输送带跑偏故障的机器视觉检测技术

针对矿用输送机运行过程中易发生跑偏的工程背景,研究了基于机器视觉的输送带跑偏故障检测.采用线阵CCD相机实时采集输送带图像,经二值化处理后,从二值图像中提取故障特征来识别跑偏故障.着重分析了输送带图像的快速处理和故障识别方法,提出了一种灰度平均法用于输送带与背景的快速分割;通过将二值图像映射为一维故障特征函数,设计了由跑偏角和偏移量构成的跑偏特征向量用于跑偏检测.开发了一个输送带跑偏故障视觉在线检测系统,实验室测试结果验证了该监测系统的有效性.     

帘子布图像灰度不均匀因素分析及校正方法研究

为了解决线阵相机采集帘子布图像灰度不均匀的难题,介绍了帘子布的结构特点及以线阵相机为核心的帘子布图像采集系统,分析了光源、镜头、光敏单元等方面对图像灰度不均匀的影响.通过选用合适的光源、镜头及线阵相机平场校正方法进行实验,结果表明这些方法使得采集的帘子布图像灰度均匀性较好,减小了疵点识别的难度.     

基于宽基线立体视觉的远距离三维重建

针对月球车视觉导航中远距离场景的三维重建问题,提出一种基于相机自标定的宽基线立体视觉方法.该方法首先提取立体图对的SIFT特征并进行匹配,得到特征点对应关系;再使用外极线几何约束描述立体图像校正的直射变换,对其Sampson误差使用LM算法求得最小二乘最优解,完成相机参数估计和图像校正;对校正后的图像使用种子像素视差扩张算法进行宽基线立体匹配,根据匹配得到的视差完成目标场景三维重建.实验表明,该方法解决了月球车相机的现场标定难题,并能够解决宽基线立体视觉面临的光照差异、透视畸变、遮挡等问题,对远距离山脉等自然场景的三维重建效果良好,重建精度较高.     

基于宽基线立体视觉的远距离三维重建

针对月球车视觉导航中远距离场景的三维重建问题,提出一种基于相机自标定的宽基线立体视觉方法.该方法首先提取立体图对的尺寸不变性(SIFT)特征并进行匹配,得到特征点对应关系;再使用外极线几何约束描述立体图像校正的直射变换,对其Sampson误差使用Levenberg-Marquardt(LM)算法求得最小二乘最优解,完成相机参数估计和图像校正;对校正后的图像使用种子像素视差扩张算法进行宽基线立体匹配,根据匹配得到的视差完成目标场景三维重建.实验表明:该方法解决了月球车相机的现场标定难题,并能够解决宽基线立体视觉面临的光照差异、透视畸变、遮挡等问题,对远距离山脉等自然场景的三维重建效果良好,重建精度较高.     

基于Retinex和ADMM优化的水下光照不均匀图像增强算法

针对水下光照不均匀及光照较弱引起的成像模糊及失真问题,提出了一种基于Retinex和ADMM优化的水下图像增强方法。提取原始图像Lab空间的L分量作为初始光照图,并基于交替方向乘子法(ADMM)构造增广拉格朗日框架,对初始光照图进行优化获得精准的光照图像,并且通过伽马校正在亮度域对光照图进行进一步校正;结合Retinex理论中物体颜色恒常性的特性,求取物体的反射图像;利用双边滤波器抑制了水下噪声,获得更细致的增强图像。实验结果表明,所提的水下光照不均匀图像增强算法能有效解决因自然光或人工光源引起的光照不均匀及水下弱光照现象,提高了水下图像的质量,相较于其他算法,具有更好的性能。     

一种改进的基于场景的非均匀性校正方法

提出了一种改进的基于场景的非均匀性校正方法,该方法通过使用红外相机获得输入场景的均匀图像来进行偏移量的校正。其中典型非均匀性校正算法是基于黑体的两点校正法。然而,随着工作时间的增加,探测器本身温度会升高,会产生新的盲元和固定的图案噪声,从而影响图像质量。针对此问题,提出改进的非均匀性校正方法,该方法通过散焦的图像输入法可快速的生成均匀图像,并通过噪声分离的方法将带有非均匀性噪声的部分进行剔除,最终获得均匀图像,结果显示经该方法处理后极大的抑制了固定的图案噪声,使得图像的非均匀性得到极大的改善。     

不均匀光照文本图像的二值化

提出了一种不均匀光照文本图像的二值化方法.通过背景估计和对比度补偿将原始图像变换成背景规范化图像,然后结合全局阈值与局部阈值方法对背景规范化图像进行二值化处理,实验结果表明,该方法是有效的.     

