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.     

基于直方图均衡及融合的红外图像增强技术

针对红外图像的特点,提出了一种基于直方图变换及图像融合的红外图像增强的新方法.该方法利用平稳小波分解进行噪声抑制,通过自适应直方图均衡提高图像对比度,并利用非线性滤波算法增加新的高频分量,最后进行图像融合以实现图像的增强.该算法克服了传统直方图均衡增强背景而削弱目标以及平台直方图均衡中难以选择平台值的缺点,并大幅度提高了图像的细节.实验结果表明,该算法对红外图像具有很好的增强效果,可以很好地抑制背景,提高目标的对比度,同时使目标的细节更加明显.     

基于自适应差分量化的红外背景抑制新方法

针对复杂背景下红外弱小目标图像的背景抑制难题,从图像采集环节考虑,根据自适应差分量化理论,提出了一种基于自适应背景抑制的红外弱小目标图像采集方法.其基本思想是:根据红外弱小目标图像背景杂波的相关性,利用自适应预测器,由已采集的像素信息实时估计出下一时刻背景杂波的最佳估计,并将其反馈至原始图像信号输出端,与实际采集图像信号相比较.通过量化残差图像信号来获得预测增益,从而提高采集图像的信噪比.理论分析与仿真实验表明,与传统的直接图像采集方法相比,此方法不仅等效地提高模数转化器的性能,而且能够很大程度地提高采集图像的信噪比(SNR),SNR可由1.43提高到4.57.     

基于序列图像特征配准的摄像机旋转补偿算法

提出了一种基于序列图像特征点配准和基于最小二乘估计的摄像机绕轴旋转运动精确估计算法.该算法利用序列图像帧间的强相关性,通过分析相邻两帧图像的运动,由Harris算子进行特征点检测.基于这些特征点用模板匹配方法对帧间图像进行配准,然后根据多个特征点的运动矢量用最小二乘估计获得摄像机的运动参数,并用获得的运动参数实现对摄像机绕轴旋转运动的精确补偿.实验结果表明,该方法在帧间旋转角度＜10°时,摄像机绕轴旋转运动角度估计误差＜5%,但是当旋转角度＞14°时,相对估计误差＞20%.从系统实际应用(帧间旋转＜5°)来看,该方法克服了成像测量中摄像机旋转对图像处理和测量精度的影响,弥补了因像机旋转引起的测量误差大的缺陷,提高了测量精度,可满足使用要求.     

基于FPGA的IRFPA非均匀性自适应校正算法实时实现

红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节.在研究了基于神经网络的NUC算法的基础上,提出了一种采用FPGA基于神经网络的非均匀性自适应校正算法实时实现硬件方法,该方法利用流水线技术和并行处理结构,大大提高了系统的运算速度,特别适用于大面阵、高帧频红外焦平面成像系统;而且系统仅利用了一片FPGA,体积小,功耗低,便于系统的小型化.     

一种基于双DSP视频口的实时图像数据通信技术

针对高分辨率灰度图像及其复杂的处理算法,选择双DSP板连接系统进行图像和算法处理.基于TMS320DM642视频口的特点,通过硬件连接和软件设置,设计实现通过视频口在两块DSP板之间进行BT656_8BIT数据流的实时传输,实验结果显示该方法稳定可靠,在多DSP间的数据传输同样有适用性.     

一种自适应红外图像增强技术

针对红外热成像对比度不足的问题,提出了一种S曲线映射函数,该函数具有定义域与值域区间一致、拐点非对称的特点,在目标图像增强的同时拟制了杂波背景．为了满足动态场景自适应增强的需要,建立了基于场景灰度特征调整S曲线参数的动态自适应模型,该模型用灰度直方图的阈值和调制度作为输入,用图像增强算法的参数作为输出,并基于典型样本数据通过人工神经网络的BP算法确定出了模型中权系数的值,工程应用实例表明这种方法是切实有效的．     

基于小波和Zernike矩的标尺靶亚像素检测算法

为解决特殊环境下基于光电成像的高精度测量系统中的低照度含噪靶面高精度测量的难题,提出了一种基于小波变换和Zernike矩相结合的亚像素边缘检测方法.该算法首先对获得的低照度含噪靶面图像采用基于小波变换局部模极大值的方法进行抗噪声的粗级边缘提取和去噪处理,获得靶面图像的像素级边缘和具有边缘保持特性的无噪声靶面图像,然后通过在边缘区域内求取Zernike矩的方法进一步提高边缘检测的精度,使得边缘检测的精度达到亚像素级,以便进一步提高测量精度.试验和仿真结果表明:该算法能够在特殊环境下实现对低照度含噪靶面的高精度边缘检测和测量,检测精度达到0.2pixel,具有较强的工程应用价值.     

三次样条插值在变径内腔重建中的应用

结合变径内腔容积参数检测的特殊要求,在分析了内径-进深容积检测方法的基础上,提出了一种基于三次样条的内腔直径参数插值和基于插值后函数的内腔三维内表面高精度重建方法.该方法是在对内腔容积内径和进深间接测量的基础上,对测量中测头沿轴间歇移动时各进深直径值应用三次样条函数进行数值插值,通过建立M关系三对角方程组,并用"追赶法"实现插值函数稳定收敛求解,从而获得内径函数曲线的光滑高精度表达式,然后以插值后的内径函数曲线为母线进行内腔内表面的三维空间容积重建.实验和仿真结果证明:该方法能够克服直接累加和传统的分段低次线性插值方法由于函数本身的特性,在各次间歇测量点处产生的衔接不光滑性,满足了变径内腔内表面容积重建中的视觉需求;同时在不增加计算量的前提下使得插值后容积的测量精度得到了提高,且满足2‰测量误差的要求.     

激光靶标图像识别和测量方法的研究

结合光电成像技术和数字图像处理方法，针对传统的准直测量中存在的低效率、低精度的问题，提出了一种基于数字图像处理方法的动态高精度测量方案；同时结合测量中的关键问题提出了基于灰度平均值的自适应阈值分割法、基于重心法的光斑中心检测法、基于圆拟合的定标圆检测法等一套高效、高精度的图像处理和测量算法，并且在实际的测量系统中获得了良好的应用效果。