基于稀疏表達的強反射表面高光抑制方法研究.pdf

1、近年來，結(jié)構(gòu)光三維測量技術(shù)以其非接觸、測量時間短、準確率高等優(yōu)點被廣泛用于機器視覺、工業(yè)自動檢測、生物醫(yī)學(xué)、三維動畫等領(lǐng)域。但在實際作業(yè)中，對強反射表面物體進行結(jié)構(gòu)光三維測量時，因其物體表面的強反射特性導(dǎo)致采集到的圖像中部分有效信息丟失，這對后續(xù)的圖像處理算法有很大的影響，例如圖像識別、物體的匹配、重構(gòu)，物體追蹤等。本文圍繞著強反射表面編碼光測量這一主題，針對強反射表面編碼光測量時，存在著高光難以去除、去高光時編碼圖像信息丟失的問題進行

2、研究。
　　本文首先對國內(nèi)外的高光抑制研究理論進行了學(xué)習(xí)和歸納總結(jié)，分析了結(jié)構(gòu)光三維測量原理，并在此基礎(chǔ)上進行實驗總體方案設(shè)計，該設(shè)計包含系統(tǒng)配置、編碼光選取、平臺搭建。通過前期的理論準備，以及對當前的研究熱點稀疏表示理論相關(guān)知識的學(xué)習(xí)和分析，本文提出了空間自適應(yīng)迭代奇異值閾值(SAIST)算法進行高光抑制研究，該算法具有提高相似信息精度，增強圖像細節(jié)信息，簡化迭代過程中空間、時間復(fù)雜度，自適應(yīng)地去除高光像素等優(yōu)點。
　　在

3、分析SAIST算法的基礎(chǔ)上，本文選用強反射性質(zhì)較強的陶瓷瓶與陶瓷盤進行三維重構(gòu)實驗，實驗結(jié)果表明SAIST算法可以很好的恢復(fù)高光圖像中丟失的有效信息，高光區(qū)域明顯縮小，三維重構(gòu)結(jié)果中高光像素點分別減少了54.88倍和39.67倍。此外，與傳統(tǒng)的高光抑制方法均衡化修正法、一致性敏感哈希算法的陶瓷瓶和陶瓷盤對比實驗結(jié)果顯示，SAIST算法的處理結(jié)果中高光像素點分別減少了10.11、18.69倍和7.56、13.44倍。結(jié)果顯示，不論從客觀測