Retinex和小波变换去除遥感图像云雾方法分析

基于遥感图像中的云和景物信息频率分布特征,介绍了改进的Retinex方法和小波变换两种去云方法的基本原理,并结合实验分析两种方法的优缺点。Retinex算法对较暗区域的图像处理有明显效果,改进的Retinex方法则是基于经典Retinex,对具有较高亮度的遥感图像通过图像变换方法达到去云的目的。小波变换方法是将图片进行适当层次的小波变换,增大低层细节系数,突出景物信息,减小高层细节系数,适当减小近似系数,最后将所有系数重构,得到重构图像。实验结果评价及数据表明:基于小波变换方法优于Retinex方法。     

基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法

为了提高对光照及雾气浓度不均匀的雾天图像的增强效果,提出了一种基于变分Retinex模型的雾天图像增强方法.基于变分Retinex模型将雾天图像分解为对应的光照子图和反射子图,并在各子图中进行独立的模型参数估计,有效提高了参数估计的准确性;以一种基于图像块的模型参数估计策略取代传统的逐点估计方法,补偿了由模型复杂度增加所带来的计算效率下降问题;综合利用多种图像先验知识构建了一个基于图像块的透射率估计多目标优化函数,进一步提升了所增强图像的可视性.对比实验结果证明了所提方法的有效性和鲁棒性.     

单线阵CCD系统的表面凹坑缺陷检测方法

为解决表面凹坑缺陷与其他平面表面缺陷同时在线检测的问题,提出一种基于单线阵CCD系统进行表面凹坑缺陷检测的方法．根据光辐射照射模型和相机成像模型,建立了基于单线阵CCD的凹坑检测数学模型,由模型推导出图像像素灰度与凹坑深度的关系,利用特定光源和光照角度的关系,进行表面凹坑缺陷的检测．结果表明,由于凹坑边缘部位深度的渐变引起CCD输出电压信号的渐变,凹坑图像呈现边缘像素灰度渐变现象,且随光源光照角度的降低,凹坑图像特征更加突出．边缘灰度渐变的图像特征成为凹坑缺陷与其他平面缺陷相区别的重要特征,有利于凹坑缺陷的检测与识别．     

多尺度域视频监控图像光照分量智能校正方法

针对视频监控图像中存在的清晰度不足和光照不均匀等问题,提出了多尺度域视频监控图像光照分量智能校正方法。应用背景差分法与差值图二值化法对视频监控图像进行预处理,以减少噪声干扰。通过融合TH变换和BH变换来加强图像多尺度细节特征;利用控制因子控制锐化强度,以凸显细节特征,避免出现图像伪影情况。对图像光照分量进行自适应调节,利用二维伽马函数计算画面亮度平均值,以防止出现过度校正的情况,从而实现智能校正。测试结果表明,采用该方法校正的图像更清晰,画面光照分量均匀,图像失真较少,视觉效果较好。     

基于极线校正逆变换的立体匹配算法研究

匹配是立体视觉中一个重要问题,它通常是在图像极线校正的基础上实现的.常用的校正方法会造成投影变换后图像拉伸不均匀,从而影响后续模板匹配的精度.为此提出一种基于极线校正逆变换（反校正）的立体匹配方法,它以校正后的图像进行开窗搜索,但针对窗内的图像坐标进行反校正,提取校正前的像素灰度值,最后进行模板匹配.仿真和实验结果证明,文中提出算法的匹配效果比较理想,生成的视差图要比传统算法精确.     

商业票证印刷缺陷检测方法的研究

商业票证印刷质量的在线控制对票证印刷工艺管理、剔废和提高票证质量至关重要.文中研究了一种利用多目视觉对高速票证印品进行在线缺陷检测的机器视觉系统.该系统结合线阵黑白CCD相机和面阵彩色CCD相机,捕捉高速票证印刷线上的细小缺陷和色彩变化;采用针对CPU运算性能优化的图像处理技术,检测速度更快;能清晰显示缺陷图像,对缺陷进行统计和分析,更有利于印刷生产的质量管理;具备网络连接功能,可以通过主站进行数据管理.     

