1.本发明涉及光学测量技术领域，尤其涉及一种光斑中心定位方法及装置。
背景技术：2.光学测量是光电技术与机械测量相结合的高科技测量技术，其在借用计算机技术的前提下，可以实现快速以及准确的测量，因此光学测量也成为现代工业检测更青睐的测量方式。
3.光斑中心定位在光学测量中至关重要，其严重影响整个测量过程的效率以及准确度。目前的光斑中心定位方法主要包括重心法、hough变换法和高斯拟合法，但其各自存在以下不足：在光斑形状不规则、灰度分布值不均匀的情况下，重心法的定位精度较差；hough变换法需要对参数空间进行离散化处理，影响算法的实际检测精度；由于激光只有在基模的时候是高斯分布，并且很多激光器在制作时产生的激光不是完美的高斯分布，往往有些变形，此时采用高斯拟合法定位光斑中心会产生较大的误差，而且较耗时。
4.因此，如何提高光斑中心定位的精度和效率，成为业界亟需解决的问题。
技术实现要素：5.针对现有技术存在的问题，本发明提供一种光斑中心定位方法及装置。
6.第一方面，本发明提供一种光斑中心定位方法，包括：
7.基于光斑图像的灰度直方图，确定所述光斑图像的第一目标区域和第二目标区域；
8.基于像素相关性，在所述第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在所述第二目标区域中确定第二光斑对称轴；
9.确定所述第一光斑对称轴与所述第二光斑对称轴的交点为光斑的中心位置。
10.可选地，根据本发明提供的一种光斑中心定位方法，基于像素相关性，在所述第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在所述第二目标区域中确定第二光斑对称轴，包括：
11.确定由任意一条第一分割线对所述第一目标区域进行分割后的第一子区域和第二子区域，并获取所述第一子区域和第二子区域的第一像素相关度；
12.确定与所有第一像素相关度中的最大第一像素相关度所对应的第一分割线为所述第一光斑对称轴；
13.确定由任意一条第二分割线对所述第二目标区域进行分割后的第三子区域和第四子区域，并获取所述第三子区域和第四子区域的第二像素相关度；
14.确定与所有第二像素相关度中的最大第二像素相关度所对应的第二分割线为所述第二光斑对称轴。
15.可选地，根据本发明提供的一种光斑中心定位方法，基于光斑图像的灰度直方图，确定所述光斑图像的第一目标区域和第二目标区域，包括：
16.分别确定光斑图像的横向灰度直方图和纵向灰度直方图，所述横向灰度直方图的
x坐标为所述光斑图像像元横向序列号，y坐标为所述光斑图像的每一行像元的总灰度值，所述纵向灰度直方图的x坐标为所述光斑图像像元纵向序列号，y坐标为所述光斑图像的每一列像元的总灰度值；
17.基于所述横向灰度直方图，确定所述第一目标区域，并基于所述纵向灰度直方图，确定所述第二目标区域。
18.可选地，根据本发明提供的一种光斑中心定位方法，所述光斑图像为环形光斑图像；
19.在所述光斑图像为环形光斑图像的情况下，基于所述横向灰度直方图，确定所述第一目标区域，并基于所述纵向灰度直方图，确定所述第二目标区域，包括：
20.基于所述横向灰度直方图，确定距离所述横向灰度直方图的最大峰值点最近的两个第一波谷点；
21.基于所述两个第一波谷点分别对应的x坐标，确定所述第一目标区域；
22.基于所述纵向灰度直方图，确定距离所述纵向灰度直方图的最大峰值点最近的两个第二波谷点；
23.基于所述两个第二波谷点分别对应的x坐标，确定所述第二目标区域。
24.可选地，根据本发明提供的一种光斑中心定位方法，所述光斑图像为非环形光斑图像；
25.在所述光斑图像为非环形光斑图像的情况下，基于所述横向灰度直方图，确定所述第一目标区域，并基于所述纵向灰度直方图，确定所述第二目标区域，包括：
26.在所述横向灰度直方图中，确定第一目标点和第二目标点，所述第一目标点和第二目标点分别对应的灰度值是所述横向灰度直方图的最大峰值点对应的灰度值的预设倍数；
27.基于所述第一目标点的x坐标和所述第二目标点的x坐标，确定所述第一目标区域；
