基于图像相位的视频微振动测量分析方法

对低频微振动的测量在机械监测、故障诊断方面有着广泛的需求,而非接触式测量由于具有无需接触工件、可测量柔软易碎工件等特点,具有更加广阔的使用场景。视频振动测量方法作为非接触式测量方法的一种,因其具有安装方便、非接触测量、面阵扫描等优点,在低频测振场景下具有一定的优势。介绍了基于图像相位的视频测振原理和方法,采用高帧率的工业相机拍摄待测物体的振动画面,用图像序列中的像素位移表征振动信号,利用Riesz变换结合图像金字塔求解特定尺度下的局部相位,并基于图像相邻序列的相位变化对高速振动信号进行编码,再通过频谱分析振动的动态特性和模态,设计带通滤波器提取感兴趣的振动模态,通过图像分解和重组算法进行可视化放大。通过实验表明,即使是微弱到肉眼无法观测到的振动信号,图像的局部相位依旧有较强的特征表达能力,可以提取振动的波形,准确地分析振动频谱和模态。能够快速扫描出场景中存在振动的具体位置,实现亚像素级微振动信号的测量,并为振动的成分分析提供参考。     

基于图像序列的YG算法二维相位恢复

迭代算法相位恢复计算中存在可能陷入局部极小值,导致算法收敛速度慢和不稳定的缺点,为了克服这一缺点,本文利用多个输出平面上光的强度信息,将YG算法推广到空域约束(光强度约束)二维相位恢复问题,提高算法收敛速度.模拟实验结果表明,基于图像序列的YG算法二维相位恢复收敛速度快,相位恢复精度高,同时对噪声具有较好的鲁棒性.     

E-HMM/ANN混合网络人脸识别

提出一种用于人脸识别的E－HMM／ANN混合网络。该混合网络用E－HMM的参数来表示人脸特征；用E－HMM／ANN的输出似然值序列组成ANN的输入矢量；用ANN的鉴别训练能力来克服E－HMM的基于最大似然准确训练算法区分力较差的弱点；同时利用ANN的学习能力来提高E－HMM的识别性能。采用ORL人脸库对混合网络进行识别实验，结果表明所提出的混合网络提高了人脸识别精度。     

基于光学显微镜的三维成像技术

传统研究显微样本三维结构的方法是通过在显微镜下获取其二维图像进行观察和分析的,难以准确理解样本的三维结构.因此,研究显微三维成像理论、三维定量分析技术,具有很高的实用价值和重要的学术意义,该领域的研究也是显微信息学科的研究热点之一.针对不同显微样本的三维成像与处理问题,论文以多种光学数码显微镜作为硬件平台,系统、全面地开展了基于光学显微镜的显微三维成像、处理和分析方法的研究.重点研究了聚焦深度显微三维成像、显微双目立体成像、序列显微光学切片三维成像、连续物理切片显微三维成像测量等关键技术和系统实现.聚焦深度显微三维成像方法为解决显微成像景深有限的问题,研究了各种序列显微图像空域聚焦融合算法,对优选出的改进Laplacian算子图像融合方法,提出了基于深度图去噪处理等的优化改进方案,实现了序列显微图像的有效合成,扩展了显微照相的景深.在此基础上,实现了一套基于聚焦深度的显微三维成像测量显示系统.三维成像实验:以昆虫眼睛图像序列验证三维成像方法.昆虫眼睛图像序列原始图用MOTICDMBl显微镜,4倍物镜,冷光源外照射反射光成像,包括33幅不同聚焦层面的原始图像.三维成像效果达到一定实用要求.双目立体体视显微镜三维成像为改进传统光学体视显微镜实现立体显微三维成像,根据计算机立体视觉原理,提出了一种基于光学数码体视显微镜的显微立体表面成像、测量系统方案.针对该系统特点,提出使用线性标定模型来标定立体视觉系统.为解决光学显微立体图像的匹配问题,从所研究的两种匹配算法中,优选出新序数测度匹配法.基于上述方案和算法,实现了一套基于光学数码体视显微镜的显微立体表面成像、测量软件系统.三维成像实验:以某航空材料断口表面显微三维立体成像为例验证该三维成像方法,材料断口表面显微图像采用本研究设计的双目立体摄像MOTIC K500MBGG体视显微镜,16倍物镜,冷光源外照射反射光成像,包括2幅左、右光路采集的原始图像.三维成像效果达到一定实用要求.序列光学切片显微三维成像为解决显微荧光三维成像去模糊的问题,研究实现了最近邻、线性去卷积和最大期望光学切片去模糊复原方法,分析总结了上述三种算法的性能和优缺点,给出了各算法适用的条件.在此基础上实现了一套序列显微光学切片三维成像系统.三维成像实验:为说明光学切片三维去模糊效果,以Confocal获取的显微荧光细胞三维图像为例,本序列图像由MOTIC集团提供,共16层图像,各层图像上有一些模糊效果,经EM去模糊算法50次迭代,一定程度上去除了模糊效果,然后用体可视化方法显示.显微物理切片三维成像研究了生物组织序列切片图像的三维重建和测量方法,根据连续组织切片的特点,提出用上、下层切片图像间存在的对应结构特征部分作为控制点,采用2次多项式进行几何校正、配准.对当今国内、外体视学界广泛认同的三维粒子测量计数方法一双层切片法(Disector)原理进行了分析,提出在计算机图像分析系统上,设计实现自动双层切片体视测量和三维成像方法.三维成像实验:以大鼠肝门部胆管微血管切片图像序列为例验证该三维成像方法.本序列图像选自与解放军总医院肝胆外科一同合作的"大鼠肝门部胆管微血管的三维重建"实验,总共有16幅经空间配准后的不阿层面的大鼠肝门部胆管微血管厚切片序列图像.三维成像效果满足医学研究需要.     