相机运动条件下的视频前景提取

提出一种基于非参数化运动估计和图像配准的方法来进行相机运动条件下的前景提取.通过对视频帧和接近的训练背景图像进行非参数化运动估计,动态地构造出一幅和视频帧的视角完全相同的背景图像, 再通过背景减除提取前景. 为了解决运动估计的计算效率问题, 又提出一种基于流形的改进算法: 在离线阶段, 预先对训练背景图像进行非参数化运动估计, 并利用流形学习对训练背景图像进行建模; 在在线阶段, 通过在背景流形上进行运动插值来快速地估计新视频帧和训练背景图像之间的运动. 实验表明,改进的方法在基本保持像素提取准确率的同时获得了很高的效率．     

基于光照和对比度均衡的遥感图像增强

针对遥感图像,提出一种基于光照和对比度均衡的遥感图像增强改进方法。在频域中消除不均匀光照,通过两个均衡因子和线性变换调节像素邻域的均值和标准差,再利用辐射校正和一个颜色保持因子得到增强后的图像。实验结果表明,改进的方法不仅能够消除不均匀的光照和对比度,又能保持图像的彩色和细节信息。     

基于显著性检测的合成孔径雷达目标检测算法

针对合成孔径雷达图像边缘、纹理与形状信息丰富,图像尺度大难以处理的问题,提出了一种基于显著性检测的合成孔径雷达目标检测算法.将合成孔径雷达图像表示成超像素,来构建超像素间的关联关系图从而解耦整张图像.同时基于人眼视觉系统对多尺度图像进行非均匀采样的特点,分别提取图像的局部对比度显著性、像素紧凑度显著性和全局唯一性显著性映射,并使用贝叶斯估计得到SAR图像的精确显著性映射,融合三种显著性映射得到最终的显著性图实现目标检测.在各种SAR图像显著性检测实验的定性与定量结果表明,所提方法明显优于现有方法.     

一种基于坐标变换的抗旋转水印的算法

提出一种新的抗旋转攻击的图像水印算法.算法在小波域的高频细节图添加用于测量的基准线,在提取时通过哈夫变换检测出基准线估算旋转角度.根据估算角度,通过坐标变换在旋转图中搜索出原图的坐标,把像素值取出.由于取出了原图的非插值点,因此可以无失真恢复原图,进而无失真提取水印,此检测和校正算法不影响水印嵌入方法.结合混沌加密,选择在小波2、3层分解的高频系数嵌入水印信息,给出了整个算法的实现流程.     

缸盖缺陷检测系统线阵相机现场标定方法

为检测某型号发动机缸盖表面缺陷,需获取缸盖表面的精确尺寸,本文设计了发动机缸盖表面视觉检测设备,应用该设备平台针对线阵相机中的镜头畸变提出了一种新的标定方法。首先,根据测量精度要求,设计缸盖视觉检测设备,利用高精度的设备平台确定线阵相机测量高度和成像角度;然后,通过建立的线阵相机成像的数学模型,忽略畸变情况下,在中心光轴处求得相面中心坐标,并利用最小二乘法求得相机内外参数;最后,考虑镜头畸变,建立畸变数学模型,利用最小误差法对镜头畸变参数标定。实验结果表明:该方法提高了相机的测量精度和稳定性,校正后图像的最大变形量不高于±0.25Pixel,测量平均误差为0.356%,可满足实际工程需要,具有较高的实用价值。     

结合天空分割和超像素级暗通道的图像去雾算法

为了提升去雾图像质量,提出了一种基于天空分割和超像素级暗通道的单幅图像去雾方法。首先提出一种简单有效的多阈值天空分割方法,可将图像划分为天空区域和非天空区域;其次,根据天空区域估计大气光值;然后分别估计两类区域的透射率,对天空区域利用该区域无雾和有雾时暗通道值间的线性关系直接估计其透射率,对非天空区域则通过计算超像素级暗通道值来估计透射率;最后根据大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明,与现有方法相比,本文方法能更准确地分割天空且阈值自适应性强,大气光和透射率估计也更准确高效。采用本文方法得到的去雾图像具有对比度高、颜色自然、细节清晰等优点。     

用于3维重建的立体图像校正

传统的图像校正方法通过最小化匹配点间的距离作为目标函数引导图像校正,但往往会导致被校正图像出现较大的失真变形,不仅无法为3维(3D)重建提供信息,反而会带来额外的误差.为此提出一种无需相机标定的图像校正方法,有效地保留图像因拍摄方位不同带来的视差,为3D重建提供所需的重要信息.方法首先利用立体图像的对极匹配原理,推导出将2幅图像极线对齐到同一方向的变换,然后在此基础上引入使得图像纵横比保持不变的剪切变换过程,有效地减小校正图像的几何变形.实验表明,该方法是一种鲁棒的图像校正方法.