为了在多噪声环境中精确提取激光条纹中心，采用改进的灰度权重模型, 提取激光条纹的亚像素中心。通过均值阈值法以及改进的灰度权重模型对3维激光成像系统采集的图像进行了处理，并与传统的算法进行对比。结果表明，该算法能够较为完整地提取激光条纹区域，并且其平均拟合相关系数为0.9809（最接近1），平均列坐标最大差值为0.4518pixel（最接近0）,平均变异系数为0.0062（最接近0）,相对其它方法具有更优的结果，能够抑制多噪声环境对于激光条纹提取的影响，精确提取激光条纹的亚像素中心，具有较好的鲁棒性。该算法为精确提取激光条纹的中心提供了参考。

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。