28.在所述纵向灰度直方图中，确定第三目标点和第四目标点，所述第三目标点和第四目标点分别对应的灰度值是所述纵向灰度直方图的最大峰值点对应的灰度值的预设倍数；
29.基于所述第三目标点的x坐标和所述第四目标点的x坐标，确定所述第二目标区域。
30.可选地，根据本发明提供的一种光斑中心定位方法，所述预设倍数为1/e，其中，e为自然底数。
31.第二方面，本发明还提供一种光斑中心定位装置，包括：
32.第一确定模块，用于基于光斑图像的灰度直方图，确定所述光斑图像的第一目标区域和第二目标区域；
33.第二确定模块，用于基于像素相关性，在所述第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在所述第二目标区域中确定第二光斑对称轴；
34.第三确定模块，用于确定所述第一光斑对称轴与所述第二光斑对称轴的交点为光斑的中心位置。
35.第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并
可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述光斑中心定位方法。
36.第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述光斑中心定位方法。
37.第五方面，本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述光斑中心定位方法。
38.本发明提供的光斑中心定位方法及装置，通过基于光斑图像的灰度直方图，确定光斑图像的第一目标区域和第二目标区域，再基于像素相关性，在第一目标区域中确定第一光斑对称轴，在第二目标区域中确定第二光斑对称轴，最后将第一光斑对称轴与第二光斑对称轴的交点确定为光斑的中心位置，不仅可以提高光斑中心定位的效率，而且通过将像素相关性引入到光斑中心定位中，可以提高光斑中心定位的精度。
附图说明
39.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
40.图1是本发明提供的光斑中心定位方法的流程示意图之一；
41.图2是本发明提供的光斑中心定位方法的流程示意图之二；
42.图3是本发明提供的环形光斑图像示意图；
43.图4是本发明提供的环形光斑图像的纵向灰度直方图的示意图；
44.图5是本发明提供的环形光斑图像的横向灰度直方图的示意图；
45.图6是本发明提供的散斑图像示意图；
46.图7是本发明提供的散斑图像的纵向灰度直方图的示意图；
47.图8是本发明提供的散斑图像的横向灰度直方图的示意图；
48.图9是本发明提供的光斑中心定位装置的结构示意图；
49.图10是本发明提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
50.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
51.为了便于更加清晰地理解本发明各实施例，首先对一些相关的背景知识进行如下介绍。
52.目前的光斑中心定位方法有重心法、hough变换法和高斯拟合法等，但这些方法各自存在以下不足：在光斑形状不规则、灰度分布值不均匀的情况下，重心法的定位精度较差；hough变换法需要对参数空间进行离散化处理，影响算法的实际检测精度；由于激光只有在基模的时候是高斯分布，并且很多激光器在制作时产生的激光也不是完美的高斯分
布，往往有些变形，此时采用高斯拟合法定位光斑中心会产生较大的误差，而且较耗时，一般应用于在图像数据采集完之后，对图像数据进行预处理的过程中。
53.现有的光斑中心定位方法主要存在以下缺陷：
54.(1)光斑中心定位不准确，以至于无法在整张图像中准确裁剪含有特征数据更多的局部图像。
55.(2)对于形状不规则的光斑，直接使用直方图确定光斑中心的算法，存在中心难以定位以及定位误差较大的缺陷。
56.(3)目前定位精度较高的光斑中心定位算法由于计算量较大，不适于应用在图像数据采集过程中，仅适用于采集完数据之后，也就是说仅适用于图像数据预处理的过程当中。
