显微视觉技术在微细加工中的应用

面向微细加工设计显微视觉系统,同时结合力觉传感器共同控制微细加工的操作过程.针对显微图像中噪声也被放大的特点,在自动聚焦处理中提出了一种新的强噪声聚焦评价函数处理方法,即在中值滤波和双边滤波后,采用分水岭算法对滤波图像进行过分割处理,对分割的各小区域求取其均值,用均值代替此区域内像素灰度值,再利用SML聚焦评价函数进行自动聚焦;同时,为了避免回程间隙而损失定位精度,在搜索方式上,采用精度较高的三次样条插值定位方法,利用相对矩对目标进行识别.实践表明,本系统能快速准确地确定刀具与加工工件之间的三维距离,完成微细操作控制过程.     

一种改进聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法

空间域上多聚焦图像融合算法在利用聚焦评价函数检测定位聚焦区域时,聚焦评价函数性能较低,容易引入误差噪声,定位不准确,由此而产生误判的问题,在传统聚焦评价函数改进拉普拉斯梯度和SML基础上,通过结合NSML聚焦评价函数在梯度方向上的检测优势和SWML聚焦评价函数对噪声的抑制优点,改进了一种聚焦评价函数F-SWNL方法,该方法能扩大聚焦区域检测范围,降低噪声的引入,结合设计的融合规则,对聚焦区域中产生空洞区域进行空洞填充,并剔除误差噪声,提升融合图像质量。最后的实验表明:提出的改进聚焦评价函数对于图片清晰度变化有着明显敏感性,利用改进提出的聚焦区域检测方法得到的融合图像在客观评价体系中融合质量效果突出。     

一种显微镜自动聚焦算法

传统的自动聚焦算法时间复杂度高,计算现在的高清图像速度慢,导致聚焦效率低下。针对这一问题提出了一种新的聚焦方法。该方法在分析灰度值与图像清晰度之间关系的基础上,提出了灰度非零值统计函数和低灰度值统计函数来评价聚焦清晰度,具有运算量小,评价准确的优点。然后采用两种评价函数结合的方式实现了一种变步爬山搜索策略。该策略在远焦点位置采用灰度零值比较评价函数和大步长快速粗略搜索焦点,在近焦点位置采用低灰度值统计函数和小补偿精细搜索焦点。实验表明,所提出的方法在聚焦效率和清晰度两个方面都优于目前的方法。     

机器视觉测量算子耦合显微图像内容的快速聚焦机制

针对显微聚焦速度慢、精度不够等难题,设计了机器视觉测量算子;根据显微图像内容,自动选择图像有效聚焦点,提出了二者相融合的快速自动聚焦算法.将最大灰度值像素作为有效聚焦点,并引入清晰度评价函数,嵌入爬山搜索法,快速锁定Z轴聚焦位置,解决显微聚焦速度慢、精度不够的问题.实验结果表明,相对于传统方法,文中算法具有更高的聚焦效率与精度.方案应用在快速自动聚焦上可以达到较好的效果,在工程上应用是可行的.     

一种基于图像处理的二次聚焦算法

如何快速、准确地实现聚焦一直是自动聚焦技术的主要研究内容,其中关键问题是选取正确的评价函数。传统聚焦评价函数在应用于深度离焦情况时存在一些诸如聚焦失败、有效聚焦区域内精度不够等问题。针对这些问题,为了提高自动聚焦的稳定性、快速性、准确性,阐述了一种在现有聚焦算法的基础上改进的基于图像处理的二次聚焦的算法。第一次聚焦选取中心范围内部分区域的图像数据,采用改进的自动阈值方差函数算法来完成快速聚焦。第二次聚焦选取包含第一部分的倒T字形区域图像数据,采用Robert梯度-阈值形式进行精确聚焦。验证结果表明,改进的二次自动聚焦算法在稳定性、速度和精确度方面都有较好的效果,特别是在深度离焦时聚焦效果最为显著。     

基于图像处理的自动聚焦系统的研究

介绍了基于图像处理的自动聚焦系统。该系统采用基于图像空域分析的聚焦方式,以及基于绿色分量的聚焦评价函数,通过对比分析得到了一系列聚焦评价函数的评价指标,选择Roberts梯度和算子作为系统的初次聚焦测度,以较大步距搜索至极点附近;选择Tenengrad函数进行小范围精调焦,利用五点数据进行曲线拟合得出正确聚焦位置。应用结果表明,该系统的自动聚焦准确性和速度有较大提高。     

