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龙图腾网获悉湖北汽车工业学院申请的专利基于加权降维分解的光切片中心高精度提取方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118746257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410729634.4，技术领域涉及：G01B11/24；该发明授权基于加权降维分解的光切片中心高精度提取方法及系统是由陈晓辉;杨广;王生怀;骆晓文;周齐齐;张艺衡;王艳设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于加权降维分解的光切片中心高精度提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于加权降维分解的光切片中心高精度提取方法及系统，涉及二三维视觉测量中线结构光视觉测量系统标定领域，基于加权降维分解的光切片中心高精度提取方法主要包括：将“像层空间”降维分解，得到灰度向量，对灰度向量进行分析和计算，得到“像层空间”的分解方向亚像素坐标，匹配当前灰度向量的分解方向的垂直方向的序号，得到该灰度向量对应的光切片中心坐标，对所有的灰度向量对应的光切片中心坐标进行遍历计算，得到光条像素级图像的光切片中心。实施本发明提供的基于加权降维分解的光切片中心高精度提取方法及系统，能提高单线激光场景光切片中心提取的实时性和精度。

本发明授权基于加权降维分解的光切片中心高精度提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于加权降维分解的光切片中心高精度提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取光条像素级图像，根据所述光条像素级图像，得到光条像素级图像的“像层空间”降维分解方向和光条像素级图像的“像层空间”降维分解方向的垂直方向；S2：将所述光条像素级图像灰度化，根据所述光条像素级图像的“像层空间”降维分解方向，将所述光条像素级图像进行分解，得到光条像素级图像的“像层空间”的灰度向量；S3：根据所述光条像素级图像的“像层空间”的灰度向量，得到灰度向量的“像层空间”的分解方向亚像素坐标；S4：根据所述灰度向量的“像层空间”的分解方向亚像素坐标，匹配当前灰度向量的分解方向的垂直方向的序号，得到该灰度向量对应的光切片中心坐标；S5：对所有的灰度向量对应的光切片中心坐标进行遍历计算，得到光条像素级图像的光切片中心；步骤S3具体包括：根据所述光条像素级图像的“像层空间”的灰度向量，得到灰度向量的“像层空间”的分解方向亚像素坐标，如公式： σ2T＝RATVAT-VG2+RBTVBT-VG2 其中，Pk为第k个灰度向量的“像层空间”的分解方向亚像素坐标，n为保留的区域内存在的亚像素坐标的个数，Pki为第k个灰度向量的第i个“像层空间”分解方向亚像素坐标点，Aki为第k个灰度向量的第i个“像层空间”分解方向亚像素坐标点的灰度值所对应的权重，rki为第k个灰度向量的第i个“像层空间”分解方向亚像素坐标点的灰度值，a为计算灰度值权重的第1预设系数，b为计算灰度值权重的第2预设系数，c为计算灰度值权重的第3预设系数，Th为灰度基线常数，T为预设灰度阈值，σ2.为方差函数，Max.为最大值函数，VG为整个图像的灰度总值，RAT为像素点被分到A类的概率，VAT为分配到A类的像素点的平均灰度，RBT为像素点被分到B类的概率，VBT为分配到B类的像素点的平均灰度，Ri为像素点的灰度为i的概率，gi为图像中灰度为i的像素的数量；步骤S4具体包括：根据所述灰度向量的“像层空间”的分解方向亚像素坐标，匹配当前灰度向量的分解方向的垂直方向的序号，得到该灰度向量对应的光切片中心坐标，如公式：PkRk,Ck＝Pk,k其中，PkRk,Ck为第k个灰度向量对应的光切片中心坐标，Rk为“像层空间”光切片中心分解方向坐标，Ck为“像层空间”光切片中心分解方向的垂直方向坐标，Pk为第k各灰度向量的“像层空间”的分解方向亚像素坐标，k为当前灰度向量的分解方向的垂直方向的序号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖北汽车工业学院，其通讯地址为：442000 湖北省十堰市张湾区红卫教育口车城西路167号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。