57.为了克服上述缺陷，本发明提供一种光斑中心定位方法及装置，下面结合图1-图10描述本发明提供的光斑中心定位方法及装置。
58.图1是本发明提供的光斑中心定位方法的流程示意图之一，如图1所示，该方法包括：
59.步骤100，基于光斑图像的灰度直方图，确定所述光斑图像的第一目标区域和第二目标区域。
60.具体地，可以获取光斑图像的灰度直方图，并基于光斑图像的灰度直方图确定光斑图像的第一目标区域和第二目标区域。
61.可选地，光斑图像的第一目标区域和第二目标区域可以是光斑在整个光斑图像中的大体有效区域。
62.步骤110，基于像素相关性，在所述第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在所述第二目标区域中确定第二光斑对称轴。
63.具体地，在确定出光斑图像的第一目标区域和第二目标区域之后，可以基于像素相关性，在第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在第二目标区域中确定第二光斑对称轴。
64.可以理解的是，可以基于像素相关性，在确定出的目标区域中确定出光斑的两条对称轴。
65.步骤120，确定所述第一光斑对称轴与所述第二光斑对称轴的交点为光斑的中心位置。
66.具体地，在基于像素相关性确定出光斑的第一光斑对称轴和第二光斑对称轴之后，可以确定第一光斑对称轴与第二光斑对称轴的交点，并将该交点作为光斑的中心位置。
67.为了克服现有的光斑中心定位方法的定位精度和定位效率较低的缺陷，本发明通过基于光斑图像的灰度直方图，确定光斑图像的第一目标区域和第二目标区域，再基于像素相关性，在第一目标区域中确定第一光斑对称轴，在第二目标区域中确定第二光斑对称轴，最后将第一光斑对称轴与第二光斑对称轴的交点确定为光斑的中心位置，不仅可以提高光斑中心定位的效率，而且通过将像素相关性引入到光斑中心定位中，可以提高光斑中心定位的精度。
68.本发明提供的光斑中心定位方法，通过基于光斑图像的灰度直方图，确定光斑图像的第一目标区域和第二目标区域，再基于像素相关性，在第一目标区域中确定第一光斑
对称轴，在第二目标区域中确定第二光斑对称轴，最后将第一光斑对称轴与第二光斑对称轴的交点确定为光斑的中心位置，不仅可以提高光斑中心定位的效率，而且通过将像素相关性引入到光斑中心定位中，可以提高光斑中心定位的精度。
69.可选地，基于像素相关性，在所述第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在所述第二目标区域中确定第二光斑对称轴，包括：
70.确定由任意一条第一分割线对所述第一目标区域进行分割后的第一子区域和第二子区域，并获取所述第一子区域和第二子区域的第一像素相关度；
71.确定与所有第一像素相关度中的最大第一像素相关度所对应的第一分割线为所述第一光斑对称轴；
72.确定由任意一条第二分割线对所述第二目标区域进行分割后的第三子区域和第四子区域，并获取所述第三子区域和第四子区域的第二像素相关度；
73.确定与所有第二像素相关度中的最大第二像素相关度所对应的第二分割线为所述第二光斑对称轴。
74.具体地，可以确定由任意一条第一分割线对第一目标区域进行分割后的第一子区域和第二子区域，并获取第一子区域和第二子区域的第一像素相关度；并确定与所有第一像素相关度中的最大第一像素相关度所对应的第一分割线为第一光斑对称轴。
75.可选地，可以由任意一条第一分割线在第一目标区域的范围内每间隔整像素移动一次，并获取由第一分割线分割后的第一子区域和第二子区域的第一像素相关度。
76.可选地，可以将获取的所有第一像素相关度中的最大第一像素相关度所对应的第一分割线作为第一光斑对称轴。
77.可选地，在获取第一子区域和第二子区域的第一像素相关度时，可以首先以第一子区域和第二子区域中的较小区域为基准，并以第一分割线为对称轴，裁剪第一子区域和第二子区域中的较大区域，使得两个区域的大小相同并关于第一分割线对称，然后再确定第一子区域和第二子区域的第一像素相关度。
