导读:本文包含了条纹中心论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:激光条纹,连通域,质心法,骨架提取
条纹中心论文文献综述
席剑辉,包辉[1]（2019）在《基于改进质心法的激光条纹中心提取算法》一文中研究指出在激光测量系统中激光条纹中心位置的准确定位是整个测量系统的关键。由于激光的光源质量、目标物体表面粗糙度以及光源等因素影响激光条纹中心提取精度。提出一种改进的质心法的激光条纹中心提取算法,该算法利用差影法提取条纹目标,再基于连通域来对条纹目标去噪,通过细化法提取目标条纹的骨架,基于骨架的切线得到激光条纹的法向,最后运用质心法精确地提取激光条纹中心。经过验证,此算法具有提取精度高、实用性广以及鲁棒性好的特点。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年05期）
甘宏,张超,李林,罗文婷[2]（2019）在《复杂背景下激光条纹中心亚像素提取方法》一文中研究指出针对激光条纹中心提取的复杂背景及噪声干扰问题,提出一种自适应双阈值分割方法及改进灰度权重模型。首先对光条图像的特征及噪声来源进行分析,并采用双边滤波进行图像预处理;然后通过图像灰度直方图计算双阈值,并采用双阈值分区域处理获取二值化图像,从而提取初始条纹中心及条纹宽度;最后利用改进灰度权重模型提取激光条纹亚像素中心。将双阈值分割方法及改进灰度权重模型与传统算法进行对比,结果表明:双阈值分割方法较极值法、大津法能更加准确完整地提取激光条纹区域。对比提取的亚像素中心残差值,改进灰度权重模型(0.23)较灰度重心法(0.71)、极值法(0.86)、高斯拟合法(0.86)具有更优结果。本文方法能有效避免复杂背景以及激光条纹法线方向噪声的影响,提高中心定位精度,具有较高的抗噪能力与稳健性,适用于复杂背景下快速、精确的光条中心提取。(本文来源于《光电工程》期刊2019年02期）
王绍阳,李大华,高强,于晓[3]（2018）在《改进骨刺去除算法的结构光条纹中心检测》一文中研究指出在基于线结构光的叁维视觉检测系统中,激光条纹中心线的提取精度直接影响了整个系统的精度。针对形态学骨架法提取激光条纹中心线时会存在大量骨刺导致条纹中心线粗糙且不连通,传统去骨刺算法无法快速精确的去除骨刺等问题,提出一种改进的基于骨架分枝起点定位去骨刺算法。该方法可以利用分枝起点和交叉点的定位标记准确分离骨架主干和骨架分枝,设定合理阈值去除骨刺,并通过标记点快速恢复骨架主干,从而减少了骨刺去除及骨架主干恢复的时间。实验结果表明:该算法能够有效去除骨刺,保留完整平滑、具有单相连通性的激光条纹中心线,提高了检测精度和检测效率,满足叁维表面的快速精确检测。(本文来源于《激光杂志》期刊2018年10期）
王胜春,韩强,王昊,赵鑫欣,戴鹏[4]（2019）在《行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的提取方法》一文中研究指出研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割;通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向,并构造了相应的方向模板;利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明,该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响,单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms,误差均值约为0.082 pixel,标准差为0.047 pixel,兼顾了光条中心提取的时效性和准确率。(本文来源于《光学学报》期刊2019年02期）
刘剑,刘丽华[5]（2019）在《基于海森矩阵与区域增长的激光条纹中心提取》一文中研究指出准确、快速地提取结构光条纹中心是叁维测量系统中的关键问题。针对现存的结构光条纹中心提取精度与速度之间的矛盾,提出一种全新的基于海森(Hessian)矩阵与区域增长相结合的激光条纹中心提取方法。采用自适应阈值法提取图像的感兴趣区域,利用灰度值最大法确定像素级条纹中心的初始位置;利用Hessian矩阵求取初始点法线方向上的亚像素级光条中心点;将光条中心点作为种子点进行区域增长迭代运算,从而精确提取条纹中心。区域增长算法解决了传统方法中存在的大量高斯卷积运算的问题,提高了条纹中心的提取速度。实验结果表明,该算法提取的条纹中心准确度高,满足叁维测量系统中实时在线的要求。该算法的均方差相比于灰度重心法降低了2.02pixel,提取速度相比于Steger法提高了40倍。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2019年02期）
