基于改进频域配准算法的图像超分辨率重建

图像配准是图像超分辨率重建的必要步骤,也是对重建效果影响最大的关键步骤。频域相位相关的配准算法具有抗噪声性能好和运算量小等优点,本文基于相位相关方法,提出了只对频域未受混叠影响的部分进行参数估计的配准算法。首先利用低通滤波器过滤低分辨率图像的混叠信息,然后对低分辨率图像进行傅里叶变换,再对其变换后的幅值进行极坐标变换,使其互功率谱经傅里叶反变换后为二维脉冲函数,通过二维脉冲函数的位置来得到配准参数。仿真实验表明本文方法有良好的配准精度和重建效果。     

采用对象分割和图像配准方法的变电站红外预警系统

为了早期发现变电站事故隐患,建立了一个红外温度巡检与预警系统,该系统能够自动循环采集变电站电气设备的红外图像,通过提取目标设备的温度信息进行故障判别。为了解决机械传动造成的图像位置偏差导致系统难以对感兴趣设备进行定位监测的问题,提出了一种基于对象分割和图像配准的校正方法,首先对图像进行对象分割和组态定义,并将待测目标提取出来,然后采用基于相位相关和Harris角点匹配的图像配准方法对序列偏差图像进行配准。使用上述方法对某变电站中获取的15组电气设备红外遥视图像进行了实验,平均正确匹配率达到93.3%,并且配准精度较高,达到了亚像素级。实验表明该方法能够对偏差图像进行有效校正,使系统能够及时准确地获得设备部件的温度,保障监测系统的可靠运行。     

基于亚像素红外与可见光图像配准方法

为了提高不同分辨率的红外与可见光图像配准的精度,提出了一种基于亚像素纠正的红外与可见光自动配准方法.采用了Shi—— Tomasi角点检测器和Taylor多项式将角点的坐标纠正到亚像素级,在六参数仿射变换模型基础上采用改进的Hausdorff距离进行精确匹配.与传统方法比较,该方法提高精度10％左右.实验表明,该方法配...     

高分辨率瓷砖图像实时拼接算法

为了解决不同纹理瓷砖图像的快速拼接问题，研究了图像拼接算法。首先，分析了图像拼接中速度和精度的关系，通过构建高斯金字塔尺度空间以减少程序的运算时间。然后，采用相位相关法配准瓷砖图像。在这个过程中，结合亚像素细化补偿分辨率下降引起的配准误差，并提出一种基于拉普拉斯算子的高频特征凸显策略以增强相位相关法鲁棒性。在多种颜色和纹理的瓷砖图像拼接实验表明，所提出的算法相比于基于SIFT和ORB算法，拼接成功率提升了60%和65%;相比于SURF、H-SURF和FFT算法，SSIM提升了9.04%、7.58%和4.02%。在运行速度上，所提出的方法相比于SIFT、SURF和H-SURF算法提升了4倍、3倍和2倍，仅为传统基于傅里叶变换的相位相关法的52%。该算法实现了快速和高质量的图像拼接，满足了工业应用中对高分辨率瓷砖的成像要求。     

相机阵列中无视场重合图像时间配准方法研究

多路商业相机组阵在进行信息融合与视场拼接之前需要对采集的多路图像进行时间配准。为保证通用性,需要研究一种与系统相对独立的多路图像时间配准方法。提出一种利用多路图像序列内变换关系的算法,首先提取多路图像中与时间相关的共同特征,然后通过改进的奇异值分解方法判定共同特征的相似度完成时间配准。本文算法不需要提前对相机进行标定,对序列内图像配准精度要求较低,且能够在多路图像之间没有视场重合的情况下完成时间配准。经实验验证,配准精度达到了亚帧级。     

基于多曝光场景的新型电力图像配准技术

基于现有的图像配准技术，对电力图像拍摄时间差异所造成的曝光度不同而产生的图像配准误差大和配准效率提升难的问题，提出了一种基于电力图像去除亮度差异影响的边缘特征配准技术。通过提取图像的边缘信息，以产生二值化的效果图像代替原始图像进行旋转矩阵的计算，完成原始图像空间一致性调整，实现多曝光场景的新型电力图像配准技术，并通过一系列电力图像试验数据进行了验证。试验结果表明，所提的新型电力图像配准技术在配准效率方面较改进前的基于互相关信息配准方法提升了50%,配准精度达到了亚像素级别，配准方法鲁棒性更高。     

