基于机器视觉的软体纤维丝集束智能计数系统

设计了一种基于机器视觉的可以对软体纤维丝集束实现自动计数的检测系统。系统采用自制半球形LED光源照明,对软体纤维丝集束切片,经显微光学系统放大,再由电荷耦合器件(Charge coupled device,CCD)采集放大图像至计算机,通过图像处理系统计算出集束中软体纤维丝数量,并与标准值比较,自动给出是否合格的判别结果。并提出了一种图像处理方法,该方法首先采用基于区域熵值最大的原则将不同光强照射下获取的源图像进行融合,再对融合后的图像利用自组织特征映射(Self organization feature map,SOFM)神经网络求取分割阈值,然后使用求取的分割阈值作为测度指导源图像实现二值化融合,最后采用基于统计量的边界分离和计数方法实现纤维丝集束的计数。实验证明,该系统检测误差不大于1%,重复测量标准差不超过0.07,实现了对软体纤维丝集束的智能计数。     

大视场红外搜索系统的光机结构设计

设计了具有小型化、集成化的兼具大视场和高分辨率的红外搜索系统。首先阐述了系统的工作原理：采用扫描成像方法将9个凝视视场的图像拼接获得大视场高分辨图像;光学系统结构由偏移视场棱镜组、扫描镜和成像镜头三部分组成,光学设计的单个凝视视场范围为6.87°×5.50°,通过上述扫描方式拼接后获得6.87°×45.10°的大视场,对系统的成像质量进行了分析与评价,在20lp/mm时系统MTF接近衍射极限;重点介绍了扫描镜机构中传动装置以及图像采集时序设计,完成加工装调后系统重量52kg,扫描装置运转平稳,光机设计结果均达到设计要求。     

基于小波图像评价的复合自动对焦系统研究

针对传统管道检测系统(PDS)对焦时延长、图像质量不佳及对焦位置控制误差大等问题,提出了一种由音圈电机驱动对焦的管道视频检测系统。视频检测系统采用自动对焦技术,图像评价算法选用基于小波变换和方差图像清晰度评价函数(SEF)的二阶复合算法,电机搜索策略选用改进的爬山法搜索策略。选用一组离焦—聚焦—对焦的模拟管道图片对所选图像评价算法在Matlab上进行验证,结果表明选用的二阶算法能实现优缺点互补。再将图像评价算法移植到视频检测系统进行实验验证,取得了理想的对焦效果。     

小畸变针孔广角镜头的设计

针孔摄像机广泛应用于图像监视领域,随着镜头视场角的增大,成像范围增大,图像会产生形变,畸变难以校正。为了控制摄像机的系统畸变并且提高其成像质量,提出了基本结构采取物镜后接转像系统的光学系统,其工作距离为10米,全视场角为100°,相对孔径为1/2,入瞳在光学系统最外侧,焦距为1.67mm,接收器为1/4英寸CCD。优化后全视场畸变小于2%,在200lp/mm空间频率处的MTF值都大于0.3。系统很好的校正了球差、色差和场曲。实现了大视场小畸变的光学特性,适合隐蔽监控场合。     

改进的共轭梯度MRI压缩成像算法

为了缩短磁共振成像系统的扫描时间,压缩感知方法利用欠采样数据和非线性恢复算法实现系统的实时或准实时成像需求。通过联合考虑MRI图像在变换域和梯度域下的稀疏性,提出了一种基于预测线搜索方法的共轭梯度算法来重建磁共振图像。针对共轭梯度算法中线搜索次数过多和运行时间过长问题,采用基于预测的方法来优化搜索步长值,以此缩短算法执行时间和减少线搜索次数。仿真实验利用磁共振图像的10%、20%和30%的下采样数据进行图像重建,结果显示基于该预测线搜索方法的压缩成像算法执行时间少于回溯线搜索法的执行时间,重构图像质量优于零填充法和FR共轭梯度法,验证了该算法的有效性。     

低慢小目标大视场探测光学系统设计

随着"低慢小"无人飞行器滥飞、黑飞等现象频发,国内外多家单位或机构研制了针对"低慢小"无人飞行器的目标探测和目标拦截等装备[1],设计了低慢小目标大视场探测光学系统,整个系统由激光测距子系统、大视场线阵扫描探测子系统、高分辨目标凝视识别子系统、激光照明子系统以及两维伺服转台5部分组成。其中前4个系统为共光轴状态,放置在二维伺服转台上,可进行全周360°的扫描,完成对城市环境下低慢小目标的光电搜索识别任务。针对上述需求对光电搜索光学系统开展研究,提出了一种可对低空空域进行快速目标搜索的光电技术,并研制了一套样机系统。该系统利用搭载在二维伺服转台上的线阵CCD相机连续10 s采集360°低空全景图像,最远可以探测2000 m处的0.4 m的旋翼目标。同时成像质量符合设计指标,并对系统进行公差分析,最终所设计的系统视场通道可在1 064μm近红外波段内清晰成像,光学系统结构紧凑,成像质量良好,满足使用需求。     

