CN109115127B - 一种基于贝塞尔曲线的亚像素峰值点提取算法 - Google Patents

一种基于贝塞尔曲线的亚像素峰值点提取算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于贝塞尔曲线的亚像素峰值点提取算法。首先通过相机采集到激光条纹图像后输入计算机中，并对图像进行预处理；然后，对经过预处理的图像逐行遍历，比较各点灰度值，确定贝塞尔曲线的四个控制顶点；利用四个控制顶点，带入三次贝塞尔曲线参数方程求取亚像素峰值点坐标。该方法为激光线扫描测量技术提供了一种普适、快速、准确的亚像素精度峰值点计算方法，计算结果可靠。

Description

一种基于贝塞尔曲线的亚像素峰值点提取算法
技术领域
本发明涉及几何量测量领域，具体是激光线扫描测量技术中一种基于贝塞尔曲线的亚像素峰值点提取算法。
背景技术
工业生产中，为了保证产品的制造精度，常常需要对产品的几何尺寸进行精确的三维测量。实际应用中，对于几何尺寸复杂且精度要求高的产品或零件，目前采用的传统手工测量或接触式测量，存在效率低，采样点稀疏等问题，无法满足工业生产的效率与精度要求。使用激光线扫描或其他方式的非接触测量，是解决上述问题的有效途径，是目前复杂外形零部件检测常用技术手段。
在使用激光线扫描的非接触测量技术中，准确地从激光条纹图像中提取灰度峰值点是一项关键技术。目前，获取激光条纹图像灰度峰值点主要有如质心法、高斯近似法、线性插值法等亚像素精度提取算法。但上述算法在实际使用中存在如下缺点：
(1)实际测量中，激光条纹图像可能出现饱和情况。对于这种情况，采用现有算法无法计算灰度峰值点坐标；
(2)现有算法将激光条纹图像灰度值分布近似为正态分布，但在实际情况中由于激光器发射器发射的激光并不严格垂直于被测平面，相机镜头与相平面与激光条纹所在平面也非严格平行，导致实际采集到的条纹图像强度分布并非正态分布，因而容易导致计算结果存在较大误差。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于贝塞尔曲线的亚像素峰值点提取算法，以实现对存在饱和现象以及光强分布不符合正态分布时激光条纹图像峰值点的亚像素提取，从而提高激光线扫描测量系统的精确及稳定性。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：
一种基于贝塞尔曲线的亚像素峰值点提取算法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)、通过相机采集到激光条纹图像后输入计算机中，并对图像进行灰度变换，图像滤波以及图像分割等预处理；
(2)、对经过预处理的图像逐行遍历，比较各点灰度值，确定贝塞尔曲线的四个控制顶点；
(3)、利用四个控制顶点，代入三次贝塞尔曲线参数方程求取亚像素峰值点坐标。
所述的一种基于贝塞尔曲线的亚像素峰值点提取算法，其特征在于：所述步骤(2)过程如下：
(2a)设图像第i行一点pj＝(xj,yi),(j＝0,…,n)的灰度值为zj，从左向右逐行遍历像素点灰度值找到每一行的第一个最大灰度值点pm＝(xm,yi)；
(2b)对比zm、zm+1和zm+2，如果zm＝zm+1＝zm+2，此时图像存在饱和现象，此时从左向右从pm点开始遍历该行像素点灰度值，找到第一个满足zw<zm的点pw＝(xw,yi),此时，记录四个控制顶点为c0＝(xm-1,zm-1)、c1＝(xm,zm)、c2＝(xw-1,zw-1)、c3＝(xw,zw)；否则，转至(2c)；
(2c)若仅有zm＝zm+1，记录四个控制顶点为c0＝(xm-1,zm-1)、c1＝(xm,zm)、c2＝(xm+1,zm+1)、c3＝(xm+2,zm+2)；否则转至(2d)；
(2d)若zm+1≥zm-1,记录四个控制顶点为c0＝(xm-1,zm-1)、c1＝(xm,zm)、c2＝(xm+1,zm+1)、c3＝(xm+2,zm+2)；否则转至(2e)；
(2e)记录四个控制顶点为c0＝(xm-2,zm-2)、c1＝(xm-1,zm-1)、c2＝(xm,zm)、c3＝(xm+1,zm+1)。
所述的一种基于贝塞尔曲线的亚像素峰值点提取算法，其特征在于：所述步骤(3)过程如下：
将步骤(2)得到的四个控制顶点c0、c1、c2、c3代入三次贝塞尔曲线方程B(t)，即B(t)＝c0(1-t)3+3c1t(1-t)2+3c2t2(1-t)+c3t3,t∈[0,1]，计算得到纵坐标最大值对应的横坐标即为所求激光条纹峰值点亚像素位置。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：该算法计算简单，可用于激光条纹图像峰值点的在线提取；该算法对扫描结构光中心线计算稳定可靠，在出现图像饱和等情况下也可以计算出较为准确的峰值点位置。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
图2为实施例中激光条纹图像饱和时贝塞尔曲线控制顶点及贝塞尔曲线示意图。
图3为实施例中有两相等灰度值最大点时贝塞尔曲线控制顶点及贝塞尔曲线示意图。
图4为实施例中灰度值最大点的左侧点灰度值大于等于右侧点灰度值时贝塞尔曲线控制顶点及贝塞尔曲线示意图。
图5为实施例中灰度值最大点的右侧点灰度值大于左侧点灰度值时贝塞尔曲线控制顶点及贝塞尔曲线示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于贝塞尔曲线的亚像素峰值点提取算法的流程图，该方法包括下列顺序的步骤：
(1)、通过相机采集到激光条纹图像后输入计算机中，并对图像进行灰度变换，图像滤波以及图像分割等预处理；
(2)、对经过预处理的图像逐行遍历，比较各点灰度值，确定贝塞尔曲线的四个控制顶点；
(3)、利用四个控制顶点，代入三次贝塞尔曲线参数方程求取亚像素峰值点坐标。
现结合附图和具体实施例对本发明进一步详细的说明。
实施例一
本实施例是对结构光条纹图像一行像素点中峰值点进行提取，包括以下步骤：
步骤(1)：采集激光条纹图像并进行灰度变换，图像滤波以及图像分割等预处理；
步骤(2)：对经过预处理的图像逐行遍历，比较各点灰度值，确定贝塞尔曲线的四个控制顶点。
(2a)设图像第i行一点pj＝(xj,yi),(j＝0,…,n)的灰度值为zj，从左向右逐行遍历像素点灰度值找到每一行的第一个最大灰度值点pm＝(xm,yi)；
(2b)对比zm、zm+1和zm+2，如果zm＝zm+1＝zm+2，此时图像存在饱和现象，此时从左向右从pm点开始遍历该行像素点灰度值，找到第一个满足zw<zm的点pw＝(xw,yi),此时，记录四个控制顶点为c0＝(xm-1,zm-1)、c1＝(xm,zm)、c2＝(xw-1,zw-1)、c3＝(xw,zw)；否则，转至(2c)；
(2c)若仅有zm＝zm+1，记录四个控制顶点为c0＝(xm-1,zm-1)、c1＝(xm,zm)、c2＝(xm+1,zm+1)、c3＝(xm+2,zm+2)；否则转至(2d)；
(2d)若zm+1≥zm-1,记录四个控制顶点为c0＝(xm-1,zm-1)、c1＝(xm,zm)、c2＝(xm+1,zm+1)、c3＝(xm+2,zm+2)；否则转至(2e)；
(2e)记录四个控制顶点为c0＝(xm-2,zm-2)、c1＝(xm-1,zm-1)、c2＝(xm,zm)、c3＝(xm+1,zm+1)。
步骤3：将步骤(2)得到的四个控制顶点c0、c1、c2、c3代入三次贝塞尔曲线方程B(t)，即B(t)＝c0(1-t)3+3c1t(1-t)2+3c2t2(1-t)+c3t3,t∈[0,1]，计算得到纵坐标最大值对应的横坐标即为所求激光条纹峰值点亚像素位置。
以上实施方式仅用于说明本发明，而非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的保护范畴。

