿真和M-Z 光纤干涉仪实际投射干涉条纹图像进行实验,结果表明,改进的方法不仅可以精确地恢复相位信息,而且大大提升了计算速度.【总页数】4页(P389-392)【作者】段晓杰;赵鹤;汪剑鸣;王重祁【作者单位】天津工业大学电子与信息工程学院,天津300387;天津市光电检测技术与系统重点实验室,天津300387;天津工业大学电子与信息工程学院,天津300387;天津市光电检测技术与系统重点实验室,天津300387;天津工业大学电子与信息工程学院,天津300387;天津市光电检测技术与系统重点实验室,天津300387;天津工业大学电子与信息工程学院,天津300387;天津市光电检测技术与系统重点实验室,天津300387【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.一种新的正弦相位调制干涉条纹相位稳定方法 [J], 伯恩;段发阶;冯帆;吕昌荣;傅骁2.一种正弦相位调制光纤干涉条纹相位稳定方法 [J], 伯恩;段发阶;冯帆;吕昌荣;傅骁3.光干涉条纹检测中的一种并行迭代相位解缠算法应用研究 [J], 王超燕;陈欣扬4.干涉条纹图像处理的相位解包新方法 [J], 万文博;苏俊宏;杨利红;徐均琪5.动态干涉条纹相位差提取方法的研究 [J], 李敏;王选择;翟中生;周浩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种多高斯信号拟合的激光条纹中心线提取方法[发明专利]
![一种多高斯信号拟合的激光条纹中心线提取方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/f6cb3df0ff00bed5b9f31dff.png)
专利名称：一种多高斯信号拟合的激光条纹中心线提取方法专利类型：发明专利
发明人：叶秀芬,李传龙,陈尚泽,宫垠,刘文智,王潇洋
申请号：CN201610487738.4
申请日：20160628
公开号：CN106097430A
公开日：
20161109
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供的是一种多高斯信号拟合的激光条纹中心线提取方法。
本发明方法通过使用一组具有不同期望及方法的高斯信号，以不同的位置及权值组合起来，最大程度的拟合激光线条图像某一行像素值的分布，当找到最佳的拟合组合时，根据各个高斯信号组合时所处的位置即可做出对激光线条中心的最优估计。
本发明方法可以有效解决在激光线条图像的像素值分布无法满足对称性及均一性的情况下，准确地估计出激光线条的中心，提高3D扫描重建的精度。
申请人：哈尔滨工程大学
地址：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室国籍：CN
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基于焊缝图像信息的光条纹中心线提取
上海电力大学学报Journal of Shanghai University of ElecCic Power第37卷第2期2021年4月VoU37,No. 2Apr 2021DOE 10 . 3969/j. issn . 2096 -8299 . 2021.02 . 018基于焊缝图像信息的光条纹中心线提取廉杰1,吕学勤1,顾冬霞2,王敏3(1.上海电力大学，上海200090 ； 2.国网上海青浦供电公司，上海201700；3.国网上海市北供电公司，上海200040)摘要:为准确快速提取不同坡口的焊缝特征信息，采用改进Steger 算法在滤波去噪后的二值图像中提取出光条纹中心线。
首先，将原图像与Otsu 法相结合得到包含所有结构光条纹的矩形区域,利用高斯函数的可分 离性将图像的二维高斯卷积进行简化，用一次高斯行卷积和一次高斯列卷积进行替代，从而减少运算量。
由实验结果可知，改进后的算法不仅能更加准确地提取焊缝光条纹中心线，而且能够提升运行速度，满足实时性 的要求。
关键词：焊缝识别；光条纹中心线；特征提取中图分类号:TP249；TP391.7 文献标志码：A 文章编号：2096 -8299(2021)02 -0195 -05Extraction of Laser Stripe Center Line Based onWeld Image InformationLIAN Jie 1, LYU Xueqin 1, GU Dongxia 2, WANG Min 3(1. Shanghai University of Electric Power , Shanghai 200090, China ；2. Stt Gri Shanghai Qingpu Electric Power Suppfy Company , Shanghai 200000, China ；3. Stat Gid Shanghai Shibei Electric Power Supply Company , Shanghai 200040, China )Abstracr : In order to accurately and quickly extract the weld feature information of dCferentgroov/s , th/improv/d Stg/ralgorithm isus/d to /xtractth/las/rstrip/c/ntrlin/from th/fil-Cred binay image. Firstly , the ROI region is obtained by combining the original image with thethresho'd method.Then , according to theseparabiity ofGau s ian , thetwo-dimensiona'Gau s ian convo'ution oftheimageisequivaentto aGau s ian row convo'ution and aGau s ian co'umn con-vo'ution , so asto reducetheamountofcomputation.Theexperimenta'resu tsshow thatthewe'drecognition a'gorithm can accurate'y extractthewe'd aserstripecenterine , and can improvethe proce s ing speed to meettherea-timerequirements.Key wordt ： we'd recognition ； aserstripecenterine ； featureextraction焊接信息的自动提取对于实现焊接自动化有的焊缝识别技术的不断深入发展,其速度和准确着至关重要的作用。
光条中心提取
光条中心提取
光条中心提取是一种常用的图像处理技术，其主要目的是提取图像中的光条中心线。
在机器视觉和自动化控制等领域，光条中心提取常用于机器人视觉引导、工业检测、道路识别等方面。
光条中心提取的主要步骤如下:
1.滤波：首先，由于图像中存在噪点和干扰，需要进行高斯滤波等去噪处理，以增强图像的清晰度和对比度。
2.二值化：将图像转化为黑白二值图像，同时保留光条区域，并抑制掉其他区域的影响。
3.边缘检测：通过边缘检测算法（如Canny算法等）提取光条的边缘信息，并对边缘进行闭合处理，以得到光条的连续线条。
4.求取中心线：通过像素遍历，确定每个光条边缘的中心点坐标，并连接各点，得到光条的中心线。
5.优化处理：由于提取得到的光条中心线存在一定的误差和噪声，可以通过插值、拟合等技术，对光条中心线进行优化处理，以提高其精度和可靠性。
总之，光条中心提取是一种在机器视觉和自动化控制领域使用广泛的图像处理技术，其主要依赖于二值化、边缘检测、中心线提取等基本算法，并可结合其他图像处理技术进行完善和优化。