基于照度場的自適應(yīng)閾值分割與結(jié)構(gòu)光圖像解碼方法的研究.pdf

1、近十幾年來，機器視覺在移動機器人導(dǎo)航、工業(yè)智能控制、以及安防跟蹤等領(lǐng)域得到了越來越多的應(yīng)用，已成為熱點研究領(lǐng)域之一。結(jié)構(gòu)光視覺技術(shù)作為雙目機器視覺研究領(lǐng)域的一個分支，它通過對投射在目標(biāo)對象上模式符號的解碼分析，重構(gòu)出目標(biāo)曲面的三維幾何結(jié)構(gòu)模型。由于結(jié)構(gòu)光具有簡單、可靠等特點，因此，在機器視覺研究領(lǐng)域中占據(jù)較大優(yōu)勢，并得到越來越廣泛的應(yīng)用。
　　 本文針對于課題組前期在解碼方法存在的缺陷和待改進之處，在新的M陣列模式符號的基礎(chǔ)上，

2、提出了新的克服照度場的自適應(yīng)閾值分割方法以及改進型的M陣列結(jié)構(gòu)光的解碼方法。該方法較能適應(yīng)照度場的干擾，并為后期的三維重建提供了較好的數(shù)據(jù)支持。本文主要是從以下幾個方面進行了討論和研究。
　　 1.自適應(yīng)閾值分割方法的研究。為避免前期的多次閾值分割，本文采取一次性解決閾值分割問題。通過分析處于照度場中模式符號的分布特點，以模式符號的分布特點為基礎(chǔ)，結(jié)合正態(tài)點估計法，從全局遍歷掃描單位有效區(qū)域，進而高效地進行模式符號的閾值分割工作

3、。
　　 2.處理打斷的“段”。對于“段”的形成，若某一個符號域位置存在誤識別可能導(dǎo)致以該符號為中心的鄰域區(qū)域的若干個模式符號甚至成片區(qū)域的不能識別問題。故在文中利用回溯法提高“段”的形成過程，剔除不合規(guī)范的點信息，重新形成新的游程鏈。加強了單位區(qū)域模式符號算法的獨立性和健壯性。
　　 3.基于窗口唯一性的模式符號匹配。在模式符號圖像中若出現(xiàn)因被打斷或者干擾的誤識別符號時，這時可借助模式符號2×2形成的4符號窗口唯一性，