数字图像相关中亚像素算法的比较

数字图像相关法通常用于测量物体的位移和形变,对数字散斑相关法中的二次曲面拟合法、拉格朗日插值法、梯度法3种亚像素算法进行了研究。通过数值模拟实验,对上述亚像素算法进行了综合比较,结果表明,在上述算法中梯度法的精度最高。     

数字散斑相关方法测量混凝土裂缝尖端演化过程

阐述了数字散斑相关方法的基本原理.采用爬山搜索法进行整像素搜索,基于梯度的搜索算法计算亚像素位移、位移场局部最小二乘拟合计算应变场.测量了混凝土三点弯曲梁裂缝尖端的演化过程,给出了试件加载过程的载荷-位移曲线以及裂缝扩展的过程.由DSCM分析结果,获得了试件在不同载荷下裂缝尖端的位移场与应变场.为深入研究含裂纹体材料和结构的断裂破坏提供了一个有效的实验方法.     

三线结构光光条中心的提取方法

三线结构光三维测量中,结构光图像光条中心点提取的精度直接影响系统最终测量精度.提出一种三线结构光光条中心的亚像素级提取的融合方法,该方法融合了自适应中值滤波法、阈值法、均方灰度梯度法和加权灰度重心法.采用自适应中值滤波法对光条图像进行去噪、用阈值法初步提取光条中心,采用均方灰度梯度法求光条法线方向,在法线方向上应用加权灰度重心法获得亚像素级光条中心.实验结果表明:该方法可以精确快速地提取光条中心,达到亚像素级的精度.     

双三次样条插值联合变换相关器亚像素探测技术

针对传统光学联合变换相关器只能探测到整数像素的位移矢量,提出用双三次样条插值方法提高联合变换光相关器探测位移矢量精度到亚像素.用光学联合变换相关器探测2幅图像的整数像素位移,取峰值整数坐标的5×5邻域,用双三次样条插值对此邻域进行二元曲面拟合,对曲面求导得到亚像素位移矢量,再用拟合法来复原图像.对比采样精度分别为0.01、0.1像素时的稳像效果,结果表明,两者峰值信噪比相差不大,但采样精度为0.1像素时,所花时间更能满足稳像实时性的要求.基于双三次样条插值的光学联合变换相关器探测精度达到0.1像素,峰值信噪比得到了较大提高.     

组合测量在莫尔条纹中心亚像素定位的应用

利用Talbot-Moiré技术测量长焦距时,条纹中心的定位精度直接影响条纹宽度或斜率的计算精度.提出采用Canny算子和形态学方法对条纹中心进行像素级粗定位,用高斯曲线对条纹灰度进行拟合对其进行亚像素定位,并用组合测量的方法和最小二乘法来处理数据,减小了随机误差对条纹中心定位精度的影响.经过对光强符合正弦分布的标准条纹的定位,验证了采用本文的定位方法可以减小条纹中心定位误差,从而提高条纹周期的计算精度.并实际测量了光栅的栅距,实验结果再次证明采用组合测量的数据处理的方法可以提高亚像素定位精度.     

噪声对边缘定位精度的影响

针对噪声对图像边缘检测等过程带来的极大干扰严重地影响了图像质量的问题,研究图像中所混有的白噪声对边缘定位精度的影响。采用一维灰度矩法与高斯拟合法这两种亚像素边缘定位法进行比较、分析,分别讨论了两种算法在偏移量不变、不同信噪比情况下,噪声对边缘定位精度的影响。实验结果表明,在对受噪声影响的图像进行边缘检测时,采用高斯拟合法能够有效地抑制噪声,提高检测精度,在信噪比SNR≥30dB时的分辨率精度能达到0.02个像素,而一维灰度矩亚像素边缘法无法达到该精度。     

基于改进Zernike矩的玻璃瓶亚像素边缘检测算法

图像的边缘检测精度决定了实际尺寸的测量精度,为了提高测量精度,提出了一种基于改进的Zernike矩的测量玻璃瓶实际尺寸的算法。将传统的Zernnike矩算法与Otsu自适应阈值法相结合,得到改进的快速算法;利用该快速算法对采集的玻璃瓶图像进行亚像素级边缘检测;运用最小二乘法根据亚像素坐标对瓶口与瓶底所形成的椭圆进行拟合;应用标准块规对系统进行标定并得到玻璃瓶实际的测量尺寸。实验结果表明,该方法不仅可使边缘检测达到亚像素级精度,还避免了人工反复选择阈值而造成的低效率与误判,实现了快速、准确、无接触测量实际尺寸的功能。     

亚像素位移插值计算方法的比较分析

介绍了亚像素数字散斑测量中常用的高斯曲面插值、抛物面插值及梯度插值原理，推导了相关的公式，提出了一种利用计算机图像处理软件考查数字散斑测量软件精度的方法，并利用这种方法对上述三种插值方法进行了比较分析．结果表明，抛物面插值法计算速度较快，精度较高，并且误差波动较小．     

