【摘 要】
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基于被动式视觉传感器的焊缝提取算法受自然光照等条件的制约，发展较为缓慢。针对这一问题，提出了一种基于本征图像分解的焊缝提取算法。首先，通过预处理抑制原始焊缝图像中的噪声；其次，基于梯度稀疏先验，将预处理图像分解为前景图层和背景图层，其中，前景图层仅包含图像边缘等结构信息，背景图层中则包含光照等平滑信息；最后，对前景图层进行Gamma变换，增强焊缝区域特征，削弱光照条件对算法的影响。试验结果表明，该
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基于被动式视觉传感器的焊缝提取算法受自然光照等条件的制约，发展较为缓慢。针对这一问题，提出了一种基于本征图像分解的焊缝提取算法。首先，通过预处理抑制原始焊缝图像中的噪声；其次，基于梯度稀疏先验，将预处理图像分解为前景图层和背景图层，其中，前景图层仅包含图像边缘等结构信息，背景图层中则包含光照等平滑信息；最后，对前景图层进行Gamma变换，增强焊缝区域特征，削弱光照条件对算法的影响。试验结果表明，该算法满足检测的准确度和实时性要求，达到了辅助爬壁机器人定位焊缝位置的目的。
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