基于基因算法的激光干涉计量精度的提高

提出一种基于改进的基因算法的提高激光干涉CCD计量精度的数据处理方法，并将该方法与传统基因算法作余弦曲线拟合以及最小二乘法作二次曲线拟合进行比较。结果表明，用改进的基因算法优化，不但解决了CCD光学干涉计量中像素尺寸以及图像采集卡空间量化误差对测量精度的影响，而且解决了目标函数多极值问题，从而干涉条纹可获得高于光敏像素级定位精度。最后将干涉条纹的光强精确地拟合出来，讨论曲线拟合误差，表明该算法具有很好的鲁棒性和自适应能力。     

激光基准成像测量光斑图像的亚像素检测算法

在激光基准下基于CCD成像身管轴线直线度测量系统中,对激光光斑图像的高精度检测和定位是影响系统测量精度的一个重要因素.为了提高激光光斑图像的检测和定位精度,提出了一种Sobel-Guass拟合算子的激光光斑亚像素边缘检测方法,同时结合最小二乘迭代圆拟合法设计了光斑中心的高精度定位.即:首先用Sobel算子细化边缘,进而在梯度方向上进行高斯函数拟合插值,进一步提高图像边缘位置的检测精度,最后经最小二乘圆迭代拟合后得到激光光斑的亚像素级几何参数,从而使测量系统的精度提高一个数量级.实验结果表明:像素细分后对像素点的定位精度可以达到0.1个像素,亚像素边缘对标志中心的定位精度优于0.03像素.     

基于双向剪切干涉的CCD像素间距标定

为精确标定电荷耦合器件(CCD)图像采集系统的像素间距,提出了一种基于双向剪切干涉的标定方法,即通过双向剪切干涉两半场条纹宽度的相对关系来测量图像采集系统的像素间距.由理论推导建立了相应的标定模型,并对模型进行了实验验证和误差分析.实验结果表明,该方法的标定精度能达到0.04μm.     

玻璃厚度检测图像特点及其识别算法的研究

结合线阵CCD扫描二维图像工作原理,分析了玻璃厚度检测图像特点.精确提取光条纹图像中心是提高玻璃厚度测量精度的关键,提出一种改进的灰度重心法进行中心提取.先用Canny算子进行边缘检测,确定目标区域,再用加权灰度重心法提取玻璃厚度图像条纹中心.该算法可较好地抑制背景噪声,中心定位可达亚像素级,定位精度提高了0.2像素.基于上述算法,通过计算中心坐标差可得到玻璃厚度值.实验结果表明,该算法正确有效,玻璃厚度测量系统分辨率可达1μm,系统测量误差小于0.1%,实现了高精度、高稳定性的玻璃厚度在线检测.     

一种3D亚像素液体透镜的设计与研究

通过对集成成像串扰特性研究,提出亚像素的集成成像微透镜阵列的制作方案。为了获得串扰最小,莫尔条纹干涉最少的3D成像效果最好的子图透镜排列,以红绿蓝子像素为视点,设计了不同尺寸的透镜和子像素排列方式。理论分析了传统微透镜阵列和亚像素微透镜阵列的串扰情况,证明了亚像素方法的可行性。     

CCD成像型亮度计测量方法研究

利用CCD成像的特点,通过分析CCD成像过程中亮度与数字图像灰度之间的关系,提出了CCD成像型亮度计的设计方法。使用积分球作为标准亮度光源,对CCD拍摄得到的数字图像中像素灰度值与实际亮度之间的关系进行标定,得到图像像素灰度与测量点亮度之间的对应关系,保证亮度测量的准确性。通过对不同曝光时间下亮度分布的测量,拓展CCD成像型亮度计的测量范围。同时为了保证不同曝光时间下亮度的测量精度,将不同曝光时间下的图像灰度结果与积分球产生的标准亮度进行对比,实现成像型亮度计的非线性校正。利用光度特征匹配方法,保证光度计的相对光谱灵敏度与标准光度观察者的光谱光效率接近,减小测量误差。根据CCD成像型亮度计的标定和测量原理,使用Visual C++编制相应的软件,并进行了标定和测量试验来验证CCD成像型亮度计的测量方法,取得了较好的效果。     

基于数学形态学的微位移测量方法的研究

用CCD摄像传感器摄取激光干涉图纹,采用Visual C^ 编程,对干涉图像用反高斯变换的光强平均分布的快速处理,保证干涉图纹信息的完整性;同时运用数字图像处理学中的LOG算子对干涉图像进行边缘检测,用数学形态学中的零交叉细化处理方法对干涉条纹进行细化处理,从而测量出引起条纹相位变化的微位移,其精度可达1／100的条纹间隔。可实现光学亚μm和nm尺度的测量。     

