光学元件损伤暗场图像中的目标自动提取研究

基于光学元件损伤暗场成像图像的特点以及每个像素与周边的梯度关系,选择灰度——梯度对共生矩阵为研究模型,该模型集中反映了损伤图像中两种最基本的要素——灰度信息和梯度信息(边缘)。利用该模型产生准则函数,在信息论中最大熵原理基础上,应用文中改进的二维最大熵算法能自动确定最佳分割阈值,实现了对暗场图像的分割。该算法能够准确的从光学元件损伤暗场图像中提取损伤目标,为目标识别、精确定位和损伤大小的精确计算等后续处理提供依据。为了验证该算法,试验中对多个光学元件损伤暗场图像进行了处理分析,试验表明,该算法分割得到的损伤目标与实际相符,误差在检测的范围之内,为大型光学系统中光学元件损伤的在线、自动化检测提供了一种有效的技术途径。     

光学元件损伤的暗场检测方法研究

基于菲涅耳衍射理论与4f系统的傅立叶变换性质,研究了光学系统中多元件存在损伤时,其它元件的损伤对被测光学元件损伤的暗场检测影响。通过对不同种类、不同尺度及不同距离的典型损伤频谱特征的计算和实验研究发现,当其它元件距离被测元件足够远或损伤尺度足够大时,它们的暗场强度分布不会影响被测元件上的损伤检测,这对强激光系统的光学元件损伤检测有参考意义。     

连接向量特征匹配的暗场图像配准方法

利用损伤点之间的位置关系,根据光学元件损伤暗场图像的特点设计了一种基于连接向量特征匹配的配准方法。该方法首先对基准图像及待配准图像分别进行图像预处理,提取损伤点轮廓的中心坐标作为损伤点的位置值。然后构建损伤点连接向量,求出主方向并计算主方向下的连接向量特征,使用连接向量匹配获得匹配点对,最后利用RANSAC算法对匹配点对进行仿射变换参数计算。该方法具有旋转不变性,尺度不变性以及较高的配准准确度。实验对比分析了该方法与SIFT算法的计算效率及配准精度,结果表明在暗场图像条件下文中方法更有效且为背景单一,灰度信息较少同时要求较高的配准速度的场景下的图像配准问题提供了解决方案。     

超空泡图像的自适应多尺度小波边缘检测

针对水下高速射弹试验获取的超空泡图像中夹杂较多噪声,而传统边缘检测算法在自动边缘检测中抑制噪声效果差的问题。文中采用自适应多尺度小波边缘检测,对超空泡图像进行边缘检测。算法中首先对图像进行多尺度下的小波变换和相邻尺度间的梯度增强,再采用K均值聚类进行边缘的自动检测,得到不同尺度下的边缘,根据小波基的不同选择对应的多尺度融合方法进行多尺度融合,得到最终的边缘图像。实验表明,文中算法相比传统边缘检测算法,有效地抑制了图像中噪声,得到了更完整的边缘信息。     

光学元件激光损伤在线检测装置

设计并搭建了一套光学元件表面损伤检测装置,用于激光损伤实验中光学元件表面损伤的自动化在线检测。装置主要由自动变倍显微相机、高精度位移传感器、两维扫描轴、调焦轴、快速复位平台和系统控制器组成。两维扫描轴按照规划好的弓形路径对光学元件表面激光辐照区域进行扫描,调焦轴对位移传感器反馈的离焦量进行实时修正,显微相机采集子图像并进行保存。首先,分析影响图像拼接精度的主要误差源并通过图像矫正等方法进行补偿;然后,利用图像拼接技术将矫正后的子图像矩阵进行高精度无缝拼接,得到大面积高分辨率的光学元件表面损伤图像;最后,对损伤图像进行后处理得到损伤个数和损伤面积等信息。实验结果表明:装置在5 min内实现了光学元件表面15 mm15 mm区域的扫描拼接和检测,成像系统分辨率优于228 lp/mm,图像拼接误差小于2 pixel。     

