书籍装订中梯标在线检测系统的开发

目的书籍装订中利用梯标进行配帖质量的检测,一般是配帖完成后通过目测来判断配帖是否合格,工作量大且受主观因素的影响,文中旨在开发一种检测配帖质量的在线检测系统。方法通过电荷耦合器件(CCD)采集配帖完成后的梯标图像,应用机器视觉技术,利用Matlab高级程序语言实现梯标图像的识别。结果通过将标准梯标图像与实际采集梯标图像进行比对,利用有效的识别算法,能够高效地对配帖的质量进行判断。结论该识别算法适用性强,可应用于多种类型的梯标图像的检测。     

无线胶装配帖在线检测系统设计

目的为了检测配帖工艺过程中出现的问题,设计无线胶装联动线的配帖在线检测系统。方法系统采用CIS图像传感器采集折标图像,CPLD进行时序控制,提出基于列像素位置特征标记的检测算法,通过DSP对折标图像进行分析,并作出判断,对配帖错误的书芯给出剔除信号。结果通过实验验证,系统硬件电路时序控制准确,各单元能够有序实现设计功能,可以对配帖问题进行准确判断。结论检测系统设计综合考虑了系统的使用和安装环境,在安装和使用成本上具有明显优势,可用于配帖工艺检测。     

改进型相位相关法在药液图像配准中的应用

针对瓶装药液微小异物视觉检测系统中,由于平台和相机振动所导致的序列图像中瓶体出现不同程度的随机偏移问题,提出了一种基于改进型相位相关法的药液图像配准方法。首先,引入图像投影将原始相位相关配准算法分解为两个一维配准算法,显著提高算法实时性。其次,引入Hanning窗函数滤波,克服图像边缘"不连续性"对配准精度的影响。最后,针对原始相位相关配准算法只能达到像素级配准精度的缺点,引入峰值估计技术,将配准精度提高到亚像素级。实验结果表明,本文方法配准精度可达1/100像素级,并对于亮度变化、噪声干扰具有一定免疫性,能满足瓶装药液微小异物视觉检测系统的实际生产要求。     

基于梯度与归一化互信息的印刷图像配准

目的为了提高印刷图像配准的精度。方法提出一种基于梯度和归一化互信息的印刷图像配准方法。首先获取图像的归一化互信息,同时使用边缘检测算子获取图像边缘梯度的模值和方向角,然后根据边缘梯度信息和归一化互信息构造新的测度函数,以新的测度函数为目标函数,用Powell优化算法获取用于配准的最优参数。结果通过将文中提出的方法和基于归一化互信息的图像配准方法分别用于印刷图像配准,得到的统计实验结果表明,对于100项随机配准参数,新方法得出的配准误差波动幅度更小,配准精度更高。结论文中所提方法在准确性上优于基于归一化互信息的图像配准方法。     

一种新的基于结构信息的多模医学图像配准算法

为了提高配准的精确度和鲁棒性,本文提出了一种新的基于结构信息的多模医学图像配准.该方法首先分别求出参考图像和浮动图像的相位一致图像和梯度幅值图像;其次将相位一致图像和梯度幅值图像相结合,得到了多模图像的结构信息;最后利用遗传算法和区域互信息对经过上述处理的图像进行配准.通过在MRI和CT图像上的对比实验表明:相对于经典的基于最大互信息的配准方法,本文配准方法能在更少的迭代次数内得到误差更小的配准参数,且对于噪音环境具有更强的适应能力.因此对于多模医学图像配准,本文方法是一种较传统最大互信息法更为有效的配准方法.     

实用干涉合成孔径声纳复图像配准法

海底地貌测绘的最新技术是利用干涉合成孔径声纳(InSAS)进行三维立体成像,其信号处理的关键在于成像之后的图像配准、干涉成像等步骤。图像配准的精度直接影响相位图的质量,从而影响所求目标区域高度的准确性。在分析InSAS复图像数据特点的基础上给出一种实用的基于最大干涉频谱法的复图像配准方法,缩减了配准搜索范围,在一定程度上提高了配准速度和精度。利用该方法对湖试测得的湖底地貌数据进行配准,用复图像相干系数和干涉相位图的残余点数对配准效果进行评估,通过配准前后的参数比较,证实了最大干涉频谱法用于InSAS复图像配准能够取得较好的配准效果。     

