激光条纹中心线提取算法FPGA实现方案

1 概述

激光条纹中心线提取是3D线激光测量领域一个较为基础且重要的算法。目前,激光条纹中心线提取已有多种成熟的算法,有很多相关的博客和论文。

激光条纹中心线提取的真实意义在于工程化和产品化的实际应用,而很多算法目前只能用于学术研究或理论实验,无法在应用端或产品端商用化落地。

常见的中心线提取算法有:

  • 边缘法
  • 中心法
  • 阈值法
  • 形态学细化法
  • 极值法
  • 灰度重心法
  • 曲线拟合法
  • Steger算法

上述这些算法中只有灰度重心法,曲线拟合法,Steger算法3种方法可以达到亚像素精度。

由于测量环境的影响,及被测物体表面材料及轮廓的多样性,实际成像的激光条纹会出现噪声、起伏、倾斜、重叠、间断、过曝、反光等现象。没有一种算法可以完全适应各种应用场景并解决所有这些问题。在实际应用时,往往需要以某一种算法为基础,配合设计多种策略进行排列组合使用,尽可能解决会影响测量结果的问题。

2 FPGA实现方案

笔者开发了一套已成熟商用化的FPGA版本的高性能中心线提取算法。性能指标可达市场一线3D线激光测量类产品,可适配各种分辨率及不同速度等级的CMOS图像传感器。例如:

横向分别率为2K量级,每个像素时钟输出8个像素点的CMOS图像传感器。如,安森美的PYTHON2000;索尼的IMX421。以Xilinx 7系列FPGA为例,资源消耗如下:

横向分别率为2K量级,每个像素时钟输出32个像素点的CMOS图像传感器。如,LUXIMA的LUX2810、LUX2100;E2V的Flash 2K。FPGA资源消耗如下:

横向分别率为4K量级,每个像素时钟输出64个像素点的CMOS图像传感器。如,E2V的Flash 4K。FPGA资源消耗如下:

若需项目合作请私信详询。

相关推荐
FPGA小迷弟3 小时前
modelsim使用教程,仿真技巧,精华帖
fpga开发·verilog·fpga·modelsim
AndrewHZ8 小时前
【图像处理基石】什么是光栅化?
图像处理·人工智能·算法·计算机视觉·3d·图形渲染·光栅化
AI即插即用13 小时前
即插即用系列 | CVPR 2025 DICMP:基于深度信息辅助的图像去雾与深度估计双任务协同互促网络
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·视觉检测
AI即插即用13 小时前
即插即用系列 | WACV 2024 CSAM:面向各向异性医学图像分割的 2.5D 跨切片注意力模块
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·计算机视觉·视觉检测
编码小哥13 小时前
OpenCV开运算与闭运算在图像处理中的应用
图像处理·人工智能·opencv
m0_6924571014 小时前
图像梯度处理
图像处理·人工智能·计算机视觉
Trent19851 天前
影楼精修-眼镜祛反光算法详解
图像处理·人工智能·算法·计算机视觉·aigc
代码代码快快显灵1 天前
Windows下Anaconda安装OpenCV以及OpenCV入门
图像处理·人工智能·opencv
啊阿狸不会拉杆1 天前
《数字图像处理》实验2-空间域灰度变换与滤波处理
图像处理·人工智能·机器学习·计算机视觉·数字图像处理
啊阿狸不会拉杆1 天前
《数字图像处理》实验6-图像分割方法
图像处理·人工智能·算法·计算机视觉·数字图像处理