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公开(公告)号：CN104677309B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201510130654.0
申请日：2015-03-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 基于稀疏表达的强反射表面编码光测量的高光抑制方法，本发明涉及强反射表面编码光测量的高光抑制方法。本发明是为了解决现有技术中因高光的影响而出现条纹模糊、部分信息丢失，改变原有漫反射条纹的灰度分布，及条纹中心提取准确率低的问题。具体是按照以下步骤进行的：步骤一、强反射物体表面预定义字典D的建立；步骤二、求经过稀疏表达之后的强反射物体表面图像信息步骤三、建立条纹预定义字典；步骤四、得到条纹中心区域的稀疏表达系数矩阵X2、二维条纹边缘区域的稀疏表达系数矩阵X1、自适应条纹边缘字典和自适应条纹中心区域字典步骤五、得到不含有高光信息的重构图像本发明应用于编码光测量中强反射表面的高光抑制领域。
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公开(公告)号：CN105741249A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610076236.2
申请日：2016-02-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明属于三维结构光测量领域，具体涉及一种强反射表面高光去除方法；该方法首先建立待处理图像信息模型，然后建立待处理图像漫反射与强反射色度模型，再依次建立归一化图像模型，建立非强反射图像模型，确定强反射像素点，最后处理强反射像素区域；以上七个步骤，功能上彼此支持，它们的组合，实现了对于陶瓷、金属等纹理特征较弱的强反射物体，在去除高光的同时不会改变高光部分像素的颜色信息，处理效果明显改善的技术效果。
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公开(公告)号：CN105741249B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201610076236.2
申请日：2016-02-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明属于三维结构光测量领域，具体涉及一种强反射表面高光去除方法；该方法首先建立待处理图像信息模型，然后建立待处理图像漫反射与强反射色度模型，再依次建立归一化图像模型，建立非强反射图像模型，确定强反射像素点，最后处理强反射像素区域；以上七个步骤，功能上彼此支持，它们的组合，实现了对于陶瓷、金属等纹理特征较弱的强反射物体，在去除高光的同时不会改变高光部分像素的颜色信息，处理效果明显改善的技术效果。
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公开(公告)号：CN104677309A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510130654.0
申请日：2015-03-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 基于稀疏表达的强反射表面编码光测量的高光抑制方法，本发明涉及强反射表面编码光测量的高光抑制方法。本发明是为了解决现有技术中因高光的影响而出现条纹模糊、部分信息丢失，改变原有漫反射条纹的灰度分布，及条纹中心提取准确率低的问题。具体是按照以下步骤进行的：步骤一、强反射物体表面预定义字典D的建立；步骤二、求经过稀疏表达之后的强反射物体表面图像信息步骤三、建立条纹预定义字典；步骤四、得到条纹中心区域的稀疏表达系数矩阵X2、二维条纹边缘区域的稀疏表达系数矩阵X1、自适应条纹边缘字典和自适应条纹中心区域字典步骤五、得到不含有高光信息的重构图像本发明应用于编码光测量中强反射表面的高光抑制领域。
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