基于自适应ROI算法的光斑中心检测*

许丹丹，马增强,2，钱荣威，周 涵，李俊峰

(1.石家庄铁道大学电气与电子工程学院，石家庄 050043；2.石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室，石家庄 050043；3. 广州理工学院电气与电子工程学院，广州 510540 )

0 引言

在光学测量中，激光光斑检测具有重要应用价值，是光学检测系统的关键技术[1-2]，尤其在远距离测量中。随着检测距离的增加会给采集到的光斑图像带来更多的噪声干扰，尤其是在较强光照条件下，对光斑中心的检测精度影响十分明显。传统的激光光斑检测方法包括灰度重心法[3-4]、质心法[5-6]、空间中心矩法[7]等。使用灰度重心法及质心法进行光斑中心检测时要求激光光斑图像均匀分布且边缘清晰，否则会导致较大的误差，而实际工况下因为光照等噪声的存在很难满足这一要求。在空间中心矩算法中，它利用边缘的灰度空间矩来检测具有亚像素位置的边缘。但计算过程包含多次卷积，运算量较大实时性较低。在实际测量环境中光斑投射点一般暴露在室外条件下，其噪声干扰大部分是由光照条件变化引起。当光照较弱时光斑与背景对比度较低图像较为模糊，无法分清前景与背景。当光照较强时，背景光影响的程度更为严重，极大的影响了光斑中心的准确提取。本文主要研究强光照条件的光斑中心提取，采用算法优化的方法来解决问题。

1 光斑图像退化情况

在野外进行测试时，受到强烈太阳光的影响，靶面上成像的光斑图像会严重退化，使得光斑的亮度低于周围亮度、光斑边缘不清晰、圆形光斑形变等。……