利用粗DEM信息的分布式卫星InSAR图像精配准算法

针对分布式卫星干涉合成孔径雷达图像配准中最大相干相关法在实际应用中缺乏理想相位估计值问题,提出利用粗数字高程模型反演干涉相位图作为理想相位估计值的处理方法。该方法通过在图像粗配准后利用主辅SAR图像的轨道信息、粗DEM以及主图像雷达成像几何反演出干涉条纹图,并将其作为理想干涉条纹估计值应用在最大相干相关法求取精配准偏移量中。此外,本文根据多基星载SAR雷达成像几何给出了利用粗DEM对SAR图像各像素对应目标点通用的空间定位方法及其干涉相位反演方法。ERS-1/2数据实验结果验证了本文方法的有效性。      

光场相机建模与畸变校正改进方法

光场相机作为一种新型的成像系统,可以直接从一次曝光的图像中得到三维信息。为了能够更充分有效地利用光场数据包含的角度和位置信息,完成更加精准的场景深度计算,从而提升光场相机的三维重建的精度,需要实现精确的几何建模,并精确标定其模型参数。该方法从薄透镜模型和小孔成像模型出发,将主透镜建模为薄透镜模型,将微透镜建模为小孔成像模型,结合光场相机双平面模型,将每个提取到的特征点与其在三维空间中的射线建立联系,详细解释了内参矩阵中每个参数的物理意义,以及标定过程中初值确定的过程,并在镜头径向畸变模型的基础上进一步应用了相机镜头的切向畸变模型以及基于射线重投影误差的非线性优化方法,改进了光场相机的标定方法。实验显示,该方法的RMS射线重投影误差为0.332 mm,与经典的Dansereau标定方法相比,进行非线性优化后得到的射线重投影误差精度提升了8%。该方法详细分析的场景点与特定像素索引的推导过程对光场相机的标定具有重要的研究意义,为光场相机光学模型的建立与初始化标定奠定了基础。     

光场相机标定中亚像素角点检测方法研究

针对光场相机标定中亚像素棋盘角点检测速度慢、检测精度不高等问题,该文提出一种基于双曲正切模型的亚像素精度棋盘角点检测方法。首先,采用灰度差分与模版相结合的筛选策略进行初始角点集的筛选;然后,应用一种区域灰度自适应角点检测算法获取候选角点集;最后,建立候选角点的双曲正切模型,对亚像素级候选角点的灰度分布进行拟合,通过对模型进行优化从而剔除伪角点并精确定位亚像素级棋盘角点。该方法在光场相机标定中达到98%的角点检测率,重投影误差低于0.83像素。实验结果表明,所提方法不仅可以快速提取更多的角点,同时能有效剔除伪角点,提高亚像素角点检测精度。     

基于加权插值算法的激光光斑中心检测

激光光斑成像质量是激光制导武器的重要指标之一,而传统的亚像素定位算法,面临抗干扰能力弱,定位精度低和软件实现复杂等问题。为实现实时高精度激光光斑检测,本文提出一种改进的加权插值的亚像素细分算法,通过对图像中光斑范围内一定区域的所有有效像元节点分组进行插值计算,并将各组结果进行加权处理以获得更高的光斑定位,显著提高了精度和稳定性。经过误差分析和实验证明,此算法有效提高激光光斑中心检测抗干扰性能和定位精度。     

基于二次曲面拟合的子像素边缘检测算法

针对传统边缘检测算法边缘信息保留不完整与边缘点定位不精确的问题,提出了一种基于二次曲面拟合的子像素边缘检测算法。利用拟合法求得子像素图,其抗干扰性强,检测位置较准确,并在此基础上利用改进的Canny算子精确地判断图像边缘位置。实验结果表明,该算法不仅提高了图像的边缘信息保留能力,且图像边缘光滑,边缘点定位精确,细节信息完全。     

基于改进的Canny算子和Zernike矩的亚像素边缘检测方法

为满足电荷藕合器件(CCD)图像测量系统的快速、高精度测量要求,提出了一种基于改进Canny算子和Zemike矩的图像亚像素边缘检测新方法.该算法先利用改进的Canny算子进行边缘点的粗定位,在像素级上确定边缘点的坐标和梯度方向,然后再根据构造的边缘点向量和参考阈值,用Zernike矩算法对边缘点进行亚像素的重新定位,...     