复杂物体线结构光中心线提取方法研究

针对复杂物体动态三维测量中条纹图像过曝光、欠曝光以及环境光照干扰引起激光中心线提取速度慢、提取不准确的问题，提出一种基于深度学习语义分割技术的光条中心线提取方法，该方法使用改进的UNet++模型进行图像分割，粗提光条中心区域，得到1～2个像素宽度的光条中心线，再利用灰度重心法精确提取亚像素中心。经实验证明，该方法能够有效克服因光条图像曝光不均以及外部干扰噪声带来的不良影响，准确、快速地提取出了复杂物体完整、光滑的亚像素光条中心线，满足工业中动态三维测量的要求。     

基于改进Zernike矩的轴类零件尺寸测量方法

轴类零件尺寸视觉测量当前多采用像素级边缘检测算法,难以适应工业自动化高精度测量需求。为提高轴类零件轴径尺寸测量精度,本文提出一种基于改进Zernike矩的轴类零件尺寸测量方法。首先利用Canny边缘检测算法对轴图像进行粗定位,获取像素级边缘。其次,根据图像目标与背景间灰度差异,提出基于多阈值Otsu的Zernike矩最佳判定阈值获取方法,获取亚像素级边缘。最后,提出基于边缘点搜索的改进最小二乘法拟合轴图像边缘直线,获取轴径尺寸测量值。实验结果表明,以自行车后轴轴径尺寸测量为例,本文算法相比传统Zernike矩方法稳定性更高,与人工测量值相对误差在0.011%以内,测量精度满足工业零件尺寸测量中自行车轴直径6级公差精度要求。     

基于智能监测终端的可见光与红外图像配准融合方法

针对可见光图像与红外图像分辨率差异大和色彩差异大的问题,提出一种基于亚像素优化和局部强度特征不变描述的可见光和红外图像配准算法,从有限离散剪切波变换、迭代配准以及配准点领域亚像素优化方面对新方法进行分析,并通过实际应用证明新方法可以实现可见光与红外图像准确配准与融合分析,快速准确地定位设备过热点。     

面向复杂环境的圆形标志高精度定位方法

标志定位精度影响着视觉测量的精度，针对复杂环境测量标志自动定位精度不高的问题，本文提出一种基于亚像素弧段法的圆形标志中心定位方法。该方法首先对预处理图像进行边缘检测与跟踪，提取亚像素边缘序列，再利用边缘显著点与弧段几何特性对边缘序列进行中心约束，有效剔除伪圆弧特征，然后用更高效的相对位置约束与内接三角形约束对边缘弧段进行重组，最后对弧段组进行最小二乘拟合实现标志中心精确定位。本文通过提取亚像素弧段序列与更高效的弧段重组方法，提高了定位精度的同时，减少了弧段重组的时间。实验表明，在模拟图像的定位精度达到0.007 pixel,动态位移实验中精度达到0.05 mm,在光照变化、噪声、遮挡等不良条件下均能够满足视觉测量实时定位的需求。     

一种有效的图像超分辨率重建算法

本文提出了一种基于频域图像配准和边缘指导插值的图像超分辨率重建算法.该算法先在频域中对低分辨率(LR)混迭图像序列进行精确配准,再利用边缘指导插值算法对配准后的图像进行插值,实现高分辨率(HR)图像重建.考虑到信号低频部分的信噪比最高又不存在混迭,图像配准中只使用序列的低频信息进行运算.插值算法则是先计算LR图像各像素点的局部协方差系数,再利用LR和HR图像协方差间的几何对偶性来计算HR图像插入像素点的值.实验结果表明,本文提出的算法能有效地实现序列超分辨率重建.     