78.具体地，可以确定由任意一条第二分割线对第二目标区域进行分割后的第三子区域和第四子区域，并获取第三子区域和第四子区域的第二像素相关度；并确定与所有第二像素相关度中的最大第二像素相关度所对应的第二分割线为第二光斑对称轴。
79.可选地，可以由任意一条第二分割线在第二目标区域的范围内每间隔整像素移动一次，并获取由第二分割线分割后的第三子区域和第四子区域的第二像素相关度。
80.可选地，可以将获取的所有第二像素相关度中的最大第二像素相关度所对应的第二分割线作为第二光斑对称轴。
81.可选地，在获取第三子区域和第四子区域的第二像素相关度时，可以首先以第三子区域和第四子区域中的较小区域为基准，并以第二分割线为对称轴，裁剪第三子区域和第四子区域中的较大区域，使得两个区域的大小相同并关于第二分割线对称，然后再确定第三子区域和第四子区域的第二像素相关度。
82.可选地，可以基于任意一种计算相关度的函数获取第一子区域和第二子区域的第一像素相关度，以及第三子区域和第四子区域的第二像素相关度，例如相关系数函数corr，本发明对此不作具体限定。
83.本发明通过将像素相关性引入到光斑中心定位中，基于像素的相关度确定光斑的
对称轴，进而基于光斑的对称轴确定光斑的中心位置，不仅可以提高光斑中心定位的精度，而且可以降低算法运行时间，提高光斑中心定位的效率。
84.可选地，基于光斑图像的灰度直方图，确定所述光斑图像的第一目标区域和第二目标区域，包括：
85.分别确定光斑图像的横向灰度直方图和纵向灰度直方图，所述横向灰度直方图的x坐标为所述光斑图像像元横向序列号，y坐标为所述光斑图像的每一行像元的总灰度值，所述纵向灰度直方图的x坐标为所述光斑图像像元纵向序列号，y坐标为所述光斑图像的每一列像元的总灰度值；
86.基于所述横向灰度直方图，确定所述第一目标区域，并基于所述纵向灰度直方图，确定所述第二目标区域。
87.具体地，可以首先确定光斑图像的横向灰度直方图和纵向灰度直方图，然后基于横向灰度直方图确定光斑图像的第一目标区域，并基于纵向灰度直方图确定光斑图像的第二目标区域。
88.其中，横向灰度直方图的x坐标为光斑图像像元横向序列号，y坐标为光斑图像的每一行像元的总灰度值，纵向灰度直方图的x坐标为光斑图像像元纵向序列号，y坐标为光斑图像的每一列像元的总灰度值。
89.可以理解的是，横向灰度直方图的x坐标是光斑图像的每一行像元的行序列号，y坐标是光斑图像的每一行像元的总灰度值，例如光斑图像的像元有n行，则横向灰度直方图表示的是n个值的直方图序列。
90.可以理解的是，纵向灰度直方图的x坐标是光斑图像的每一列像元的列序列号，y坐标是光斑图像的每一列像元的总灰度值，例如光斑图像的像元有m列，则纵向灰度直方图表示的是m个值的直方图序列。
91.可选地，所述光斑图像为环形光斑图像；
92.在所述光斑图像为环形光斑图像的情况下，基于所述横向灰度直方图，确定所述第一目标区域，并基于所述纵向灰度直方图，确定所述第二目标区域，包括：
93.基于所述横向灰度直方图，确定距离所述横向灰度直方图的最大峰值点最近的两个第一波谷点；
94.基于所述两个第一波谷点分别对应的x坐标，确定所述第一目标区域；
95.基于所述纵向灰度直方图，确定距离所述纵向灰度直方图的最大峰值点最近的两个第二波谷点；
96.基于所述两个第二波谷点分别对应的x坐标，确定所述第二目标区域。
97.可选地，在本发明实施例中，光斑图像可以为环形光斑图像，即具有环状结构光斑的光斑图像。
98.具体地，在光斑图像为环形光斑图像的情况下，可以首先基于横向灰度直方图，确定距离横向灰度直方图的最大峰值点最近的两个第一波谷点，然后基于两个第一波谷点分别对应的x坐标确定第一目标区域。
99.具体地，在光斑图像为环形光斑图像的情况下，可以首先基于纵向灰度直方图，确定距离纵向灰度直方图的最大峰值点最近的两个第二波谷点，然后基于两个第二波谷点分别对应的x坐标确定第二目标区域。
100.可选地，所述光斑图像为非环形光斑图像；
101.在所述光斑图像为非环形光斑图像的情况下，基于所述横向灰度直方图，确定所述第一目标区域，并基于所述纵向灰度直方图，确定所述第二目标区域，包括：
