基于計算機(jī)視覺的不規(guī)則物體體積測量方法研究.pdf

1、在某些工業(yè)或者特殊領(lǐng)域中會用體積參數(shù)來對物體進(jìn)行分類、識別等，這就涉及到計算不規(guī)則物體的體積，如煤礦傳輸帶上的煤塊、大型物料堆、挖掘的文物、人體器官等。本文通過非接觸測量方式，利用計算機(jī)視覺技術(shù)，來實現(xiàn)不規(guī)則物體的體積測量，主要研究以下四個方面：
　　（1）圖像信息獲取方法研究。圖像獲取裝置包括兩個環(huán)形光源，三個攝像頭，其中攝像頭與圖像采集卡相連接，通過圖像采集裝置獲得三幅圖像，分別是左視圖、右視圖和俯視圖，三幅圖像為后續(xù)的體積測

2、量做好前期的采集工作，本采集系統(tǒng)適合測量形狀不是特別復(fù)雜，底部內(nèi)陷較少且顏色均勻的不規(guī)則物體。
　　（2）貝葉斯壓縮感知與形態(tài)學(xué)成分分析的圖像修復(fù)方法研究。圖像的預(yù)處理包括灰度化、圖像增強(qiáng)、圖像修復(fù)、圖像分割。采用平均法對圖像進(jìn)行灰度化，用同態(tài)濾波法對圖像進(jìn)行增強(qiáng)，用 C-V模型法對不規(guī)則物體的圖像進(jìn)行分割。對于一幅圖像，若其部分受到破壞，則對后期的體積測量造成了較大的誤差，因此在測量前需要對破損的圖像進(jìn)行修復(fù)，采用貝葉斯壓縮感知

3、與形態(tài)學(xué)成分分析的圖像修復(fù)方法，首先稀疏圖像的結(jié)構(gòu)和紋理部分，然后用貝葉斯壓縮感知得到稀疏系數(shù)的分布函數(shù)，最后利用分布函數(shù)獲得修復(fù)圖像，通過比較SSIM值和PSNR值來驗證其有效性，得出該方法修復(fù)效果較好。
　?。?）明暗度恢復(fù)物體高度方法研究。利用明暗恢復(fù)形狀的原理，通過分析物體高度值和圖像灰度值之間的關(guān)系，建立二者的關(guān)系表達(dá)式。首先對灰度值進(jìn)行歸一化，剔除奇點(diǎn)對體積測量造成的影響，然后利用圖像的灰度值來得到物體的高度值，利用該

4、方法得到了石頭和雞蛋的高度，最后通過仿真恢復(fù)得到的石頭的三維空間結(jié)構(gòu)與石頭實際的結(jié)構(gòu)基本相似，其中冷色部分的高度值低，暖色部分的高度值高。
　?。?）體積計算方法研究。利用明暗度恢復(fù)得到物體的高度值之后，主要是通過統(tǒng)計像素的高度值得出石頭和雞蛋的像素體積，然后利用像素當(dāng)量值來獲得不規(guī)則物體的實際體積。為了驗證該方法的有效性，與采用排水法得到的雞蛋和石頭的實際體積進(jìn)行比較，利用絕對誤差和相對誤差來分析測量結(jié)果的可行性。
　　利