基于稀疏表達的強反射表面高光抑制方法研究.pdf

1、近年來，結構光三維測量技術以其非接觸、測量時間短、準確率高等優(yōu)點被廣泛用于機器視覺、工業(yè)自動檢測、生物醫(yī)學、三維動畫等領域。但在實際作業(yè)中，對強反射表面物體進行結構光三維測量時，因其物體表面的強反射特性導致采集到的圖像中部分有效信息丟失，這對后續(xù)的圖像處理算法有很大的影響，例如圖像識別、物體的匹配、重構，物體追蹤等。本文圍繞著強反射表面編碼光測量這一主題，針對強反射表面編碼光測量時，存在著高光難以去除、去高光時編碼圖像信息丟失的問題進行

2、研究。
　　本文首先對國內(nèi)外的高光抑制研究理論進行了學習和歸納總結，分析了結構光三維測量原理，并在此基礎上進行實驗總體方案設計，該設計包含系統(tǒng)配置、編碼光選取、平臺搭建。通過前期的理論準備，以及對當前的研究熱點稀疏表示理論相關知識的學習和分析，本文提出了空間自適應迭代奇異值閾值(SAIST)算法進行高光抑制研究，該算法具有提高相似信息精度，增強圖像細節(jié)信息，簡化迭代過程中空間、時間復雜度，自適應地去除高光像素等優(yōu)點。
　　在

3、分析SAIST算法的基礎上，本文選用強反射性質較強的陶瓷瓶與陶瓷盤進行三維重構實驗，實驗結果表明SAIST算法可以很好的恢復高光圖像中丟失的有效信息，高光區(qū)域明顯縮小，三維重構結果中高光像素點分別減少了54.88倍和39.67倍。此外，與傳統(tǒng)的高光抑制方法均衡化修正法、一致性敏感哈希算法的陶瓷瓶和陶瓷盤對比實驗結果顯示，SAIST算法的處理結果中高光像素點分別減少了10.11、18.69倍和7.56、13.44倍。結果顯示，不論從客觀測