基于模糊局部信息C均值的太赫兹图像目标检测

为了克服返波管太赫兹连续波成像系统所获取图像存在的对比度低、干涉条纹强等缺陷,较好地区分出目标和背景,避开不规则干涉条纹的干扰,采用基于模糊局部信息C均值的聚类算法用于目标检测,并针对太赫兹图像性质,对其中的隶属度函数进行了改进。结果表明,新的聚类分割算法适用于具有不规则条纹干扰下的太赫兹连续波图像,能较好地提取出图像中的目标,较经典图像聚类算法具有更好的目标检测精度。     

基于CCD图像处理的视度和视差自动检测系统

为了实现对视度和视差的客观检测,提高自动化检测程度,设计了一种基于CCD图像处理的视度和视差自动检测系统。对CCD视度和视差检测原理公式进行了推导,通过分析发现需要测量成像最清晰时CCD光敏面的位置。为此,构建了像面可调的CCD摄像系统和图像采集与处理系统,采用扫描求解图像像素灰度值梯度的方法,实现图像清晰度测量和边缘提取;同时利用视频图像清晰度峰值搜索法,通过控制电机带动CCD光敏面朝图像最大清晰位置运动,实现CCD摄像系统的自动对焦,并完成对成像最清晰时CCD光敏面位置的测量。最后通过对装备视度和视差实际检测,表明视度检测不确定度在0.15 D以内,视差不确定度在0.3分以内,与传统方法相比,检测结果客观准确,自动化程度得到了提高。     

粗调平状态数字天顶仪定位方法研究

针对传统数字天顶仪定位方法中存在仪器需精确调平,数据拟合模型参数求解不准确和定位迭代过程复杂的问题,提出一种粗调平状态数字天顶仪定位方法。严格推导了水平状态下CCD图像坐标的计算式,利用倾角仪输出值与粗调平状态下CCD图像坐标计算得到水平状态CCD图像坐标;对粗调平状态下恒星切平面坐标进行分析,分析结果表明粗调平状态下对应的切平面与水平状态下对应的切平面基本平行,粗调平状态下的切平面坐标可直接用于数据拟合模型的建立;通过抗差M估计计算数据拟合模型的参数,抑制了粗大误差对参数解影响,提高了数据拟合模型的准确性;最后,通过联立数据拟合模型方程组解算旋转轴的CCD图像坐标、剔除迭代过程中的数据拟合模型反变换以及取切平面坐标平均值的方式优化定位迭代过程,提高定位解算效率的同时保证了数字天顶仪的定位精度。实验结果表明:粗调平状态定位方法的定位精度与精调平状态的定位精度基本相同,其中粗调平定位方法的定位经度精度为0.306,纬度精度为0.292,满足数字天顶仪定位精度的要求。     

激光辐照面阵CCD探测器的杂散光斑现象

为了研究短脉冲强激光辐照下同轴数字全息图像中的杂散光斑,进行了短脉冲强激光辐照和停止激光辐照情况下CCD图像采集的实验,采用粒子衍射原理和CCD输出电信号的过程分析了CCD图像灰度的变化,得到了像素上灰尘的衍射及CCD吸收激光能量导致复位电平失常是杂散光斑及阴影产生的原因,受热效应和记忆效应的影响,激光辐照停止后CCD图像采集失常。结果表明,激光辐照停止后随着热量的消散,杂散光斑逐渐消失,去除灰尘并延长CCD的图像采集时间间隔,避免CCD产生热积累能有效消除杂散光斑。     

基于亚像素定位技术的激光光斑中心位置测量

传统亚像素定位算法过程中存在着抗干扰能力弱、定位精确度差、软件实现难度大等问题。为了解决这些问题,提高激光光斑中心定位精度,采用曲线拟合算法,结合小尺寸光斑中心的高精度定位测量法,进行了理论分析和实验验证。结果表明,该方法可将质心提取误差控制在0.1pixel内,与传统算法相比,其误差更小。该图像质心测量方法有效地降低了噪声干扰,增强了算法的抗噪声性能。     

基于数字天顶仪的星点图像坐标误差分析

星点图像坐标的准确性与数字天顶仪的定位精度紧密相关。根据数字天顶仪成像原理,严格推导出星点图像坐标表达式,在此基础上推导了星点图像坐标在4个误差因素及综合误差下的误差方程,分析结果表明各误差之间相互独立。通过仿真4个误差因素及综合误差情况下的星图数据进行分析,仿真结果表明:焦距误差与转位误差对各星点图像坐标的影响各不相同,焦距引起的坐标变化值x和y相对其平均值的最大波动值分别为2.38、3.04 pixel;转位误差引起的坐标变化值x和y相对其平均值的最大波动值为1.06、1.41 pixel;光轴倾斜误差与主点偏移引起的星点图像坐标变化是整体性偏移。另外,提出了一种误差参数求解的方法,利用解算出来的误差参数对星点图像坐标进行补差,数字天顶仪的定位经度精度提高了约1.98 m,纬度精度提高了约1.65 m。