激光光切法三维测量中低反射率目标图像的处理.pdf

2003年十一省(市)光学学术会议论文集 激光光切法三维测量中低反射率目标图像的处理 刘震弧何平安王海涛楼越焕 武汉大学电子信息学院，武汉市珞瑜路129号，430079 摘要针对工业三维测量中，激光光切法测量低反射率物体所形成图像的特点，本文礼充分考虑实际环境影响 的前提下，提出了两种可行的处理方法：阈值分割法和边界跟踪法。同时，探讨了这两种方法各自的适用条件。 实践表明：这两种方法能有效消除噪声的干扰，准确提取投影轮廓线。经过细化后的投影轮廓图像处理精度到达 亚像素级，能满足T业三维测量的要求。 关键词 光切泫，图像处理，阈值分割，边界跟踪 1．引 言 光切法是近十多年来发展起来的一种非接触摄像测量方法【1】oEhq线光源产生的光平面投射到被 测物体表面，形成一条明亮的投影轮廓线，如图1所示。 计算机通过CCD摄像机和图像采集卡，可获得投影轮 廓的数字图像。利用CCD与激光照明系统之间的相互 关系，建立相应数学模型，经计算机处理即得该目标物 体表面的全部三维轮廓信息。该方法原理直观、装置简 计算机 单、三维重建方便，是一种应用领域十分广泛的非接触 测量方法。 投影轮廓线的提取是光切法轮廓提取的关键所在。 笔者基于图像处理的一般理论，结合光切法工业三维测 量投影低反射率目标形成轮廓图像的特点，将二维最大 图1光切法_[业三维测量示意图 类间方差法应用于此，并改进了通常有哪些信誉好的足球投注网站最大灰度值的 方法。 投影轮廓线的提取 在噪声不太明显的情况下，轮廓线和背景的对比度非常明 显，用简单的图像分割技术就很容易提取轮廓线。但由于工业 三维测量的环境一般都比较差，特别是在露天的情况下，太阳 的直射使得激光光刀形成的投影轮廓线和背景的对比度下降， 尤其是对低反射率的物体更是如此。同时，被测物体的表面反 射特性不同，使得图像的灰度分布往往很不均匀。再加上激光 本身的散斑噪声，CCD内部产生的热噪声和电噪声【2I，由CCD 所获得的图像不可避免的带有很大的噪声。图2所示为某一工 业三维测量系统所得到的露天实验测量图像。对这种带有很大 图2实验模拟激光光切法三维测量图 噪声的图像，必须对一般的图像处理方法加以改进，以满足工业测量的需要。下面以图2所示图像为 例，分别讨论各种处理方法。 2．1阈值分割法 闽值分割是图像处理的基本问题【31，其目的是按照灰度级，将图像空问划分成与现实景物相对应的 一些有意义的区域。在实际应用领域中，图像可视为具有不同灰度级的两类区域(目标和背景)组成。 319 2003年十一省(市)光学学术会议论文集 此时，呵从灰度级图像出发，选取一个合适的阈值，以确定每一图像点麻属丁__．目标还是背景区域，从而 产生相应的二值图像。更～般地，可以选择多个阈值，把整个灰度级范闻划分为儿段，称之为多阂值分 害一。 闽值的选取是图像闽值分割的关键。若阈值选得过高，则过多的¨标点将误归为背景；反之会出 现相反情况。这势必影响分割出来目标的大d,矛tJ形状，甚至会使目标火落。在图3所示的情况下，激 光投影轮廓线与所在的背景分布并不一样，此时，采用通常的单一fJ限法无法保证图像分割的质量。 从模式识别的理论米看，不同门限值会导出不同的类型分割，只有最位fJ限才能得到最佳的区域分割。 这种方法称之为最人类间方差法15l。但由于最大类间方差法在背景噪卢很火的时候，也就是信号在图 像中所t0的比例太小的时候，阈值往往很低，分割出来的图像噪声太人，需要将其改进，称之为二维 最火类问方著法15I。它不仅考虑像元本身的灰度变化特征，还结合像冗邻域的灰度变化特征，其原理 如卜： 没图像的灰度共有L-1级。那么，像素邻域的平均灰度也分为L一1级，在每个像点处计算其邻域 平均灰度，由此形成一个二元组：像点的灰度和其邻域的平均灰度值。改．：元组(j，f)出现的频数为五，， 可以定义相应的联合概率密度Pi；为： Pq=f4j N 式中，N为图像的像素点数，并且：