102.在所述横向灰度直方图中，确定第一目标点和第二目标点，所述第一目标点和第二目标点分别对应的灰度值是所述横向灰度直方图的最大峰值点对应的灰度值的预设倍数；
103.基于所述第一目标点的x坐标和所述第二目标点的x坐标，确定所述第一目标区域；
104.在所述纵向灰度直方图中，确定第三目标点和第四目标点，所述第三目标点和第四目标点分别对应的灰度值是所述纵向灰度直方图的最大峰值点对应的灰度值的预设倍数；
105.基于所述第三目标点的x坐标和所述第四目标点的x坐标，确定所述第二目标区域。
106.可选地，在本发明实施例中，光斑图像可以为非环形光斑图像，即不具有环状结构光斑的光斑图像。
107.具体地，在光斑图像为非环形光斑图像的情况下，可以首先在横向灰度直方图中确定第一目标点和第二目标点，其中第一目标点和第二目标点分别对应的灰度值是横向灰度直方图的最大峰值点对应的灰度值的预设倍数，然后基于第一目标点的x坐标和第二目标点的x坐标确定第一目标区域。
108.具体地，在光斑图像为非环形光斑图像的情况下，可以首先在纵向灰度直方图中确定第三目标点和第四目标点，其中第三目标点和第四目标点分别对应的灰度值是纵向灰度直方图的最大峰值点对应的灰度值的预设倍数，然后基于第三目标点的x坐标和第四目标点的x坐标确定第二目标区域。
109.可选地，在本发明实施例中，第一目标点和第二目标点分别对应的灰度值可以是横向灰度直方图的最大峰值点对应的灰度值的1/e，其中，e为自然底数。
110.可选地，在本发明实施例中，第三目标点和第四目标点分别对应的灰度值可以是纵向灰度直方图的最大峰值点对应的灰度值的1/e，其中，e为自然底数。
111.图2是本发明提供的光斑中心定位方法的流程示意图之二，如图2所示，主要包括确定光斑对称轴的流程，具体包括如下步骤200-步骤230：
112.步骤200，计算光斑图像的灰度直方图。
113.可选地，可以计算光斑图像的y方向的灰度直方图和x方向的灰度直方图，即光斑图像的横向灰度直方图和纵向灰度直方图。
114.步骤210，根据灰度直方图确定光斑对称轴所在的区域。
115.图3是本发明提供的环形光斑图像示意图，图4是本发明提供的环形光斑图像的纵向灰度直方图的示意图，图5是本发明提供的环形光斑图像的横向灰度直方图的示意图，如图3至图5所示，对于带有环状结构的光斑图像，光斑对称轴所在区域的范围m为：距离直方图最大峰值点最近的两个波谷点之间，即光斑对称轴可以从m的开始端到末尾端移动。
116.可选地，可以通过数学中的求导法，求距离直方图最大峰值点最近的两个极小值，即可以得到距离直方图最大峰值点最近的两个波谷点。
117.步骤220，由任意一条分割线在光斑对称轴所在的区域内移动，并按照分割线两侧范围小的区域为基准，对分割线的两侧区域进行相关性计算。
118.可以理解的是，由于计算相关性的两块区域大小要求是一致的，因此可以以分割线两侧范围较小的区域为基准，裁剪分割线两侧范围较大的区域，使其与较小区域的大小相同，并且经过裁剪之后，两块区域关于分割线对称。
119.步骤230，当相关度最大时，确定分割线所在的位置为光斑对称轴的位置。
120.可选地，可以确定由任意一条第一分割线从图4所示的m的始端到末端每间隔整像素移动一次，并且每移动一次，计算一次第一分割线两侧区域的相关度，当第一分割线两侧区域的相关度最大时，可以确定此时第一分割线所在的位置为第一条光斑对称轴的位置。
121.可选地，可以确定由任意一条第二分割线从图5所示的m的始端到末端每间隔整像素移动一次，并且每移动一次，计算一次第二分割线两侧区域的相关度，当第二分割线两侧区域的相关度最大时，可以确定此时第二分割线所在的位置为第二条光斑对称轴的位置。
122.可选地，可以在二维光斑图像的左右方向和上下方向都各自执行一次上述步骤200至步骤230，就会获得两条光斑对称轴，并可以确定该两条光斑对称轴的交点为光斑的中心位置。
123.可选地，在本发明实施例中，可以首先通过光斑图像的灰度直方图确定光斑对称轴的滑动区域，之后通过滑动对称轴的方法，对对称轴左右两边的图像进行相关度计算，相关度最大的对称轴即为光斑的一条对称轴，通过这种方法在二维光斑图像的横向和纵向确定出光斑的两条对称轴，交点即为光斑的中心。
