基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法

利用静脉识别原理采集的静脉图像通常模糊不清、难以分辨。传统的CLAHE算法虽然能够提高静脉图像的对比度,但是会丢失图像的一些细节信息。文章提出了一种基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法。首先对静脉图像进行ROI提取,采用CLAHE算法增强静脉与手背间的对比度;然后利用多尺度细节融合算法得到静脉图像的细节图,再通过均值滤波滤除细节层中的高频噪声;最后把上面两种方法得到的图像加权叠加得到细节增强后的静脉图像。实验结果表明,该方法在提高静脉图像对比度的同时保留了原图像的细节信息。     

自驱动关节臂坐标测量机测控系统

为了使关节臂坐标测量机满足在线、自动批量和智能测量的需求,提出研究自驱动关节臂坐标测量机,研究了其测控系 统。 系统以计算机作为控制器,与 6 个驱动关节及触发测量电路等组建硬件系统,软件采用状态机与事件结构相结合的结构框 架设计,实现自驱动关节臂坐标测量机的运动控制和规划路径采样点自动数据采集。 搭建实验系统对测量机进行测试实验,实 验结果表明,在测控系统支持下自驱动关节臂坐标测量机运行平稳,测量机测量小尺寸球的重复性误差为 0. 038 mm、测量较大 尺寸量块的重复性误差为 0. 192 mm (k = 2)。 测控系统的研究为自驱动关节臂坐标测量机标定技术、误差分析及应用研究奠 定了基础。