一种新的图像清晰度评价函数

准确有效的图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的关键。通过分析比较3种聚焦效果较好的清晰度评价函数，提出了一种基于聚焦窗口模式的平方梯度函数作为聚焦评价函数，建立了评价函数的数学模型，并给出了实验分析和结果。与以往常用的评价函数相比，具有更高的可靠性和聚焦灵敏度。     

基于稀疏分解和背景差分融合方法的图像处理技术

针对传统融合算法处理聚焦区域能力弱、边缘效果差以及目标轮廓提取存在缺陷等问题,提出了基于稀疏分解和背景差分融合的方法.稀疏分解经过鲁棒主成分分析方式提取多聚焦图像轮廓,从而为源图像的准确分离奠定基础;背景差分融合依照源图像与增强图像的差异图提取轮廓信息以准确定位聚焦区域,从而防止引入人工干扰.结果表明,与传统方法相比,本文提出的方法在很大程度上提升了融合效果,能够很好地加强其对噪声的鲁棒性,同时表现出很好的视觉效果.     

基于小波图像评价的复合自动对焦系统研究

针对传统管道检测系统(PDS)对焦时延长、图像质量不佳及对焦位置控制误差大等问题,提出了一种由音圈电机驱动对焦的管道视频检测系统。视频检测系统采用自动对焦技术,图像评价算法选用基于小波变换和方差图像清晰度评价函数(SEF)的二阶复合算法,电机搜索策略选用改进的爬山法搜索策略。选用一组离焦—聚焦—对焦的模拟管道图片对所选图像评价算法在Matlab上进行验证,结果表明选用的二阶算法能实现优缺点互补。再将图像评价算法移植到视频检测系统进行实验验证,取得了理想的对焦效果。     

NSST与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法

为进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种非下采样剪切波变换(简称NSST变换)与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法.首先,利用NSST变换对多聚焦源图像进行多尺度、多方向分解;然后针对低频子带系数,通过计算局部区域改进拉普拉斯能量和进行加权映射,构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于局部区域改进拉普拉斯能量和的引导滤波加权融合规则;针对高频子带系数,结合人眼视觉特性,通过计算显著信息、局部区域平均梯度、边缘信息和局部区域改进拉普拉斯能量和来构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于人眼视觉特征的引导滤波加权融合规则;最后,进行NSST逆变换,获得融合图像. 4组多聚焦源图像的仿真实验结果表明,无论是从主观评价还是客观评价上,与其余4种融合算法相比,本文算法均较好地保留多聚焦源图像的边缘轮廓、细节和纹理等信息,也无细节信息缺失,提高融合图像的对比度和清晰度.     

用于全数字对焦的点扩散函数性能分析与评价

为了对用于全数字对焦的点扩散函数模型进行定量分析，提出用原始图像与处理所得图像的均方差进行性能评价的方法.点扩散函数模型分别被用于全数字对焦处理，并通过基于点扩散函数的图像恢复，完成全数字对焦的功能模块和评价模块.结果显示，高斯型点扩散函数模型具有最佳的性能，在评价指标方面优于均匀扩散模型和基于刃边响应的点扩散函数模型.高斯模型能够恢复出更接近于准确对焦的图像，而且对被成像物体没有直边特征的限制.     

利用拉普拉斯能量和CNN的多聚焦图像融合方法

多聚焦图像融合技术的目的是生成一幅全聚焦图像.所谓全聚焦图像,就是将不同源图像的清晰区域集成到一幅单一的图像中.传统的图像融合方法通常存在块伪影、人造边、晕轮效果、振铃效果以及对比度下降等问题.对此,本文提出了一种利用拉普拉斯能量和CNN的多聚焦图像融合方法.使用拉普拉斯能量算子可以有效的提取源图像的聚焦信息,而训练后的卷积神经网络模型从聚焦信息图中提取的聚焦特征可以有效的进行聚焦子块和离焦子块的区分.训练后的卷积神经网络模型不仅具有很好的提取活跃窗口相对聚焦度的能力,而且可以获得精确的分割边界.在经过多轮训练后,卷积神经网络模型可以很好的在源图像和分值图之间建立一种有效的映射,这对于生成一幅精准的聚焦图至关重要.采用二值分割和小区域滤波技术来对聚焦图进行进一步的修正,获得用于融合的最终决策图.最后,根据最终决策图提供的权值,对多幅源图像进行融合形成最终的融合图像.实验结果表明,无论从视觉效果还是从定量评价方面,提出的方法均优于目前已有的其它融合方法.     

