計算機視覺中的光照協(xié)調(diào)技術(shù).pdf

1、傳統(tǒng)的機器視覺算法大都通過對原始圖像進行光滑、濾波、對比度增強等預(yù)處理來獲取更明確的現(xiàn)場描述信息。但是預(yù)處理并不能增加圖像數(shù)據(jù)的固有信息，只有高質(zhì)量的原始圖像才包含了更多的可用于進一步視覺分析的物體表面固有信息，更有利于提高機器視覺系統(tǒng)的可靠性和實時性。 高質(zhì)量的原始圖像獲取又受到照明條件和相機參數(shù)（例如強度、色彩和相對位置）的影響，因此，本文對視覺獲取的最優(yōu)情形進行了研究。首先分析了物體、攝像頭和光源的相對位置對圖像質(zhì)量的影響

2、；然后將相機和光源作為一個整體加以協(xié)調(diào)，運用交替法（alternatingapproach）來優(yōu)化設(shè)置獲得光照設(shè)置和相機拍攝位置的最佳組合，使得在該環(huán)境下獲取的圖像具有較高的平均亮度和對比度，而平均亮度和對比度又是工業(yè)應(yīng)用中常用的圖像質(zhì)量評價指標(biāo)，能最佳地反跌物體的本質(zhì)屬性；利用光照協(xié)調(diào)得出的最優(yōu)設(shè)置參數(shù)對計算機視覺三維表面測量環(huán)境進行了優(yōu)化，提出了一種新穎的曲面會聚指數(shù)算法，該算法利用場景表面某點在圖像高光區(qū)的灰度信息提取表面光澤度，