线结构光光条中心提取的变阈值分割算法.docx

"基于 Otsu 阈值的变阈值分割算法在结构光条中心提取中的应用" 本文提出了一种基于 Otsu 阈值的变阈值分割算法，用于解决结构光条中心提取中光强分布不均的问题。该算法首先使用 Otsu 算法计算每一行的最佳分割阈值，然后对图像进行逐行变阈值分割，最后使用几何中心法提取中心线。 结构光条中心提取是计算机视觉领域中的一个重要问题，广泛应用于物体表面三维重建和测量。当前，线结构光光条中心提取的方法主要有几何中心法、Steger 法、细化法、极值法、方向模板法和灰度重心法等。然而，这些方法都有其缺陷，例如 Steger 算法容易受到光强分布不均的影响，而灰度重心法需要降噪处理。 本文提出的变阈值分割算法可以有效地解决结构光条中心提取中的问题。该算法首先统计图像中每行像素的灰度直方图，然后使用 Otsu 算法计算每一行的最佳分割阈值。接着，对图像进行逐行变阈值分割，去除背景噪声的影响。使用几何中心法提取二值图像中的中心线。 实验结果表明，本文提出的方法可以更好地提取结构光条中心，避免了光强分布不均和背景噪声的影响。与灰度重心法和 Steger 法相比，本文方法可以保留更多的光条信息。 本文的贡献在于，提出了一个基于 Otsu 阈值的变阈值分割算法，解决了结构光条中心提取中的问题。该算法可以广泛应用于计算机视觉领域，例如物体表面三维重建和测量。 关键词：结构光条中心；Otsu 阈值；变阈值分割；计算机视觉。 在计算机视觉领域中，结构光条中心提取是一个重要的问题。当前，已经有多种方法用于解决这个问题，例如几何中心法、Steger 法、细化法、极值法、方向模板法和灰度重心法等。然而，这些方法都有其缺陷，例如 Steger 算法容易受到光强分布不均的影响，而灰度重心法需要降噪处理。 本文提出的变阈值分割算法可以有效地解决结构光条中心提取中的问题。该算法首先统计图像中每行像素的灰度直方图，然后使用 Otsu 算法计算每一行的最佳分割阈值。接着，对图像进行逐行变阈值分割，去除背景噪声的影响。使用几何中心法提取二值图像中的中心线。 本文的方法可以广泛应用于计算机视觉领域，例如物体表面三维重建和测量。该算法可以解决结构光条中心提取中的问题，例如光强分布不均和背景噪声的影响。实验结果表明，本文提出的方法可以更好地提取结构光条中心，避免了光强分布不均和背景噪声的影响。 本文提出了一种基于 Otsu 阈值的变阈值分割算法，用于解决结构光条中心提取中的问题。该算法可以广泛应用于计算机视觉领域，例如物体表面三维重建和测量。