在复杂的条件下,用于基于立体视觉的手持式多激光扫描仪的受污染的多激光的恢复方法

科学领域:

• 计算机视觉 计算机视觉
• 图像处理 图像处理
• 计量学 计量学 计量学

背景情况:

• 精确的3D重建依赖于精确的激光条纹提取.
• 激光条带中的污染和中断对数据采集和分析构成重大挑战.
• 现有的方法经常与复杂的噪声模式和碎片化的条纹数据作斗争.

研究的目的:

• 开发一种强大而准确的方法来回收受污染的多激光条纹.
• 为了提高从中断的激光条纹中提取中心线的精度.
• 在具有挑战性的成像条件下提高3D信息恢复的可靠性.

主要方法:

• 一种噪声检测方法,可以从多条纹图像中分离单个激光条纹.
• 基于诸如宽度和灰色值等特征的DBSCAN聚类算法来识别和将噪声从有效的条纹数据中分离出来.
• 改进了Shepard和辐射基函数 (RBF) 插值,以从非噪声段准确地提取中心线.
• 来自立体相机 (左和右) 的3D数据的融合,以重建受损的特征.

主要成果:

• 成功识别和细分受污染的激光条纹.
• 间断条纹的噪音和非噪音部分之间的有效区分.
• 从处理的激光条纹数据中精确地提取中心线.
• 证明了3D信息融合在恢复受损特征方面的有效性.

结论:

• 拟议的方法为恢复受污染的多激光条纹提供了强大的解决方案.
• 集成噪声检测,DBSCAN集群和先进的插值显著提高了中心线提取精度.
• 该算法有效地重建3D信息,克服了条纹损伤和噪声带来的挑战.