复杂干扰情况下的结构光条纹中心提取方法 
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Centerline Extraction of Structured Light Stripe Under Complex Interference
1 上海交通大学电子信息与电气工程学院电气工程系, 上海 200240
2 上海方菱计算机软件有限公司, 上海 200240
3 江苏科技大学计算机学院, 江苏 镇江 212003
图 & 表
图 1. 受被测物体表面污损影响发生断裂的激光条纹(模拟)
Fig. 1. Laser stripe that breaks due to surface contamination of the object being measured (simulation)
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图 2. 受光斑干扰的激光条纹(模拟)
Fig. 2. Laser stripe disturbed by light spot (simulation)
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图 3. 受火花干扰的激光条纹(模拟)
Fig. 3. Laser stripe disturbed by sparks (simulation)
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图 4. 密度聚类算法演示。(a)像素化处理的激光线图像;(b)对局部激光线图像的密度聚类分析
Fig. 4. Demonstration of density clustering algorithm. (a) Pixelated laser stripe image; (b) analysis of density clustering for local laser stripe image
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图 5. 对二值化图像进行密度聚类算法处理的伪代码
Fig. 5. Pseudo-code of density clustering algorithm for binary image
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图 6. 密度聚类算法修补断线能力的演示,ε=3,P=4
Fig. 6. Demonstration of density clustering algorithm to repair broken stripe, ε=3, P=4
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图 7. 基于核心点的图数据结构
Fig. 7. Graph data structure based on core points
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图 8. 断线干扰处理演示。(a)模拟断线干扰局部放大图;(b)对断线干扰的实验处理结果
Fig. 8. Demonstration of broken stripe processing. (a) Enlarged view of simulated broken stripe interference; (b) experimental results on broken laser stripe
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图 9. 对光斑干扰的实验处理结果
Fig. 9. Experimental results of light spot interference
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图 10. 对火花干扰的实验处理结果
Fig. 10. Experimental results of spark interference
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图 11. 图10的虚线框局部放大图
Fig. 11. Enlarged view of the dotted framed area of Fig. 10
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图 12. 不同受干扰图像提取结果相对于参考中心线的误差
Fig. 12. Errors of different disturbed image extraction results relative to the reference centerline
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图 13. 本文算法应用于实际光条图像时的提取结果。(a)~(d)原图;(e)~(h)局部放大图
Fig. 13. Extraction results of the proposed algorithm when applied to the actual stripe images. (a)--(d) Original images; (e)--(h) enlarged views
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表 1实验时密度聚类算法的参数设置
Table1. Parameter setting of density clustering algorithm during experiment
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表 2受干扰图像提取结果相对于参考中心线的均方根误差
Table2. RMSE of the disturbed image extraction results relative to the reference centerlineunit:pixel
| Picture | Wholeregion | Normalregion | Noisedregion | Noised region(image seam) |
|---|
| Fig. 1 | 0.423 | 0.371 | 0.807 | 2.028 | | Fig. 2 | 0.367 | 0.362 | 0.399 | 1.952 | | Fig. 3 | 0.384 | 0.362 | 0.455 | 1.306 |
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表 3不同算法的平均运行时间比较
Table3. Comparison of the average running time of different algorithmsunit:ms
| Picture | Image seamalgorithm | Proposedalgorithm |
|---|
| Fig. 1 | 257.13 | 6.26 | | Fig. 2 | 248.12 | 24.30 | | Fig. 3 | 247.94 | 25.33 |
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表 4不同算法应用于实际图像的平均运行时间比较
Table4. Comparison of the average running time of different algorithms used for practical imagesunit:ms
| Picture | Image seamalgorithm | Proposedalgorithm |
|---|
| Fig. 13(a) | 123.69 | 9.03 | | Fig. 13(b) | 126.82 | 6.13 | | Fig. 13(c) | 120.58 | 10.26 | | Fig. 13(d) | 70.90 | 20.76 |
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周渊, 孟祥群, 江登表, 唐厚君. 复杂干扰情况下的结构光条纹中心提取方法[J]. 中国激光, 2020, 47(12): 1204004. Zhou Yuan, Meng Xiangqun, Jiang Dengbiao, Tang Houjun. Centerline Extraction of Structured Light Stripe Under Complex Interference[J]. Chinese Journal of Lasers, 2020, 47(12): 1204004.
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