基于圆拟合的激光光斑中心检测算法

激光光斑中心检测是光学测量中常用的关键技术，检测算法的精度和速度直接影响了测量的精度及速度，传统的检测算法如重心法，Hough变换法等在检测精度或速度上存在不足，基于圆拟合的激光光斑中心检测算法是根据最小二乘原理用圆来逼近激光光斑轮廓，该算法除了可以检测光斑中心外，还可以检测光斑半径，达到亚像素级的定位精度，具有很快的计算速度，可适用于实时的光学测量。     

基于圆拟合的非完整圆激光光斑中心检测算法

为了确定非均匀、非完整圆小孔激光光斑的精确中心,提出一种基于圆拟合的非完整圆小孔激光光斑中心检测新方法.该方法通过灰度形态学算法对激光光斑进行阈值分割,从水平和垂直两个方向检测粗略的激光光斑边缘,利用边界生长法消除比较短的圆弧和孤立的边缘点,通过反复迭代拟合获得最佳的圆轮廓并拟合出最终的标准圆.实验结果表明本方法精度明显优于传统的大型激光装置自动准直系统中的重心法,完全满足了该系统中对于非均匀、非完整圆小孔激光光斑中心求取的精度要求.     

基于最优弧的激光光斑中心检测算法

激光光斑中心检测是光学测量中常用的关键技术,广泛应用在光学测量系统、光路自动准直系统、激光通信目标跟踪中。为了提高光斑中心及半径的检测精度和抗干扰性,提出了一种基于最优弧的激光光斑中心检测算法,该算法首先根据圆的对称性排除了受干扰边缘,然后选取对称性好的弧线作为最优弧,最后以最优弧的数据作为拟合数据,利用最小二乘法计算出圆的中心及半径,并与其他算法进行了比较。实验表明,该算法对于中心和半径的定位精度高、计算速度快,并有效地提高了中心检测的抗干扰性,适用于在线实时检测。     

激光光斑中心圆拟合定位算法的FPGA实现

针对双目立体视觉测距系统的实时性要求,提出了一种改进的激光光斑中心定位算法,并在FPGA上进行了验证.该算法首先对图像进行阈值判定排除干扰光线,然后用Sobel算子对图像进行边缘检测得到边缘图像,最后再利用改进的圆心拟合算法进行中心定位.基于FPGA的硬件系统利用合理的流水线设计提高了数据处理的并行性,可以实时处理大量的数据,克服了传统算法在精度和速度上的不足.中心定位算法结果用于立体匹配,效果良好,完全满足设计需要.     

激光光斑的高斯拟合

给出了激光光斑的高斯拟合及其改进算法,实验表明,拟合曲线与原始实验数据达到很好的逼近,而且还可以估计出饱和区的实际光强。     

基于圆定位算法的远场激光光斑中心测量

激光光束中心位置的测量精度直接决定了激光武器的作战效能,由于激光武器都是远距离作战,传统激光光斑中心位置测量算法对远距离激光光斑中心的检测都存在一定的不足;在对传统激光光斑中心位置计算方法实际应用局限性进行研究的基础上,提出了圆定位算法确定激光光斑中心位置的方法,通过试验验证了该算法的有效性,并将该算法成功运用于实际的远场激光光斑测量设备中。     

基于四象限探测器的光斑中心高精度定位算法

为了提高四象限探测器检测光斑中心位置的精度,降低现有算法的复杂度,提出了二段式多项式拟合算法。在光斑能量分布服从高斯分布模型的条件下,利用四象限探测器的对称性,简化数据的处理量,将拟合区间合理分为两段进行多项式拟合。同时,针对在拟合区间两端的拟合误差较大的现象进行了优化。仿真分析结果表明,当最高多项式次数为四次时,在原点附近区间,拟合误差仅为10-5mm数量级;在远离原点区间,拟合误差为10-4mm数量级。最后通过实验验证,证明了算法的可行性。     

基于高斯拟合的信号弹光斑中心定位方法

信号弹的最大飞行高度是衡量其质量的重要指标.在光学测量中,信号弹目标定位方法的优劣直接决定了信号弹的飞行参数动态测量结果的精准程度.该文提出了一种基于高斯拟合的信号弹光斑中心定位方法,使用改进的区域生长法提取信号弹光斑有效区域,使用基于高斯曲面拟合的方法定位信号弹光斑精确位置,能够在保证速度的同时达到亚像素精度.实验证...     