子波神经网络在故障诊断中的应用研究

根据旋转机械常见的的故障类型和故障信号时域采样数据 ,以子波空间作为模式识别的特征空间 ,采用信息熵为代价函数的神经网络学习算法 ,由子波神经网络对故障进行学习和诊断 .实验结果表明 ,子波神经网络的故障诊断方法在不了解故障信号频率结构的情况下 ,即可对平稳和非平稳故障信号进行诊断 ,适于设备在线监测及设备的巡检     

故障诊断神经网络隐层结点数的优化方法

针对故障诊断神经网络隐层结点数过少或过多而造成的网络学习过程可能不收敛,网络泛化能力弱和网络容错性下降等问题,根据隐层结点对输出层输出影响显著性差异,提出了一种在权值学习过程中动态的删陷层冗余结点的优化学习方法。该方法在故障诊断网络实际应用中提高了收敛速度和诊断精度。     

一种基于斜率的摄像机畸变校正方法

普通 CCD摄像机在成像时都存在畸变成像误差 ,在机器人视觉检测及自动装配中 ,有效地进行误差校正对准确确定物体的位置具有重要的意义 .本文采用带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型 ,提出一种基于线段斜率的方法 ,对摄像机镜头的径向畸变进行校正 ,不必标定太多的摄像机的外参数 ,方法简洁 ,适合于视觉系统中对摄像机畸变的实时校正 ,或对摄像机捕获的图像进行几何校正 .实验表明 ,具有很强的鲁棒性和较高的校正精度     

基于感兴趣区域互信息的多模图像配准方法

针对可见光和红外图像的配准问题,提出了一种改进的基于感兴趣区域梯度互信息的多模图像配准方法。该算法从两个方面做了改进,首先,为了提高算法性能,对图像做了预处理抑制噪声,然后通过对图像进行灰度级降采样操作,合理选择较少的灰度级达到减少计算量的目的;其次,提取图像中复杂度高的区域作为感兴趣区域来代替整幅图像进行配准,这样不...     

基于IMM—UKF的转弯机动目标跟踪

针对目标作转弯机动时产生运动模式的不确定性和运动模型的非线性问题,提出基于Unscented卡尔曼滤波器的交互多模型算法.该算法采用带有极坐标系速度的转弯模型和二维Singer模型作为模型集,将Unscented卡尔曼滤波取带传统的扩展卡尔曼滤波解决转弯模型的非线性,同时在模型交互时使用Unscented变换取代雅可比矩阵解决目标状态转换时的非线性.通过Monte-carlo仿真表明,与标准交互多模型方法相比,基于Unscented卡尔曼滤波器的跟踪算法具有很好的跟踪性能.     

基于红外辐射聚合模型的城市街道红外辐射特性分析

城市环境中建筑物的反射辐射与发射辐射是影响城市街道红外遥感特性的重要因素。基于红外辐射聚合模型（Thermal infrared radiance simulation with aggregation model,TITAN）,对红外辐射在城市街道场景中的传输过程与分配过程进行了分析,基于Cook-Torrance 模型,理论上计算并重点分析了邻近街道的建筑物窗户与墙壁的反射辐射与发射辐射对街道红外辐射特性的贡献,对影响邻近环境辐射的主要因素进行了讨论,为城市场景中景物的红外辐射特性研究和红外遥感特性分析提供了理论参考。