激光照射监测系统可见光和红外图像融合方法

激光照射性能监测系统的激光照射命中是评估激光武器系统的重要指标之一。激光照射性能监测系统采用双传感器进行激光光斑和目标靶板的图像采集,提出了一种对所采集图像进行融合的方法:完成了图像中可见光图像与红外图像的配准、红外图像中激光光斑的提取、光斑提取图像与可见光图像的融合。提出的方法实现了视场范围不同、分辨率不同的可见光图像和红外图像的融合,融合后的图像真实再现了光斑照射的情景,图像中目标信息丰富明显、光斑轮廓清晰。     

细丝直径的数字图像测量算法

介绍了细丝直径测量系统的构成,阐述了应用数字图像处理的方法对细丝直径进行高精度图像测量的算法。用求刻度线频率的方法得到标准刻度尺的单位刻度像素长度;对细丝图像进行二值化,根据细丝的方向求取细丝直径的像素长度;通过单位标定,得到细丝直径的测量值。与使用螺旋测微器得到的测量值进行了比较,结果表明,基于数字图像处理算法的细丝直径图像测量方法具有精度高、测量速度快等特点。     

基于EmguCV的网络摄像智能搜索系统的设计

当前公共场合中,网络摄像头在人物搜索方面没有得到有效利用,针对该问题,以EmguCV图像处理库及人脸图像信息库为基础,设计了一种智能搜索系统。该系统利用EmguCV库中的Detect函数对检测到的人脸图像与图像数据库中已存储图像进行比较,实现对图像数据库中已存人脸图像的识别和自动搜索,同时还具有自动提示功能。实验结果表明,利用EmguCV开发的智能搜索系统效率高,识别效果好。     

电视制导攻击型无人机导引头搜索规律研究

综合考虑电视制导攻击型无人机在搜索地面目标过程中导引头的地面视场、搜索盲区和目标图像移动等关键因素对目标截获的影响,建立了无人机飞行高度、飞行速度与导引头目标搜索之间的数学模型,推导出了一种电视导引头搜索规律,可以从3个方面提高目标截获概率:1可以补偿因无人机向前飞行而引起的目标图像纵向移动,使显示在地面站监视器中的目标画面在导引头搜索过程中只作水平方向的移动,利于"人在回路"使用方式下地面站射手对图像的分析、判断;2通过导引头光轴俯仰搜索角度和无人机飞行高度匹配设计,可以保证地面视场最大;3通过导引头搜索周期和无人机飞行速度协调设计,可以实现对目标区无漏扫。该搜索规律通过在某电视制导攻击型无人机中应用进行了可行性验证。     

Research and Implementation of Algorithm for Image Enhancement and Unwrapped Distortion Correction for SLVF Panoramic Night Vision Image

Abstract： Based on digital signal processor（DSP） and field programmable gate array（FPGA） techniques, the architecture of super large view field（SLVF） panoramic night vision image processing hardware platform was established. The panoramic unwrapping and correcting algorithm, up to a full 360°, based on coordinate rotation digital computer （CORDIC） and night vision image enhancement algorithm, based on histogram equalization theory and edge detection theory, was presented in this paper, with the purpose of processing night vision dynamic panoramic annular image. The annular image can be unwrapped and corrected to conventional rectangular panorama by the panoramic image processing algorithm, which uses the pipelined CORDIC configuration to realize a trigonometric function generator with high speed and high precision. Histogram equalization algorithm can perfectly enhance the contrast of the night vision image. Edge detection algorithm can be propitious to find and detect small dim dynamic targets in night vision circumstances. After abundant experiment, the al- gorithm for panoramic image processing and night vision image enhancement is successfully implemented in FPGA and DSP. The panoramic night vision image system is a compact device, with no external rotating parts. And the system can reliably and dynamically detect 360＊ SLVF panoramic night vision image.     

基于PCI总线的高速图像采集系统设计

针对图像采集系统的特点,介绍了一种以PCI总线为数据传输模式、DSP为核心处理器的实时高速图像采集处理系统的设计方案,并对整个系统的硬件资源选择、工作流程、算法处理时间等关键问题进行了详细地阐述,从而实现图像采集系统的高速性和灵活性。系统测试表明该方案取得了良好的图像采集效果。     

一种高速图像采集装置的设计

设计了一种基于NIOS II 软核处理器为系统控制核心, 以高速线阵CCD 为图像采集器件、以SDRAM 存储器为图像缓冲存储器的高速图像采集系统。采用数字技术实现了图像信号处理与数据采集、CCD 降噪的算法 以及对图像缓冲存储器的控制。采用EDA 仿真及综合工具, 对所设计的电路进行了仿真、编程和硬件调试。设计 实现了一种高速图像采集装置, 并且简化了系统的硬件结构, 提高了装置的实时性。     

大视场视频全景图生成研究

针对采用传统方法生成的视频全景图存在拼接裂缝和“鬼影”现象的问题，提出了一种新的大视场视频全景图生成算法．该算法基于快速傅立叶变换的图像配准算法，求取两相邻视频帧之间的配准系数，采用改进的线性系统法对配准系数进行全局优化．对存在运动物体的视频图像，采用启发式最优路径搜索算法寻找到图像间拼接的最佳缝合线，并使用多分辨率原理进行图像拼接后的平滑处理.实验结果表明，该算法优化了图像间的配准系数，平滑处理了拼接后的图像，减少了人工性缺陷，提高了视频全景图的真实感.     