ICF终端光学元件损伤在线检测装置的研究

终端光学元件是惯性约束聚变（ICF）系统最重要的组成部分之一。文中针对ICF系统中终端光学元件损伤的高精度、高效率检测问题,对光学元件损伤在线检测技术进行了研究,以神光-Ⅲ原型装置终端光学元件为检测对象设计了光学元件损伤在线检测系统。针对终端光学元件的排布特点及其检测要求,利用CODEV软件设计了高分辨率变焦距望远光学系统;根据终端光学元件在靶室中的分布位置,设计了相应的对准及定位系统,实现了对球体空间排布的大尺寸光学元件组的远距离、高精度、实时快速检测。模拟ICF靶场环境进行了离线仿真实验,实验表明:系统的MTF曲线在68 lp/mm大于0.4,80%能量分布在22像元内。在1.8~2.8 m的工作距离下,检测装置对300 mm300 mm视场范围内60 m以上的损伤点可以通过图像处理方法进行分辨,160 m以上的损伤点可以进行精确测量;姿态调整系统各运动环节运行精度均优于13 arc sec,满足检测要求。     

基于强度传输方程的激光损伤应力检测技术研究

提出了基于强度传输方程(TIE)的光学元件激光损伤应力检测方法,通过采集损伤点区域聚焦位置附近的三幅强度图像,直接计算出损伤点产生的应力双折射相位分布,并在此基础上实现了激光损伤应力的定量检测。相较于其他相位测量技术,TIE方法在恢复的相位结果中不会出现幅度为π的相位跃变,而且可以采用非相干光照明,具有光路结构简单、操作方便和测量速度快等优势,适用于光学元件损伤的快速检测。对石英玻璃在二氧化碳激光器作用下所产生的系列损伤点进行了实际验证测量,测量结果完全符合理论预期。     

基于多光谱技术的光学元件表面疵病检测

为实现对光学元件表面疵病的精确测量和计数,提出了一种基于多光谱技术的光学元件表面疵病检测方法,该方法采用不同波长的入射光源均匀照明光学元件表面,通过暗场显微成像系统获得不同波长下的表面疵病图像。基于该方法研制了多光谱光学元件表面疵病检测系统,获得了365,405,436,486,550nm单波长光以及白光照明条件下光学样品表面疵病和标准样品图形的检测实验结果。实验结果表明,相比传统的白光照明检测技术,多光谱检测技术根据不同的材料性质选用不同波长的光作为入射光源,可以明显提高系统对光学元件表面疵病的检测能力,不仅可以提高测量精度,而且可以获取白光照明下无法检测到的疵病信息。     

静止轨道遥感卫星海面运动舰船快速检测方法

面向静止轨道光学遥感卫星,该文提出一种海上运动舰船目标快速检测方法。该方法首先利用多结构多尺度形态学滤波对海洋背景遥感图像进行背景抑制;然后采用自适应阈值分割和自组织聚类获得候选目标;再根据目标运动特征,利用静止轨道卫星凝视序列图像对候选目标进行多目标移动式邻域判决,剔除虚假目标;最后关联舰船目标以及融合卫星平台数据,可快速计算舰船状态等深层次动态信息。实验结果与分析表明,所提方法能有效检测海洋背景遥感图像中的多个运动舰船目标,准确获取各个舰船位置、航速、航向、运动轨迹等信息,具有算法简单,目标检测率高、虚警率低,稳定性好等优点。该方法为我国静止轨道光学遥感卫星在轨数据处理与应用提供了技术支撑。     

基于区域增长的电路板元件检测算法

分析了在微电子表面组装技术(SMT)中应用的自动光学检测(AOI)技术与系统的基本原理以及目前存在的问题,提出了一种基于区域增长法求图像边界的检测算法.这种算法首先用区域增长法求出元件的边界矩阵,然后根据此边界矩阵的霍夫变换得出的矢量图与系统内部的标准电路元件模型进行匹配.文章中给出了算法的实现代码以及运行实例.     

一种改进的序列图像自动排序算法

提出了一种改进的基于相位相关法的序列图像自动排序算法。首先利用改进的相位相关法计算出归一化相位相关度的峰值及峰值点坐标;然后利用峰值作为相关度准则判断2幅图像是否存在重叠部分,利用"最大"相关度求交自动确定头尾图像;最后利用峰值点坐标判断2幅相邻图像的位置关系。实验结果表明,该算法能有效地实现全景图像拼接中顺序混乱的序列图像的自动排序,避免了人工干预,具有实用价值。     

Self-learning-based post-processing for image/video deblocking via sparse representation

Blocking artifact, characterized by visually noticeable changes in pixel values along block boundaries, is a common problem in block-based image/video compression, especially at low bitrate coding. Various post-processing techniques have been proposed to reduce blocking artifacts, but they usually introduce excessive blurring or ringing effects. This paper proposes a self-learning-based post-processing framework for image/video deblocking by properly formulating deblocking as an MCA (morphological component analysis)-based image decomposition problem via sparse representation. Without the need of any prior knowledge (e.g., the positions where blocking artifacts occur, the algorithm used for compression, or the characteristics of image to be processed) about the blocking artifacts to be removed, the proposed framework can automatically learn two dictionaries for decomposing an input decoded image into its “blocking component” and “non-blocking component.” More specifically, the proposed method first decomposes a frame into the low-frequency and high-frequency parts by applying BM3D (block-matching and 3D filtering) algorithm. The high-frequency part is then decomposed into a blocking component and a non-blocking component by performing dictionary learning and sparse coding based on MCA. As a result, the blocking component can be removed from the image/video frame successfully while preserving most original visual details. Experimental results demonstrate the efficacy of the proposed algorithm.     