太阳光斑质心位置检测算法的研究

为了满足对太阳光斑质心位置精确检测的要求,本文提出了一种基于迭代阈值的圆拟合太阳光斑中心检测算法。首先采用迭代阈值法计算光斑图像分割的最佳阈值,截取光斑特征点成像区域的同时有效地降低了噪声干扰,增强了算法的抗噪声性能;然后用最小二乘圆拟合中心算法精确计算光斑中心位置坐标,来提高太阳光斑质心位置检测的精度。理论分析和仿真结果表明该算法是一种实用的精确检测算法,提高了偏移检测系统的精度要求。     

基于FPGA的光纤光斑中心定位算法研究

为了解决传统数字图像处理算法中数据运算量大、复杂度高、耗时长的问题,提出一种基于可编程门阵列（FPGA）光纤光斑中心定位的方法。采用数字信号处理系统,利用开发工具（DSP builder）,设计了光斑图像预处理算法和边缘检测算法,用最小二乘法拟合光斑边界,采用流水线设计,增强了数据处理的并行能力,提高了处理速度。在Cyclone V平台上进行理论分析和实验验证,取得了光斑图像边界、中心坐标数据。结果表明,在保证对光斑中心定位的绝对误差小于0.1pixel的条件下,使用FPGA比计算机运算速度能提高21倍以上。该研究能够在FPGA平台上快速准确定位光斑中心。     

一种基于改进块匹配算法的运动车辆检测

针对传统块匹配算法计算量大、光照变化较敏感和实时性差的缺陷,本文对块匹配算法进行了相关研究,提出了改进算法。首先把两幅彩色图像转化为灰度图像,并通过概率松弛标记算法获得边缘图像,计算相邻两幅图像的差分图像得到运动区域,然后将差分图像与边缘检测图像相与得到运动区域的边缘信息,再进行匹配得到位移矢量场并对其进行矢量中值滤波,最后通过顺序区域增长将运动车辆分割出来。实验结果表明:本文方法相对于传统方法平均检测时间降低约58ms,而平均检测率提高了约6.7%。这种算法鲁棒性强、实时性好。     

一种简化卷积模板的抗噪型边缘检测算法

针对传统Sobel算法在边缘定位精度不高、抗噪性能差以及提取边缘较粗等不足,提出一种简化卷积模板的抗噪型边缘检测算法。算法定义了水平方向、垂直方向、45°方向和135°方向的四个简化卷积模板计算图像梯度。在计算方向梯度时,先对参与梯度计算的像素点采用阈值法进行脉冲噪声判断,将灰度值在设定阈值范围内的点视为噪声点,采用3×3窗口进行中值滤波,然后参与梯度计算,对于非噪声点,用其原值计算梯度;对获得的梯度图像进行细化处理并提取边缘图像。仿真实验表明,文中算法提取的图像边缘较细、定位精度较高,而且对脉冲噪声具有较强的抑制能力,图像整体清晰、噪声边缘较少。算法在边缘检测效果及噪声抑制能力上均优于传统的边缘检测算法及小波模变换算法。     

适用于激光合成器的激光光斑中心检测

为了在工程中合成能量高的激光光束,需对激光合成器中的多路高功率激光光斑中心进行实时准确检测。针对采集到的激光合成器中激光光斑的大面阵大目标等特点,提出用两步检测法对激光光斑中心进行检测。通过对现有激光光斑中心两步检测法的分析比较以及通过计算机仿真和实验验证来获得一种适用于激光合成器的激光光斑中心检测的算法。研究结果表明现有的激光光斑中心两步检测算法大多针对小面阵小目标低功率且多为理想光斑的情形,而采用本文提出的算法可以分别针对激光合成器中采集到的饱和光斑和非饱和光斑做实时准确的检测,具有工程实用价值。     

基于亚像素定位技术的激光光斑中心位置测量

传统亚像素定位算法过程中存在着抗干扰能力弱、定位精确度差、软件实现难度大等问题。为了解决这些问题,提高激光光斑中心定位精度,采用曲线拟合算法,结合小尺寸光斑中心的高精度定位测量法,进行了理论分析和实验验证。结果表明,该方法可将质心提取误差控制在0.1pixel内,与传统算法相比,其误差更小。该图像质心测量方法有效地降低了噪声干扰,增强了算法的抗噪声性能。     

基于几何特征的圆形标志点亚像素中心定位

视觉测量系统中圆形标志点中心定位的精度易受噪声的影响。为了增强其抗噪性从而提高定位精度,提出了一种利用几何特征以降低噪声干扰的中心定位算法。首先将自适应阈值分割法与质心法相结合,对点目标进行圆心粗定位。利用粗定位的圆心和半径对Canny算子检测到的边缘进行半径约束,以消除孤立点和噪声点。然后根据理想的圆成像后边缘点分布的几何特征和链接规律,采用一种基于分区原理的方法获取点目标的理想边缘。最后,采用Zernike正交矩对像素级边缘点进行亚像素定位,并用最小二乘椭圆拟合法计算得到中心坐标。实验结果表明,该方法的定位精度可以达到0.023 7pixel,算法的运行时间为2~3ms,基本满足测量系统对于圆形标志点中心定位在精度、稳定性和实时性上的要求。