数字图像相关测量中,相关计算前会人工选取散斑区域进行区域限定。随着工业自动化的发展,面对散斑区域形状越来越复杂以及大量散斑图片的测量需求,找到一种散斑区域自动提取方法至关重要。本文根据散斑的特征,对比多种常规边缘检测方法,提出了一种基于二阶梯度熵函数的散斑区域自动提取判定函数,并通过分析不同的散斑图片,确定了最佳子区熵尺寸区间以及在不同散斑图中的自适应阈值区间,最终通过连通区域分割完成对散斑区域的自动提取。文中采用实际拍摄的散斑图对该方法进行验证,实验结果表明:子区熵尺寸取10 pixel以上,该算法对散斑区域表现敏感;自适应阈值取图中最大梯度熵值的Q-1. 25至Q范围内时,可以将散斑区域与背景区域有效分割。基本能完成对散斑区域的自动提取,达到了相关计算前散斑区域选择的目的。
类型: 期刊论文
作者: 胡慧然,但西佐,赵琪涵,孙方圆,王永红
关键词: 数字图像相关,散斑,二阶梯度熵,自适应阈值
来源: 中国光学 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 合肥工业大学仪器科学与光电工程学院
基金: 国家重点研发计划(No.2016YFF0101803),国家自然科学基金资助项目(No.51805137)~~
分类号: TP391.41
页码: 1329-1337
总页数: 9
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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/e8015ca47e35116247705395.html