Statistical probability based algorithm for extracting feature points in 2-dimensional image

An algorithm for automatically extracting feature points is developed after the area of feature points in 2-dimensional (2D) image being located by probability theory, correlated methods and criterion for abnormity. Feature points in 2D image can be extracted only by calculating standard deviation of gray within sampled pixels area in our approach statically. While extracting feature points, the limitation to confirm threshold by tentative method according to some a priori information on processing image can be avoided. It is proved that the proposed algorithm is valid and reliable by extracting feature points on actual natural images with abundant and weak texture, including multi-object with complex background, respectively. It can meet the demand of extracting feature points of 2D image automatically in machine vision system.     

基于相关函数的超声图像方位跳变检测和校正

为了解决超声电视测井成像图像中出现的方位跳变问题,提出了一种利用相关特征来检测方位跳变测井图像的方法.该方法利用超声测井图像相邻行之间相关性来自动搜索图像出现方位跳变的深度位置和方位差,根据跳变深度位置和方位差来循环平移图像,最终实现校正图像的目标.实验结果证明,该方法能准确地自动校正方位跳变的图像.对实际测井资料的处...     

基于视觉与标注相关信息的图像聚类算法

算法首先按视觉相关程度对标注字进行打分,标注字的分值体现了语义一致图像的视觉连贯程度.利用图像语义类别固有的语言描述性,从图像标注中抽取具有明显视觉连贯性的标注字作为图像的语义类别,减少了数据库设计者繁琐的手工编目工作.按标注字信息对图像进行语义分类,提高了图像聚类的语义一致性.对4500幅Corel标注图像的聚类结果证实了算法的有效性.     

彩色图像中文本的定位

随着基于内容检索技术的发展，人们逐渐意识到包含在彩色图像和视频中的文本具有重要的语义作用。提取并识别图像中的文本首先需要确定它们的位置。本文提出了一种新的基于连通区域确定彩色图像中文本位置的方法，它首先对图像进行多通道分解以得到连通区域，然后对连通区域的尺寸和位置排列进行分析以确定图像中文本的位置。本文方法不仅能确定水平排列和垂直排列文本的位置，也能确定按一定倾角排列的文本的位置。实验结果表明，该方法可得到较好的文本定位效果。     

大容量多通道数字水印算法

现有许多数字水印算法基本上都是针对灰度图像的，彩色图像数字水印算法尚未得到充分研究，且所能嵌入水印的容量也不够大。本文提出的大容量多通道数字水印算法对这一问题进行了研究。该算法以彩色图像作为原始载体，通过数字水印压缩编码，载体图像颜色空间转换，彩色分量分块离散余弦变换，结合人眼视觉系统确定水印嵌入位置等措施，将二维水印图像嵌入到原始彩色载体图像中，且能嵌入较大容量的水印图像。实验结果表明，该算法不仅提高了水印容量，且对剪切、模糊、锐化等有损攻击具有良好的健壮性。     

一种改进的基于互信息的自动图像配准算法

提出了改进图像配准的基于互信息的算法,首先将参考图像和待配准图像分解到小波域并二值化,以归一化互信息作为相似性测度进行配准.配准参数搜索作用SPSA算法和鲍威尔算法相结合的优化策略.实验证明本算法可以快速、精确且不需要人工干预地实现两幅图像的配准.     

基于改进加权融合算法的运动场景图像拼接

在图像匹配、融合过程中,由于图像中运动物体的存在,使得融合后的图像可能出现鬼影。鬼影消除一直是图像拼接技术的重点和难点。针对这一问题,现提出一种基于SIFT和改进加权融合的运动场景图像拼接方法。首先,采用对尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,使用RANSAC算法求出图像间的变换矩阵H,最后利用文中提出的改进加权融合算法完成图像的无缝拼接。整个过程完全自动地实现运动场景的图像拼接,消除了运动鬼影。实验结果验证了该方法的有效性。