多级FFD配准视频人脸超分辨率重建

超分辨率重建是解决视频人脸识别中人脸分辨率低的有效方法,但由于人脸畸变、表情变化等非刚性变化导致无法精确配准和重建.针对此问题,提出基于B样条的多级模型自由形式形变(FFD)弹性配准算法.先用低分辨率FFD网格全局配准,再对全局配准后的图像分块并计算对应子图块的相关性系数,对相关性系数小的子图块用高分辨率FFD网格局部细配准.在配准的寻优过程中采用基于混沌因子的自适应步长最速下降法提高寻优效率.配准后,采用POCS算法对多帧图像重建高分辨率图像来识别.在标准视频库和自建视频库上实验仿真,结果表明在人脸畸变和表情变化很大的情况下,也能够精确的配准和很好的重建,得到较高识别率.     

芯片载带缺陷的机器视觉检测方法

目的 针对芯片包装载带在生产过程中经常出现的型腔底部和边缘变形、穿孔等缺陷的检测问题,提出一种机器视觉检测方法。方法 首先离线准备配准模板及标准模板图像,然后根据模板在生产过程中进行在线检测。在检测过程中由传感器触发采集待检测型腔图像,然后通过模板匹配方法配准模板图像和待检测图像,并进行异或运算检测两图像差异从而定位缺陷。结果 实验证明边缘变形检测最大错误率为0.45%,底部变形检测最大错误率为0.50%,穿孔检测最大错误率为0.35%,每帧图像检测平均耗时为0.22 s,满足用户错误率不超过1%和每帧耗时不超过0.5 s的要求。结论 该方法能够实时检测芯片载带边缘变形、穿孔等缺陷,有效地实现载带加工生产过程中的质量监控。     

序列图像中运动目标检测

提出动态背景下序列图像中的运动目标检测算法。利用像素邻域的各向同性对图像进行归一化,消除亮度变化等因素的影响;利用光流信息并结合小波变换由粗及精计算速度场来配准图像;用当前帧作参考图像,通过时域积分校正背景图像。当前帧与校正后背景图像作差得到差分图像。假设该差分图像中噪声分布为高斯分布,由高斯分布的3σ特性滤除差分图像中的噪声,则粗定位出目标;最后以聚类方法确定运动目标区域。分别对200帧可见光和200帧红外图像序列进行实验,检测率分别为95%和94%。     

基于Zernike矩的快速图像配准算法

图像配准是机器视觉中的重要研究课题.本文针对任意角度图像配准问题,提出了一种基于Zemike矩的互相关算法.首先根据三角函数的对称性和反对称性,仅基于八分之一单位圆信息,快速计算Zemike矩;然后通过求取图像多个矩的互相关性,确定配准点位置;进而通过最小二乘拟合,得到亚像素配准位置;最终利用Zemike相位信息,估算旋转角度.同时,在线阶段采用径向多项式查表法加速配准过程.实验结果表明,该算法在保障配准精度的前提下显著提高了配准速度.     

Hybrid retinal image registration using phase correlation

Abstract

This paper deals with registration of retinal images, which were taken by high-resolution digital colour fundus cameras. The proposed method describes successful application of phase correlation method. It combines several basic steps — global correction of shift, rotation and scaling, detection of landmarks, their correspondences and finally image registration using second-order polynomial model. The method is tested on two sets of images. The first set contains images from the diabetic patients where many retinal pathologies can disturb the registration process. The second set contains images from healthy subjects, which were acquired by different illumination conditions. The method was evaluated using four different criteria - tree objective and one subjective. These criteria are also compared. The achieved registration accuracy of the landmarks position error is 1·13 and 0·93 pixels for respective image sets. Finally, the simple scheme for retinal pathology visualisation of registered fundus pairs is presented.     

包装箱型号标记缺陷检测系统设计与实现

目的 为了实现空调包装箱上型号标记缺陷的实时动态检测,基于图像处理技术设计包装箱型号标记缺陷检测系统.方法 基于AM5728控制器设计控制系统硬件平台,主要包括控制单元、图像采集与处理单元、成像单元等,并进行实际测试研究.采用几个关键方法,包括图像增强处理、形态学、缺陷检测、动态阈值分割算法等,并根据包装箱型号标记图像特征选择配准区域,同时给出一种动态阈值分割算法,利用各种算法实现缺陷检测.结果 采集了250个包装箱条码样本,采用文中方法获取到了监测数据,正确率高达97.2％,漏检率为0.结论 该方法具有较高的可靠性、通用性,可实现包装箱型号标记的缺陷快速检测,解决了空调包装箱上的型号标记实时动态缺陷检测的实际工程问题.     