124.本发明实施例提供的光斑中心定位方法，将相关性引入到光斑中心定位中，可以更加准确地对不规则圆形光斑的中心进行定位。
125.可选地，本发明实施例提供的光斑中心定位方法，不局限于光斑中心的定位，还可以适用于其他具有对称特性图像的中心定位场景中，下面以散斑图像为例进行说明。
126.图6是本发明提供的散斑图像示意图，图7是本发明提供的散斑图像的纵向灰度直方图的示意图，图8是本发明提供的散斑图像的横向灰度直方图的示意图，如图6至图8所示，依然可以基于上述步骤200至步骤230确定散斑的对称轴，进而确定散斑的中心位置，对于散斑图像，对称轴所在区域的范围m的始端和末端对应的灰度值是横向灰度直方图的最大峰值点或纵向灰度直方图的最大峰值点对应的灰度值的预设倍数，例如该预设倍数可以是1/e，其中，e为自然底数。
127.可选地，本发明实施例提供的光斑中心定位方法，可以应用于采集图像数据的过程中，提高光斑中心的定位精度。
128.可以理解的是，在连续的光测图像中，光斑在整幅图像中所处的位置几乎不变。
129.因此，在本发明实施例中，可以仅确定连续的光测图像中的部分光斑图像的中心位置，或者可以每间隔预设数目张图像确定一次光斑中心位置，例如每间隔10张图像确定一次光斑中心位置。
130.可选地，在需要将光斑中心位置的定位精度精确到亚像素的情况下，可以在基于上文描述的光斑中心定位方法获得整数位像素的光斑中心位置之后，基于该光斑中心位置和相似系数拟合法，将光斑的中心位置精确到亚像素。
131.具体地，可以基于整数位像素的光斑中心位置坐标以及该整数位像素的光斑中心
位置的周围八邻域的像素位置坐标，通过二次曲面表达式f(x,y)＝a1x2+a2y2+a3x+a4y+a5xy+a6，确定亚像素的光斑中心位置，其中，a1、a2、a3、a4、a5和a6为系数，x,y为像素位置坐标。
132.具体地，可以将整数位像素的光斑中心位置坐标及周围八邻域的像素位置坐标分别代入上述二次曲面表达式中，并解超定方程求得二次曲面表达式的各个系数的大小，之后对二次曲面表达式求导，计算极小值，此极小值对应的坐标即是亚像素的光斑中心位置。
133.本发明提供的光斑中心定位方法，通过基于光斑图像的灰度直方图，确定光斑图像的第一目标区域和第二目标区域，再基于像素相关性，在第一目标区域中确定第一光斑对称轴，在第二目标区域中确定第二光斑对称轴，最后将第一光斑对称轴与第二光斑对称轴的交点确定为光斑的中心位置，不仅可以提高光斑中心定位的效率，而且通过将像素相关性引入到光斑中心定位中，可以提高光斑中心定位的精度。
134.下面对本发明提供的光斑中心定位装置进行描述，下文描述的光斑中心定位装置与上文描述的光斑中心定位方法可相互对应参照。
135.图9是本发明提供的光斑中心定位装置的结构示意图，如图9所示，该装置包括：第一确定模块910、第二确定模块920和第三确定模块930；其中：
136.第一确定模块910用于基于光斑图像的灰度直方图，确定所述光斑图像的第一目标区域和第二目标区域；
137.第二确定模块920用于基于像素相关性，在所述第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在所述第二目标区域中确定第二光斑对称轴；
138.第三确定模块930用于确定所述第一光斑对称轴与所述第二光斑对称轴的交点为光斑的中心位置。
139.具体地，本发明实施例提供的光斑中心定位装置，可以通过第一确定模块910基于光斑图像的灰度直方图，确定光斑图像的第一目标区域和第二目标区域；然后通过第二确定模块920基于像素相关性，在第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在第二目标区域中确定第二光斑对称轴；最后通过第三确定模块930确定第一光斑对称轴与第二光斑对称轴的交点为光斑的中心位置。
