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基于形态学滤波的激光标靶中激光光斑的识别_黄一万
盾构自动激光导向系统的实际测量环境中存在着一些背景干扰光， 如安装在管片拼装机上的日光灯、管片上的照明灯等。干扰光会使激光标靶中 CCD 图像的信噪比降低，导致系统无法精确地计算出激光光斑中心坐标。当两帧 CCD 图像中背景干扰光的位置和强度不变时， 采用差图像法可以有效地消除干扰光的影响，从而得到干净的光斑图像。但是当背景干扰光存在微移动时，得到的差图像上会残留有背景干扰光，图像的信噪比低，此时差图像法将不再适用。为了适应背景的微移动， 杨志华等提出了基于补偿差分的目标检测方法， 对由于摄像机运动引起的背景移动进行补偿再进行差分运算。先通过对背景中特征较明显的区域进行匹配，得到背景的偏移量后再进行背景差分。这种方法在背景中有明显结构特征时配准精度较高，此时能取得较好的背景补偿效果。由于本文中的背景干扰光比较单一且灰度均匀， 因此很难找到一个特征明显的区域进行匹配。此外刘永信等利用图像形态学处理来进行运动目标检测。先用差图像法提取运动目标信息，再通过形态学的连接运算和闭运算来消除差图像中残留的背景噪声。由于精确计算光斑中心坐标需对光斑边缘进行检测，而该方法中的形态学处理需要对光斑图像进行二值化， 这将破坏光斑的边缘梯度，从而导致无法进行光斑边缘检测。综上所述，以上两种方法均不适用。针对上述问题，本文利用数学形态学和图像差分设计了一种激光光斑识别算法。该算法无需对背景区域进行匹配即可消除背景干扰光微移动的影响， 并且处理结果较好的保持了光斑的灰度。
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