Claims (2)

1.一种基于贝塞尔曲线的亚像素峰值点提取算法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)、通过相机采集到激光条纹图像后输入计算机中，并对图像进行灰度变换，图像滤波以及图像分割等预处理；
(2)、对经过预处理的图像逐行遍历，比较各点灰度值，确定贝塞尔曲线的四个控制顶点，包括如下具体步骤：
(2a)设图像第i行一点pj＝(xj，yi)，(j＝0，…，n)的灰度值为zj，从左向右逐行遍历像素点灰度值找到每一行的第一个最大灰度值点pm＝(xm，yi)；
(2b)对比zm、zm+1和zm+2，如果zm＝zm+1＝zm+2，此时图像存在饱和现象，此时从左向右从pm点开始遍历该行像素点灰度值，找到第一个满足zw＜zm的点pw＝(xw，yi)，此时，记录四个控制顶点为c0＝(xm-1，zm-1)、c1＝(xm，zm)、c2＝(xw-1，zw-1)、c3＝(xw，zw)；否则，转至(2c)；
(2c)若仅有zm＝zm+1，记录四个控制顶点为c0＝(xm-1，zm-1)、c1＝(xm，zm)、c2＝(xm+1，zm+1)、c3＝(xm+2，zm+2)；否则转至(2d)；
(2d)若zm+1≥zm-1，记录四个控制顶点为c0＝(xm-1，zm-1)、c1＝(xm，zm)、c2＝(xm+1，zm+1)、c3＝(xm+2，zm+2)；否则转至(2e)；
(2e)记录四个控制顶点为c0＝(xm-2，zm-2)、c1＝(xm-1，zm-1)、c2＝(xm，zm)、c3＝(xm+1，zm+1)；
(3)、利用四个控制顶点，代入三次贝塞尔曲线参数方程求取亚像素峰值点坐标。
2.根据权利要求1所述的一种基于贝塞尔曲线的亚像素峰值点提取算法，其特征在于：所述步骤(3)过程如下：
将步骤(2)得到的四个控制顶点c0、c1、c2、c3代入三次贝塞尔曲线方程B(t)，即B(t)＝c0(1-t)3+3c1t(1-t)2+3c2t2(1-t)+c3t3，t∈[0，1]，计算得到纵坐标最大值对应的横坐标即为所求激光条纹峰值点亚像素位置。
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