140.本发明提供的光斑中心定位装置，通过基于光斑图像的灰度直方图，确定光斑图像的第一目标区域和第二目标区域，再基于像素相关性，在第一目标区域中确定第一光斑对称轴，在第二目标区域中确定第二光斑对称轴，最后将第一光斑对称轴与第二光斑对称轴的交点确定为光斑的中心位置，不仅可以提高光斑中心定位的效率，而且通过将像素相关性引入到光斑中心定位中，可以提高光斑中心定位的精度。
141.在此需要说明的是，本发明实施例提供的上述装置，能够实现上述光斑中心定位方法实施例所实现的所有方法步骤，且能够达到相同的技术效果，在此不再对本实施例中与方法实施例相同的部分及有益效果进行具体赘述。
142.图10是本发明提供的电子设备的实体结构示意图，如图10所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)1010、通信接口(communications interface)1020、存储器(memory)1030和通信总线1040，其中，处理器1010，通信接口1020，存储器1030通过通信总线1040完成相互间的通信。处理器1010可以调用存储器1030中的逻辑指令，以执行上述各方法所提供的光斑中心定位方法，该方法包括：
143.基于光斑图像的灰度直方图，确定所述光斑图像的第一目标区域和第二目标区
域；
144.基于像素相关性，在所述第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在所述第二目标区域中确定第二光斑对称轴；
145.确定所述第一光斑对称轴与所述第二光斑对称轴的交点为光斑的中心位置。
146.此外，上述的存储器1030中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
147.另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的光斑中心定位方法，该方法包括：
148.基于光斑图像的灰度直方图，确定所述光斑图像的第一目标区域和第二目标区域；
149.基于像素相关性，在所述第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在所述第二目标区域中确定第二光斑对称轴；
150.确定所述第一光斑对称轴与所述第二光斑对称轴的交点为光斑的中心位置。
151.又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的光斑中心定位方法，该方法包括：
152.基于光斑图像的灰度直方图，确定所述光斑图像的第一目标区域和第二目标区域；
153.基于像素相关性，在所述第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在所述第二目标区域中确定第二光斑对称轴；
154.确定所述第一光斑对称轴与所述第二光斑对称轴的交点为光斑的中心位置。
155.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
156.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施
例或者实施例的某些部分所述的方法。
157.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
技术特征：1.一种光斑中心定位方法，其特征在于，包括：基于光斑图像的灰度直方图，确定所述光斑图像的第一目标区域和第二目标区域；基于像素相关性，在所述第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在所述第二目标区域中确定第二光斑对称轴；确定所述第一光斑对称轴与所述第二光斑对称轴的交点为光斑的中心位置。2.根据权利要求1所述的光斑中心定位方法，其特征在于，基于像素相关性，在所述第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在所述第二目标区域中确定第二光斑对称轴，包括：确定由任意一条第一分割线对所述第一目标区域进行分割后的第一子区域和第二子区域，并获取所述第一子区域和第二子区域的第一像素相关度；确定与所有第一像素相关度中的最大第一像素相关度所对应的第一分割线为所述第一光斑对称轴；确定由任意一条第二分割线对所述第二目标区域进行分割后的第三子区域和第四子区域，并获取所述第三子区域和第四子区域的第二像素相关度；确定与所有第二像素相关度中的最大第二像素相关度所对应的第二分割线为所述第二光斑对称轴。