基于图像的小尺寸零件圆参数亚像素定位算法

亚像素软件处理技术可以在一定程度上补偿图像测量系统由硬件限制引起的边缘定位误差,针对工业中的小尺寸圆形零件参数检测,提出了一种基于Zernike矩、二次多项式插值和最小二乘法拟合的圆参数亚像素定位算法。首先根据Zernike正交复数矩建立圆物体边缘点与边缘参数之间的映射关系,并提取边缘点;然后利用二次多项式插值在梯度方向上对提取出的边缘点进行进一步定位;最后利用最小二乘法拟合插值后的边缘点,得到亚像素精度的圆参数。通过小尺寸圆形惯性器件图像边缘提取实验,对该算法的有效性和检测精度进行了研究,给出了惯性器件的实测尺寸对比结果。实验结果表明:提出的圆参数亚像素定位算法比传统算子具有更高的检测定位精度,可满足图像目标高精度实时在线测量的要求。     

基于插值和曲面拟合的图像亚像素配准算法

图像配准在很多领域有着广泛的应用,如在计算机视觉、识别模式、军事、医学成像方面等方面,而且像素级的配准精度远远不能满足要求,需要达到亚像素级的图像配准。本文在传统三次曲面拟合的基础上,提出了一种改进的亚像素精度配准算法,该算法首先找到像素级配准位置(u1, v1),之后在附近区域进行灰度插值,在图像插值过程中采用的是具有在节点处具有二阶连续导数的三次样条插值和双立方插值法。最后经过曲面拟合求得亚像素配准结果。实验结果表明,与传统的曲面拟合算法相比,本文提出的算法在精度上得到了明显的改善,精度可以达到0.01pixel。     

一种Sobel黑片图像亚像素边缘检测

提出一种基于Sobel和多项式插值法结合的改进的黑片图像亚像素边缘检测算法.算法在经典Sobel算法的基础上增加了两个方向模板,并使用对边缘梯度图像加上合理的权值和阈值的方法得到准确的单像素边缘.在单像素梯度边缘上进行有方向的多项式插值计算得到更精确的亚像素边缘定位.该方法的检测精度高,能够应用于黑片的在线检测.     

基于互信息的功能磁共振图像配准

互信息作为衡量两幅图像配准的相似性测度函数,当两幅图像配准时,互信息达到最大值。该文提出了基于互信息脑功能磁共振图像配准新方法,采用了无需计算梯度的Powell直接搜索算法,并通过多分辨的方式加快了图像配准速度。磁共振的配准实验证明,互信息法能准确地实现多模态医学图像的配准,并且能达到亚像素的精度。     

面向复杂形面匹配的边界特征提取方法

针对车身封闭件装配过程中的匹配优化问题,提出一种面向复杂形面匹配的边界特征提取方法.对匹配边界特点进行分析,确定边界点的提取信息、采样间距大小及其搜索邻域.对采样后的点云数据,建立k-d树进行索引.对采样点在搜索邻域内的邻近点建立最小二乘微切平面,利用投影到微切平面局部坐标系内的邻近点分布特性,判断边界特征点及其匹配特征.案例分析验证了该方法在处理复杂形面匹配边界特征点提取时的有效性,在不影响匹配效果的前提下,本文方法可显著提高复杂形面边界特征的提取效率.     

一种亚像素精度的边缘检测方法

提出了一种基于贝塞尔边缘模型的亚像素边缘检测算法.该算法首先在原有的贝塞尔点扩散函数中引入修正参数t,并与理想边缘模型卷积,获得可修正的贝塞尔边缘灰度模型;然后,利用图像边缘的信息对该模型进行最小二乘拟合,在拟合过程中,通过修正参数t对边缘模型进行修正,最终获得精确的边缘模型,同时考虑数字采样等因素对灰度分布的影响,得到图像边缘的亚像素位置.实验中测得边缘亚像素位置的平均误差为一个像素的3%,其中误差方差为0.0005.结果表明:本算法基本满足图像测量的稳定可靠、精度高等要求,并且对图像噪声有较强的鲁棒性.     

一种黑片图像亚像素边缘检测方法

为了提高黑片图像边缘检测的精度,提出了利用亚像素边缘检测技术来检测黑片图像的边缘.针对Zernike矩的亚像素边缘检测算法存在计算量大和边缘定位精度低等不足,利用Sobel算子对图像进行像素级边缘提取,然后利用改进的Zernike矩算子来检测黑片图像的亚像素边缘,为了防止Sobel算子遗漏可能的亚像素点,增加了一个搜索算法来提高检测的精度.实验结果表明,该方法测量精度高,定位精确,能够应用于黑片的在线检测.     

单视角SEM图像中操控工具的三维精确定位

在基于扫描电子显微镜(SEM)的纳米操作系统中,针对获取多视角图像比较困难,而单视角图像缺乏三维信息的问题.为了研究如何从单视角SEM图像中快速的实现操作工具的三维精确定位,采用基于梯度方向高斯曲线拟合亚像素的定位方法来实现水平坐标信息的精确定位,和基于图像相似度的原理来精确获取操控工具的垂直坐标信息.从单视角SEM图像中获取的实验数据表明,水平坐标信息已达到了亚像素级别的精确定位要求,而垂直坐标信息也可以在小范围移动中进行精确定位.     

基于遗传算法和梯度算法的结构动态形体优化

提出了一种基于遗传算法和梯度算法并考虑动态需求的结构形体优化方法,该方法同时具有遗传算法的全局优化搜索能力和梯度算法的局部优化搜索能力.算例证明该方法具有良好的工程应用价值.