【摘 要】
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为精确、快速提取结构光光条中心,提出了一种基于BP神经网络的中心提取方法。给出了使用BP神经网络实现光条中心提取的基本原理,训练网络所需的理想中心点的求取方法,以及网
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为精确、快速提取结构光光条中心,提出了一种基于BP神经网络的中心提取方法。给出了使用BP神经网络实现光条中心提取的基本原理,训练网络所需的理想中心点的求取方法,以及网络权值的调整算法。研究了隐层神经元个数m,隐层层数h,以及训练样本对中心提取精度的影响,结果表明当m=3、h=1,训练样本为带有噪声的随机光条时,神经网络能够得到更好的光条中心。由对比实验可以看出,该方法相较于Steger方法和灰度重心法中心提取精度更好,其对1280×960pixels大小的光条图像中心提取平均用时为0.04s,仅为Steger方法的0.27%。进一步表明该方法具有精度好、效率高的优势,能够满足对复杂光条亚像素中心提取的要求。
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