3.根据权利要求1或2所述的光斑中心定位方法，其特征在于，基于光斑图像的灰度直方图，确定所述光斑图像的第一目标区域和第二目标区域，包括：分别确定光斑图像的横向灰度直方图和纵向灰度直方图，所述横向灰度直方图的x坐标为所述光斑图像像元横向序列号，y坐标为所述光斑图像的每一行像元的总灰度值，所述纵向灰度直方图的x坐标为所述光斑图像像元纵向序列号，y坐标为所述光斑图像的每一列像元的总灰度值；基于所述横向灰度直方图，确定所述第一目标区域，并基于所述纵向灰度直方图，确定所述第二目标区域。4.根据权利要求3所述的光斑中心定位方法，其特征在于，所述光斑图像为环形光斑图像；在所述光斑图像为环形光斑图像的情况下，基于所述横向灰度直方图，确定所述第一目标区域，并基于所述纵向灰度直方图，确定所述第二目标区域，包括：基于所述横向灰度直方图，确定距离所述横向灰度直方图的最大峰值点最近的两个第一波谷点；基于所述两个第一波谷点分别对应的x坐标，确定所述第一目标区域；基于所述纵向灰度直方图，确定距离所述纵向灰度直方图的最大峰值点最近的两个第二波谷点；基于所述两个第二波谷点分别对应的x坐标，确定所述第二目标区域。5.根据权利要求3所述的光斑中心定位方法，其特征在于，所述光斑图像为非环形光斑图像；在所述光斑图像为非环形光斑图像的情况下，基于所述横向灰度直方图，确定所述第一目标区域，并基于所述纵向灰度直方图，确定所述第二目标区域，包括：在所述横向灰度直方图中，确定第一目标点和第二目标点，所述第一目标点和第二目标点分别对应的灰度值是所述横向灰度直方图的最大峰值点对应的灰度值的预设倍数；
基于所述第一目标点的x坐标和所述第二目标点的x坐标，确定所述第一目标区域；在所述纵向灰度直方图中，确定第三目标点和第四目标点，所述第三目标点和第四目标点分别对应的灰度值是所述纵向灰度直方图的最大峰值点对应的灰度值的预设倍数；基于所述第三目标点的x坐标和所述第四目标点的x坐标，确定所述第二目标区域。6.根据权利要求5所述的光斑中心定位方法，其特征在于，所述预设倍数为1/e，其中，e为自然底数。7.一种光斑中心定位装置，其特征在于，包括：第一确定模块，用于基于光斑图像的灰度直方图，确定所述光斑图像的第一目标区域和第二目标区域；第二确定模块，用于基于像素相关性，在所述第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在所述第二目标区域中确定第二光斑对称轴；第三确定模块，用于确定所述第一光斑对称轴与所述第二光斑对称轴的交点为光斑的中心位置。8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述光斑中心定位方法。9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述光斑中心定位方法。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述光斑中心定位方法。
技术总结本发明提供一种光斑中心定位方法及装置，所述方法包括：基于光斑图像的灰度直方图，确定所述光斑图像的第一目标区域和第二目标区域；基于像素相关度，在所述第一目标区域中确定第一光斑对称轴，并在所述第二目标区域中确定第二光斑对称轴；确定所述第一光斑对称轴与所述第二光斑对称轴的交点为光斑的中心位置。本发明提供的光斑中心定位方法及装置，不仅可以提高光斑中心定位的效率，而且通过将像素相关性引入到光斑中心定位中，可以提高光斑中心定位的精度。定位的精度。定位的精度。
技术研发人员：郝雪营 朱大立 曾华林 阮健
受保护的技术使用者：中国科学院信息工程研究所
技术研发日：2022.06.24
技术公布日：2022/11/1
