基于改进LSD的夏比试样工位点定位方法研究

基于改进LSD的夏比试样工位点定位方法研究摘要:在夏比试样工位点定位方面，传统的LSD算法具有高精度、高稳定性等优点。但是，该算法也存在着一些问题，如点匹配效率较低、对噪声和离群点容忍度较低、不适用于

LSD 基于改进的夏比试样工位点定位方法研究 摘要: 在夏比试样工位点定位方面，传统的LSD算法具有高精度、高稳定 性等优点。但是，该算法也存在着一些问题，如点匹配效率较低、对噪 声和离群点容忍度较低、不适用于大视场和高变形场景等。为了解决这 些问题，本文提出了一种基于改进LSD算法的夏比试样工位点定位方 法。经过对比实验，结果表明该算法具有更高的点匹配效率、更强的噪 声和离群点容忍度以及适用于大视场和高变形场景等优点，可有效提高 夏比试样工位点定位精度和稳定性。 关键词：夏比试样、工位点、LSD算法、点匹配、离群点 1.引言 夏比试样是一种在力学研究领域广泛应用的试验方式，其工位点的 定位精度和稳定性是影响力学试验结果的重要因素。目前，常用的点匹 配算法包括LSD算法、SIFT算法、SURF算法等。其中，LSD算法是一种 基于直线段的点匹配算法，具有高精度、高稳定性等优点。但是，该算 法也存在点匹配效率较低、对噪声和离群点容忍度较低、不适用于大视 场和高变形场景等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于改进 LSD算法的夏比试样工位点定位方法。 2.改进LSD算法 2.1LSD算法基本原理 LSD算法是一种基于直线段分割的点匹配算法。该算法的基本流程 包括图像边缘检测、直线段提取、直线段匹配等。 在图像边缘检测方面，LSD算法采用自适应滤波算法对图像进行预 处理，然后采用Canny算子对预处理后的图像进行边缘检测，得到图像 的边缘信息。在直线段提取方面，LSD算法采用棕色和极道两种方法提