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申请/专利权人：哈尔滨工业大学;哈尔滨岛田大鹏工业股份有限公司
摘要：本发明提出一种基于绝对相位评价的格雷码二值化阈值自适应方法。所述方法对绝对相位图像效果设置一个评价指标，将格雷码二值化阈值的调参问题转化为一个黑箱优化问题。相较于传统仅考虑单张格雷码图像信息，通过人为调参进行二值化的方法，本发明直接面向绝对相位图效果，一次性对所有的格雷码进行二值化处理。与现有的二值化方法相比，直接面向绝对相位图进行阈值迭代更符合预期的效果，遗传算法也能在参数空间中选出相对最优的阈值，使得生成的绝对相位效果更好，并且大大减少了时间成本和人力成本。
主权项：1.一种基于绝对相位评价的格雷码二值化阈值自适应方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一，构建用于得到绝对相位图像的格雷码级次相移法模型，分别是折叠相位求解模型、条纹级数求解模型和绝对相位展开模型；上述雷码级次相移法模型的输入为四幅四步相移的正弦条纹图像和对应的格雷码图像；步骤二，进行有效区域的提取，通过四步相移法中的正弦图像计算每个像素点的灰度变化，从而确定相机视野中的有效投影区域；步骤三，将绝对相位获取的模型以及对绝对相位信息的评价指标应用到遗传算法的适应度计算中，将调参问题转化为黑箱模型优化问题；以绝对相位图像中有效区域的像素点的平均梯度作为评价指标，通过遗传算法在设定的参数空间中搜寻最优的阈值解，并解码输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 哈尔滨岛田大鹏工业股份有限公司 一种基于绝对相位评价的格雷码二值化阈值自适应方法
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