何雯[6]（2018）在《精确提取光饱和与物体边缘线结构光条纹中心的方法研究》一文中研究指出基于叁角法的叁维扫描技术在农业、医疗、高铁列车检修等领域应用广泛,其目的是获取物体表面高精度的叁维点云数据,而激光光条中心提取是扫描的关键环节。但在实际叁维扫描过程中出现光饱和或当激光扫描至物体边缘时,现有提取算法提取精度不高,不能满足需求。因此本论文旨在针对出现光饱和、激光扫描至物体边缘两种情况,为“基于双目视觉的线结构光叁维扫描系统”研究出高精度的光条中心提取算法。论文主要完成了以下工作:(1)主要研究了图像预处理方法。根据图像噪声特点选取中值滤波法进行图像去噪,根据图像特征选取最大类间方差法进行图像分割,并用选取的预处理方法对出现光饱和与扫描至物体边缘时的光条图像进行了预处理。(2)提出了一种在光饱和情况下精确提取光条中心的算法。扫描过程中出现光饱和时,光条中心点附近的像素光强均相同,其它位置的像素光强依旧符合高斯分布,则拟合出完整的条纹光强分布,取其极大值点作为光条中心点。实验结果表明,采用本研究改进算法提取光饱和时的光条图像中心线,其精度高于极值法、灰度重心法、几何中心法的提取结果,避免了光饱和对提取精度的影响。(3)提出了一种激光扫描至物体边缘时精确提取光条中心的算法。激光扫描到待测物体边缘时,有一部分激光落在背景上,造成获得的光条图像有残缺,则先拟合出其完整的条纹光强分布,找到极大值点,再用极大值点跟边缘处像素点的相对位置进行比较,判断出光条中心点。实验结果表明,采用本研究改进算法提取物体边缘光条图像的中心线,其精度高于极值法、灰度重心法、曲线拟合法的提取结果,避免了光条图像残缺对提取精度的影响,满足扫描对于提取精度的要求。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2018-05-01）
朱育飞[7]（2018）在《基于结构光条纹中心提取的柔性膜离面振动分布测量研究》一文中研究指出随着柔性电子技术的不断发展,作为其批量制备首选的卷绕(R2R)工艺,近年来受到了广泛关注。为提高柔性电子的制备效率,需要在控制柔性膜张力的同时,尽可能地提高柔性膜的输送速度。然而,辊轴非圆度性、膜-辊间滑动、辊轴不平行以及张力非均匀分布等因素的存在,导致柔性电子制备效率和质量受到了较大的限制。柔性膜张力波动、非均匀分布等又会引起膜的振动、褶皱,甚至断裂;而离面振动及其分布变化又会影响柔性电子制备时的定位、变形以及图案化工艺的稳定。本文立足于柔性膜离面振动分布测量的迫切需求,基于结构光中心线提取算法探索薄膜振动规律,进而设计了一套实现柔性膜离面振动分布测量的测量方案与装置,其主要工作包括:(1)提出了一套柔性薄膜离面振动分布测量系统。基于单目视觉结构光系统,建立了离面振动分布测量系统数学模型并进行了模型优化,从而获取了运动薄膜上任意一点的振动幅值与该点在图像中对应点坐标之间的关系。并根据实际工况进行硬件选型。(2)设计了一套精确提取柔性膜上条纹光中心线坐标的算法框架。以主成分分析法为基础,将对图像灰度空间的处理转换至图像梯度空间的处理,求解图像梯度向量协方差矩阵从而获取条纹截面法线方向,最终获取条纹中心线精确坐标。同时进行验证实验,验证了本算法的准确性与实时性。(3)提出了一种双目视觉薄膜离面振动分布测量模型。基于单目视觉薄膜振动分布测量系统的若干不足,利用立体标定以及Bouguet立体校正简化了传统双目视觉的复杂模型,利用视差法的原理搭建了任意摆放的薄膜离面振动分布测量模型。最后,进行了双目相机的标定实验以及校正实验。(4)进行了柔性薄膜离面振动分布测量验证实验。利用本文所构建的系统模型以及条纹中心线提取算法,对不同状态下运动薄膜的振动幅值与频率进行检测,并与理论弦模型下自由振动频率进行对比,实验验证了所设计的振动测量系统具有较好的振动分布测量效果。综上所述,本文所提出的面向卷绕工艺的结构光薄膜离面振动分布测量系统,能够对处于不同状态下的运动薄膜进行轴向上的离面振动分布测量,精度较高且实时性好,同时有望扩展至其他类似应用工艺与领域。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-05-01）