结合小波与增量符号相关的鲁棒图像匹配

结合小波变换和增量符号相关提出了一种有效的鲁棒图像匹配方法。将实时图和基准图做小波分解以获得粗尺度的平滑图像;利用相邻像素间灰度的升降对所获得的平滑图像进行二值化重新编码;匹配二值化后的实时图和基准图,找出前者在后者中的坐标,进而确定实时图在基准图中的位置,以完成匹配。小波分解能有效的去除噪声并能大大提高匹配算法的实时性。增量符号相关方法对图像灰度值的变化不敏感。因此,二者相结合不仅有效的解决了存在噪声干扰、阴影混入（块误差）和部分遮挡等影响下的图像匹配问题,且与传统匹配方法相比,匹配速度提高了约10倍以上。理论分析说明了方法的可行性,多组实验显示了其有效性。     

基于支持向量数据描述的印刷图像套准状态检测方法

目的 针对不均衡的印刷标志图像训练集构建的二分类模型,对少类的印刷套不准图像识别准确率低的问题,研究不均衡印刷标志图像套准状态的单分类模型识别方法。方法 提出支持向量数据描述方法,实现多类的印刷套准图像和少类的印刷套不准图像的准确识别。采用多类的印刷套准图像训练支持向量数据描述,构建模型。采用网格寻优方法和交叉验证方法确定模型的最佳参数 和 。利用模型对印刷标志图像套准状态进行识别。结果 采用文中提出的支持向量数据描述方法,对印刷标志图像套准状态识别获得的总体识别率a为0.9500,印刷套准图像和印刷套不准图像识别准确率的几何平均数Gmean为0.9513。结论 文中提出的方法获得的总体识别率a和识别率的几何平均数Gmean要优于实验中的其他方法。     

Extended averaging technique for derivation of error-compensating algorithms in phase-shifting interferometry

Phase-shifting interferometry suffers from two main sources of error: phase-shift miscalibration and detector nonlinearity. Algorithms that calculate the phase of a measured wave front require a high degree of tolerance for these error sources. An extended method for deriving such error-compensating algorithms patterned on the sequential application of the averaging technique is proposed here. Two classes of algorithms were derived. One class is based on the popular three-frame technique, and the other class is based on the 4-frame technique. The derivation of algorithms in these classes was calculated for algorithms with up to six frames. The new 5-frame algorithm and two new 6-frame algorithms have smaller phase errors caused by phase-shifter miscalibration than any of the common 3-, 4- or 5-frame algorithms. An analysis of the errors resulting from algorithms in both classes is provided by computer simulation and by an investigation of the spectra of sampling functions.     

不均衡训练集特征选择的印刷套准状态识别

目的 针对不均训练集导致印刷套准识别模型无法较好识别印刷套不准图像的问题,提出基于最大相关、最小冗余的印刷标志图像数据特征选择方法.方法 提取印刷标志图像的多维特征数据,计算特征与印刷套准和印刷套不准2类之间的相关性和特征之间的冗余度.确定特征选择的目标函数,通过增量搜索方法寻找最优特征,加入特征子集,实现不均衡印刷标志图像的特征选择.结果 文中的特征选择方法获得了3项不均衡数据分类性能评价指标,A为0.9900,R为0.9400,Gmean为0.9466.结论 在不均衡印刷标志图像套准识别中,文中提出的方法性能优于实验中的未处理方法、PCA方法、Relief方法和NCA方法.     

基于图像处理的包装印刷缺陷检测方法

目的为了提高包装印刷品缺陷检测的准确度和适用性,基于图像处理设计一种包装印刷缺陷检测方法。方法采用几个关键步骤包括图像配准、配准区域自动选取、缺陷检测等,并根据包装印刷品图像特征选择配准区域,同时给出一种快速图像配准算法,利用改进差影匹配算法实现缺陷检测;基于DSP和FPGA设计控制系统硬件平台,主要包括控制单元、图像采集与处理单元、成像单元等,并进行实验研究。结果所述方法能够准确识别出细微的刀丝、拉条类缺陷。结论该方法具有较高的可靠性、通用性,可实现包装印刷品缺陷的快速检测。