基于尺度限制SURF的图像配准

图像配准是数字图像处理中一个重要研究领域,是图像拼接、图像超分辨率重建的基础,基于尺度不变特征的图像配准已成为最近几年的热门研究领域,SURF算法是其中之一.对于具有尺度差异（SD）同时满足仿射变换的图像,传统SURF算法存在较大误匹配,从而影响最后的配准精度.针对误匹配问题,采用基于尺度限制（SR）的SURF算法并利用样本统计的方法来剔除误匹配,实验结果表明基于尺度限制的SURF算法能够有效的剔除误匹配,从而提高图像配准的精度.     

基于相关法的低采样率超声水表时延估计方法

针对当前超声水表中相关法时间分辨率只能达到采样周期的问题,提出了一种基于相关法的低采样率超声水表时延估计方法.首先,研究了超声水表中所能达到的最大时间延迟;其次,讨论了相关法在超声水表当中的具体应用及插值算法对于提高流量测量精度的作用;最后,利用MATLAB软件对算法进行仿真评估了实际噪声条件下算法能达到的时延估计精度并搭建流量计量系统证明算法的有效性.仿真结果表明,在超声换能器频率为1 MHz、采样频率为4 MHz的情况下,时延估计的平均绝对误差在百皮秒内.表明该算法能在较低的采样频率下实现高精度的时延估计,在时延估计精度上比传统相关法更具有优越性.     

一种基于加性噪声的通用隐写分析算法

隐写的过程相当于在原始载体图像中加入噪声"(隐写噪声"),针对加性隐写噪声模型,从突出隐写噪声的角度,利用自然图像相邻像素之间具有一定相关性和统计对称性的特点,提出一种新的通用隐写分析算法。该算法首先利用预测计算得到被分析图像的最大和最小预测误差图像,然后对这两幅预测误差图像计算联合概率分布统计矩阵作为特征向量,最后使用支持向量机(SVM)完成隐写检测。针对三种常用的隐写算法:LSB替换、LSB匹配以及LSB匹配改进算法的隐写结果进行检测,和目前典型的隐写分析算法对比,实验数据表明了该算法的有效性。     

Computers detecting inferior printing quality and errors

As observed, the described approach to computer-aided error detection in printed matter proves itself to be exact and reliable. Our prototype printing error detection computer program has also undergone extreme testing in an industrial environment. The problem of excessive detection duration will have to be solved by an optimization of the registration and interpolation procedures. When considering the coarse image registration, a solution in the frequency domain seems appealing, where the translational and rotational information can be extracted from the phase and amplitude spectra, respectively. Fine image registration must be optimized even more. One of the ways we are presently researching tries to minimize the quantity of data included in the computation, at each iteration. We can do this by using images with lower resolution or taking into registration only an image's segment. Afterwards, the obtained registration parameters would be applied to the original-size images. For the time being, a second optimization attempt with partial images seems the most promising.     

基于图像空间变换和插值运算的投影仪梯形校正法

针对投影仪使用过程中可能出现的投影图像梯形失真的现象,本文提出了一种通过图像空间变换和图像插值算法实现投影仪的垂直梯形校正的方法.图像空间变换按照实际需要规定了变换后图像形状,图像插值算法依据图像空间变换前后的坐标计算得到变换后的图像像素值.本文研究了投影仪梯形校正原理,对几种经典插值算法及其梯形变换效果和效率进行了介绍和比较,重点对双线性插值算法及其梯形变换效果进行了研究.在此基础上,实现了投影仪的垂直梯形校正功能.     

一种基于频率补偿的改进插值谐波分析算法

针对传统单峰谱插值谐波测量算法在非同步采样时由于频谱泄漏造成测量精度不足的问题,提出一种基于频率补偿的改进算法,并且分析传统插值算法的测量误差,改进了修正公式。该算法通过三个步骤实现,第一,基于汉宁窗插值校正频率,然后利用相对频偏进行频率补偿得到准同步化序列。第二,采用准同步化序列基于汉宁窗再次插值校正频率,将两次计算得到的相对频偏相加用于修正频率,进而减轻频谱泄漏的影响。最后,为了提高幅值和相位的测量精度,利用准同步化序列基于平顶窗直接估计,无需推导反演公式。仿真实验结果表明,该算法的测量精度相比于传统的单峰谱插值算法提升显著,在噪声环境下相比于四谱线插值、相位差算法,该算法具有更高的精度和抗噪性能,验证了所提出算法的有效性和准确性。