相对运动所引起的模糊图像的模糊复原算法研究

由于通常所要处理的图像都具有某种不确性，根据先验知识采建立退化模型的反退化处理技术，如滤波，其通用性较差．论文基于模糊算法对由相对运动引起的模糊图像的复原算法进行了研究，阐述了运动模糊图像退化的数学模型．根据数学模型分析其退化的原因，并运用模糊理论知识，提出了对由相对运动引起的模糊图像进行复原的隶属函数，同时与维纳（Wiener）滤波复原算法进行了对比分析．结果表明：模糊复原算法对有噪声的运动模糊图像能基本还原出原来的图像，效果相当理想，为图像复原技术提供了一种新思路．     

长焦距航天遥感相机离焦对传递函数的影响

调制传递函数(MTF)是相机系统再现图像质量的量度,是评价相机像质的关键指标.而离焦是导致传递函数下降的一个重要因素.本文分析了航天遥感相机产生离焦的原因,给出了相机离焦时,计算MTF的简易数学方程,并为保证长焦距相机获得高清晰度图像提供了试验依据.     

基于图像分类方法滑坡识别与特征提取——以归州老城滑坡为例

目前遥感滑坡地质灾害解译主要是通过目视解译和人机交互式解译,根据遥感图像的影纹、色调、地形、地貌等特征,辅以软件对图像进行增强处理和叠加DEM来识别滑坡灾害,但是这些解译方法并没有充分挖掘遥感图像的光谱信息。论文以三峡库区归州老城滑坡为例,利用遥感专业处理软件ENVI对灾害点遥感影像分类,探索滑坡灾害的光谱识别与特征提取。得出图像分类方法不但可以去除一些与滑坡灾害解译无关的或干扰信息,还可以通过感兴趣区选择进行监督分类将图像划分为滑坡解译所需要的简单几种类型,有助于滑坡特征提取与统计、滑坡识别和圈定滑坡边界。     

一种基于肤色分割的人脸检测方法

提出了一种基于肤色分割与统计特征分析相结合的人脸检测方法,该方法首先利用颜色信息将彩色图像分割成皮肤区域和非皮肤区域,然后再利用基于边界的方法和基于区域的方法相结合的算法对肤色区域进行处理．实验结果表明,该方法计算量小、速度快,检测率较高。     

多普勒雷达图像逆风区的自动监测识别

在多普勒雷达降水回波径向速度场中及时准确地发现逆风区,对灾害天气预报预警具有重要意义.根据逆风区在雷达径向速度图中的物理图像特征,采用数字图像处理和分析方法实现了逆风区自动监测识别.首先,以雷达图像色标为依据,采用阈值法分别获取正、负速度区域二值图像,再对2幅图像分别进行形态学运算,然后将上述4幅图像做交叉逻辑运算,得到逆风区监测识别结果和相关参数.通过在2005—2011年长沙雷达站47幅根据实况进行人工标注后的多普勒雷达径向速度图像上进行实验,表明该方法对逆风区可以进行快速准确识别,与人工标注结果比较准确率可达89%,满足实际应用需要.     

基于玻罗板的光学系统焦距图像检测方法

系统焦距是光学系统中一项重要的技术指标,通常采用光栅二次调焦或摩尔条纹同向法进行测量,其过程繁琐、周期长。本文提出基于玻罗板图像处理技术的焦距测量方法,CCD获取平行光管的玻罗板的分划线图像,采用放大率法结合分划线亚像素的定位技术检测系统焦距,普通算法的精度只能达到像素级,本文采用投影法和二项式曲线拟合相结合的算法,使定位精度达到了亚像素级。试验结果表明该方法具有标校过程简单、快速,标校精度高等优点,其标定误差小于0.5mm。     

Water target based cross-calibration of CBERS-02 CCD camera with MODIS data

In order to make quantitative watercolor sensing with China-Brazil Earth Resources Satellite (CBERS-02) CCD camera, the MODIS data with higher accuracy is used to cross-calibrate the CCD camera over water targets. In homogeneous clear water area, two pairs of images obtained over the same area on the same day by the two sensors are selected. The top-of-atmosphere (TOA) radiances of the multispectral bands of CCD are calculated with the water and aerosol parameters from MODIS based on a water-atmosphere radiative transfer algorithm. The stripes in CCD image that caused by unequal response of the CCD array detectors are firstly removed before making the cross-calibration. The same part of CCD detectors is selected for the calibrations in the two images to eliminate the residual error of destriping and uniformity correction for the focus plane irradiance. It is shown that the calibration results from two different images are consistent. The error of this method is about 5%.