南方,李大华,高强,于晓[8]（2018）在《改进Steger算法的自适应光条纹中心提取》一文中研究指出在线结构光视觉测量系统中,激光条纹中心线的准确提取是特别关键的步骤,影响了后续的测量精度。当激光条纹宽度的变化范围较大时,Steger法不能精准的提取出激光条纹中心线。因此提出一种基于Steger算法的自适应激光条纹中心线提取方法。该方法先利用自适应阈值法有效的提取出条纹区域,然后通过随机霍夫变换求出条纹区域的边缘线,再通过法线计算出光条区域的宽度值,最后根据宽度值分割光条区域,分别设定恰当的参数进行Steger法的提取。实验结果与骨架细化法和传统的Steger算法相比,准确实现了激光条纹中心线的提取,提高了稳定性和精度。(本文来源于《激光杂志》期刊2018年01期）
辛军强,吴远波,黄劼[9]（2018）在《大曲率激光条纹中心线提取方法研究》一文中研究指出激光叁维扫描中线激光条纹中心位置的确定直接决定了检测的精度。检测系统需要在恶劣工况下快速完成图像采集和处理,精度和实时性要求高。在铆钉表面激光条纹曲率变化大且实时性要求高的情况下,采用了基于并行形态学细化和方向模板的灰度重心法,对图像光条ROI进行运算,准确高速提取激光条纹中心线。该方法检测速度快、精度高,满足检测系统设计要求。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2018年02期）
赵彬,马国军[10]（2017）在《线激光条纹中心亚像素定位研究》一文中研究指出针对现有算法不能兼顾线激光条纹提取速度和精度的缺陷,根据激光条纹红色通道分量的纹理特性,提出自适应阈值加权重心法进行激光条纹的亚像素定位。该方法以含激光条纹的图像中的红色通道分量为研究对象,将Otsu算法得到的自适应阈值对激光条纹进行粗提取,最后利用加权重心法获取激光条纹的亚像素坐标。自适应阈值加权重心法消除了背景对提取激光条纹的影响,增加了光强较强点在重心法中的权重,缩小了有效数据的范围,减少了重心法的计算量。实验表明,该方法具有较快速度和较高的精度,可应用于实时扫描测距系统中。(本文来源于《电子设计工程》期刊2017年24期）
条纹中心论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对激光条纹中心提取的复杂背景及噪声干扰问题,提出一种自适应双阈值分割方法及改进灰度权重模型。首先对光条图像的特征及噪声来源进行分析,并采用双边滤波进行图像预处理;然后通过图像灰度直方图计算双阈值,并采用双阈值分区域处理获取二值化图像,从而提取初始条纹中心及条纹宽度;最后利用改进灰度权重模型提取激光条纹亚像素中心。将双阈值分割方法及改进灰度权重模型与传统算法进行对比,结果表明:双阈值分割方法较极值法、大津法能更加准确完整地提取激光条纹区域。对比提取的亚像素中心残差值,改进灰度权重模型(0.23)较灰度重心法(0.71)、极值法(0.86)、高斯拟合法(0.86)具有更优结果。本文方法能有效避免复杂背景以及激光条纹法线方向噪声的影响,提高中心定位精度,具有较高的抗噪能力与稳健性,适用于复杂背景下快速、精确的光条中心提取。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
条纹中心论文参考文献
[1].席剑辉,包辉.基于改进质心法的激光条纹中心提取算法[J].火力与指挥控制.2019
[2].甘宏,张超,李林,罗文婷.复杂背景下激光条纹中心亚像素提取方法[J].光电工程.2019
[3].王绍阳,李大华,高强,于晓.改进骨刺去除算法的结构光条纹中心检测[J].激光杂志.2018
[4].王胜春,韩强,王昊,赵鑫欣,戴鹏.行车环境下钢轨轮廓激光条纹中心的提取方法[J].光学学报.2019
[5].刘剑,刘丽华.基于海森矩阵与区域增长的激光条纹中心提取[J].激光与光电子学进展.2019
[6].何雯.精确提取光饱和与物体边缘线结构光条纹中心的方法研究[D].西北农林科技大学.2018
[7].朱育飞.基于结构光条纹中心提取的柔性膜离面振动分布测量研究[D].华中科技大学.2018
[8].南方,李大华,高强,于晓.改进Steger算法的自适应光条纹中心提取[J].激光杂志.2018
[9].辛军强,吴远波,黄劼.大曲率激光条纹中心线提取方法研究[J].信息与电脑(理论版).2018
[10].赵彬,马国军.线激光条纹中心亚像素定位研究[J].电子设计工程.2017