基于BP神经网络的结构光光条中心提取

为了精确、快速地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。研究了隐含层神经元个数m、隐含层层数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,所提方法相较于Steger方法和灰度重心法的中心提取精度更高,而且对1280 pixel×960 pixel光条图像中心提取的平均用时仅约为0.04 s,为Steger方法的0.27%。所提方法具有高精度、高效率等优势,能够满