适于大口径精密光学表面疵病图像的拼接算法

在大口径精密光学表面疵病检测中,针对原有图像拼接算法在子孔径图像数目较多时易产生拼接错位的情况,提出了基于特征分类的多层次图像拼接算法.该算法分为特征分类和多层次拼接2部分：前一部分通过重叠区域内特征的提取和分类,将所有子孔径图像的重叠区域分为4类;后一部分针对4类重叠区域的不同特点,进行4轮拼接,最终得到全景图像.结果表明,该算法能有效避免由导轨累积定位误差和缺陷贯穿数个子孔图像的贯穿型直线特征导致的拼接错位,且较原有算法效率更高.因此,该算法对于实现大口径光学元件表面疵病的高分辨率检测具有重要意义.     

基于DOE的标识光场整形系统设计

使用二元光学元件进行远距离、大光场的整形,成像均匀度低、成像光场的尺寸也不易控制。依照衍射光学元件整形原理,提出了一种将双镜组预整形系统和衍射光学元件(Diffractive Optical Elements,DOE)整形器相结合的DOE标识光场整形系统方案,并提出了一种优化的二次平滑修正算法以适用于远距离大光场的DOE设计。可用于远距离大光场的激光主动照明或者信号标识。实际工程指标设定为在1m距离上,对波长为532nm,直径2mm的激光进行整形,得到360mm×288mm的矩形光场,保证其均匀度大于97%,能量转换率大于90%。Virtual Lab仿真结果表明,理论上系统的均匀度可达98.91%,能量转换率可达91.69%,成品测试结果表明,该系统实测整形光场均匀度为97.33%,能量转换率为90.92%。仿真和测试结果表明,设计符合预期的工程要求,证实了设计选型和算法优化的正确性。     

基于掺铒光纤激光器超混沌特性的图像加密算法

针对基于低维混沌系统的图像加密算法安全性不高的问题,提出了一种新的基于掺铒光纤激光器(Er-doped fiber laser,EDFL)超混沌特性的数字图像加密算法。算法包括置乱和扩散两个阶段:首先利用离散标准混沌映射对明文图像像素位置进行置乱,同时为了提高算法效率,通过像素间的异或操作将扩散效果引入置乱阶段。然后利用EDFL超混沌系统产生的值加密置乱后的像素值,从而得到密文图像。试验结果表明:本文算法密钥空间大,密文对密钥和明文充分敏感,只需置乱和扩散的一轮循环即可获得良好的加密效果和较高的安全性能。     

基于纹理修复的双焦相机连续数字变焦算法

设计主要用于双焦相机成像系统的连续数字变焦算法. 该算法将双焦相机连续数字变焦问题拆分成长焦相机视场内的特征迁移问题和长焦相机视场外的纹理修复问题. 在实现细节上,该算法参考基于上下文语义的图像修复算法的思路,利用长焦相机图像的纹理信息修复短焦相机图像,并在2个问题上使用相似的网络结构来降低长焦相机视场内外细节视觉效果的差异. 实验结果表明,相比其他算法,所提算法能显著提升变焦图像的质量,有效改善长焦相机视场内外纹理细节差距较大的问题,在主客观评价上都具有更好的表现. 此外,该方法对于处于长焦相机视场外的纹理细节,具有明显的修复效果,对于实际拍摄的图像同样有效.     

采用改进暗通道先验算法的高速公路能见度检测

为提升高速公路雾天能见度检测精度,考虑大气透光强度、透射率、大气消光系数和图像中某点到摄影机的实际距离,通过能见度检测原理改进现有的暗通道先验算法。首先结合矩形区域测距和实际场景物体大小来解决高速公路二维场景到三维场景重构的问题,并利用K-means聚类的方法,并找出聚类后的视频图像中分界线的最小景深点,结合所构建的测距模型得到该点到摄像机的实际距离。其次通过发现传统暗通道先验理论在求取大气透光强度方面的不足,提出了基于图像分割的局部熵法来求取大气透光强度,再利用暗通道先验理论求出透射率,然后由能见度检测原理计算出能见度。最后,根据日兰高速公路K113+000处雾天下的视频图像,对改进暗通道先验算法与传统暗通道先验算法进行实验对比,并以能见度检测仪的检测结果为参照。结果表明：当实际能见度为100 m左右时,改进算法检测的平均相对误差(MRE)为6.25%,比传统算法减小了2.38%;当实际能见度为150 m左右时,改进算法检测的MRE为6.17%,比传统算法减小了3.06%;当实际能见度为200 m左右时,改进算法检测的MRE为5.71%,比传统算法的减小了3.41%。随着光照强度的增...