[發明專利]基于灰度信度的激光光條序列圖像質量評價方法

有效

• 申請號: 201810308847.4
• 申請日: 2018-04-09
• 公開（公告）號: CN108550144B
• 公開（公告）日: 2020-04-07
• 發明（設計）人: 劉巍;逯永康;趙海洋;李輝;張仁偉;張洋;賈振元;馬建偉
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T5/00;G06K9/62
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 關慧貞

1.一種基于灰度信度的激光光條序列圖像質量評價方法，其特征是，該方法用光條截面灰度建立單激光光條灰度信度，以去除基底噪聲后的截面光條總亮度定義激光光條的截面評價信度，然后引入截面光條寬度參數，采用光條截面灰度信度評價截面光條；基于光條截面灰度信度值，采用平均光條截面灰度信度和灰度信度均勻度分別評價單光條亮度和均勻度；最后，基于單光條的灰度信度評價方法構建光條信度結構相似度評價，進而采用光條灰度信度分析序列光條灰度信度的亮度、對比度、結構相似性特征，對序列光條進行質量評價；方法的具體步驟如下：

第一步：獲取激光光條圖像

搭建結構光視覺測量系統，將左、右相機(3、4)、激光發生器(2)、NI控制器(5)與圖像工作站(6)連接，然后將被測對象(1)放置在左、右相機(3、4)的景深范圍之內，利用標定板對左、右相機(3、4)進行標定，激光發生器(2)向被測對象(1)投射激光，同時左、右相機(3、4)捕捉被測對象表面的激光光條，并將采集到的激光光條圖像存入圖像工作站(6)，等待進一步處理；

第二步：獲取單光條的截面評價信度

根據單激光光條的灰度特征分析，單激光光條以光條截面灰度建立光條灰度信度，以去除基底噪聲后的截面光條總亮度定義激光光條的截面評價信度，由公式(1)得到截面評價信度：

ER_CS(u)＝TGCS(u)-NBCS(u) (1)

其中，ER_CS(u)為光條第u行截面的評價信度值，TGCS(u)為光條第u行截面的光條總灰度，NBCS(u)為光條第u行截面的基底噪聲，以閾值T對對光條進行直接分割，基于幾何中心法對光條中心進行粗提取，以該中心點定義為預提中心點C_PE，第u行的預提中心點圖像坐標為所截取的光條寬度為2r^u，光條第u行截面的光條總灰度TGCS(u)可表示為：

其中，f(u,v)為圖像在第u行第v列的圖像灰度值，以光條邊界向兩側分別擴展r^u個寬度作為基底噪聲，則光條第u行截面的基底噪聲NBCS(u)為：

則激光光條的截面評價信度ER_CS(u)推導為：

第三步：基于截面光條灰度信度評價截面光條

光條在光照影響下產生二次反射，造成光條寬度增加，激光光條的截面評價信度難以有效評價光條截面灰度特征，因此引入截面光條寬度參數，采用截面光條灰度信度評價截面光條，表示為：

其中，GR_CS(u)為光條第u行截面的灰度信度值；

基于光條截面灰度信度值，采用平均光條截面灰度信度和灰度信度均勻度分別評價單光條亮度和均勻度，表達式為：

其中，為第i個光條序列圖像的平均光條截面灰度信度，為第i個光條序列圖像的灰度信度均勻度，光條圖像的初始行值為u₁，末尾行值為u_n，且滿足u₁…u_n∈N^*；

第四步：基于信度結構相似度的激光序列圖像評價

基于單光條的灰度信度評價方法構建光條信度結構相似度評價，進而采用光條灰度信度分析序列光條灰度信度的亮度、對比度、結構相似性特征，對序列光條進行質量評價，

由公式(7)計算灰度信度亮度相似性，由公式(8)計算灰度信度對比度相似性：

其中，和是圖像的平均光條截面灰度信度，和是圖像的灰度信度均勻度，C₁和C₂為了避免分母為零而設的小常數，

灰度信度結構相似性是通過光條灰度信度的協方差表征激光光條的結構對比性，由公式(9)計算灰度信度結構相似性：

其中，是激光光條x和激光光條y的灰度信度的協方差，代表兩個光條間的結構對比度，為實現光條的協方差計算，以標準圖像光條長度為基準，將評價圖像進行差值計算，進而計算兩個光條的對比度，表達式為：

分別計算左右相機所采集的序列圖像的平均光條截面灰度信度AGR_CS和灰度信度均勻度UGR_CS，并將首幀圖像作為參考圖像，計算序列圖像與之信度結構相似度，

由公式(5)-(10)推導出公式(11)獲得基于信度結構相似度的激光序列圖像評價：

GRSSIM(x,y)＝[LR(x,y)]^α[CR(x,y)]^β[SR(x,y)]^γ (11)

其中，LR(x,y)、CR(x,y)、SR(x,y)為兩圖像之間的灰度信度亮度相似性、灰度信度對比度相似性和信度結構相似性；α、β、γ分別是灰度信度亮度、灰度信度對比度和灰度信度結構相似性在該圖像評價模型中所占的自適應比重因子；

該方法通過灰度信度亮度相似性、灰度信度對比度相似性和灰度信度結構相似性等特征，完成激光光條序列圖像質量的評價。