面向大尺寸检测CCD图像中心提取精度的研究
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摘要
大尺寸测量中,数字图像处理技术起到了至关重要的作用,而图像中心特征的提取精度是影响数字图像处理的核心因素之一。目前常用的中心特征的提取方法是传统质心法、灰度阈值质心法、平方加权质心法和高斯曲面拟合法质心法。由于采集图像时物体距CCD像面距离不固定,上述方法对不同物距采集的图像中心特征提取效果不同。现将在理论分析和仿真实验验证2个方面对这4种方法的特性进行比较。实验结果表明:高斯拟合质心法更适合较远距离采集图像的标定,而另3种质心法更适合较近距离采集图像的标定。
In large scale measurement,digital image processing technique plays an essential role.And the precision of center extraction is one of the core factors that impact digital image processing.The common methods are traditional centroid method,gray threshold centroid method,square weighting centroid method and gauss curve fitting centroid method.For that the results of these extraction methods at different distances are different,the characters of these four methods are compared both through theoretical analysis and simulation experiment.The results show that Gauss curve fitting centroid method is more suitable for pictures taken from longer distance,while the other three methods are more suitable for photos taken from shorter distance.
引文
[1]邾继贵,王鑫,王大为,等.光学坐标测量系统技术研究[J].传感技术学报,2007(4):778-780.
    [2]刘丹平,胡渝.提高光斑图像质心精度的去噪方法[J].光电工程,2005(8):56-58.
    [3]李春艳,谢华,李怀锋,等.高精度星敏感器星点光斑质心算法[J].光电工程,2006(2):41-44.
    [4]杨博雄.CCD细分技术及其应用研究[D].北京:中国地震局地球物理研究所,2005.
    [5]蔡胜兵,段哲民,高进,等.概率加权质心跟踪算法研究[J].红外与激光工程,2008(4):621-623.
    [6]孔兵,王昭,谭玉山.激光光斑的高斯拟合[J].激光技术,2002(4):277-278.
    [7]任永杰,郑继贵,杨学友,等.机器人柔性视觉检测系统现场标定技术[J].机器人,2009(1):82-86.

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