TFT-LCD面板光学检测自动聚焦算法研究与比较

针对当前TFT-LCD玻璃基板在线检测过程中存在的显微图像对焦模糊问题,对基于图像处理的自动调焦方法在TFT-LCD玻璃基板检测中的应用进行了研究。基于对TFT-LCD液晶面板的光学检测,重点介绍了目前较为常用的、具有代表性的几种基于图像处理的清晰度评价算法,并从算法的单峰性、无偏性、灵敏性以及计算量等方面进行了比较与分析,提出了一种粗细调相结合的复合自动对焦方法,分别选取斜边缘检测算子和梯度滤波器算子作为调焦粗搜索和精搜索阶段的对焦评价算子。实验结果表明:使用调焦行程为15步的全局搜索算法,传统单一算法耗时2.18s,得到图像的清晰度评价函数值为46.78;粗细调相结合的复合自动对焦方法时间仅为1.41s,得到图像的清晰度评价函数值为52.49。该方法不仅对焦精度高,有较大的对焦范围,还能保证高的计算效率。     

基于图像处理的机载光电平台自动调焦方法

研究了图像处理的自动调焦方法在机载光电成像设备中的应用。提出了基于图像斜边、水平和垂直边缘检测的调焦评价算子——Bevel算子和Mix算子。选取边缘检测算子和卷积算子分别作为调焦粗搜索和精搜索阶段的清晰度评价算子,设计了适合自动调焦的隔行隔列调焦区域选择方法。采用了变步长爬山搜索法、局部全局搜索法和综合搜索法3种调焦控制策略,使用调焦行程为131步,焦深为2步的变焦镜头,其调焦时间分别从全局搜索法的37s缩短至3～4s、4～6s和3～5s。实验结果表明,该方法能够满足机载光电成像设备的调焦实时性和精确性要求。     

自动调焦方法在机载光电成像设备中的应用

自动调焦技术是一种可提升测量精度的方法。文中介绍了基于图像处理的自动调焦方式在机载光电成像设备中的应用。提出了Mix算子和Bevel算子两种调焦评价算子方式。应用局部全局搜索法、交变长爬山搜索法以及综合搜索法3种调焦控制策略。通过实验表明,采用图像处理自动调焦方式能满足机载光电成像设备调焦精确性要求。     

基于图像评价的显微镜自动对焦方法

针对显微镜观测动态平面目标时的自动对焦需求，提出一种基于图像清晰度评价的显微镜静/动态自动对焦方法。首先，根据对聚焦-失焦图像特征的分析，建立加权Tenengrad评价函数评估方法和图像分块对焦窗口模式。其次，针对搜索过程中的局部极大值问题，利用模拟退火理论建立对焦搜索模型。最后，为了对动态图像进行评价，利用图像模糊法来判断动态无参考图像失焦水平。在此基础上，形成了静态调焦模型，动态失焦检测与实时对焦模型。通过搭建显微镜自动对焦实验平台，结果表明：该静态调焦模型能够使显微镜快速准确地静态自动调焦，动态失焦检测和实时对焦模型能够使显微镜满足在动态观测下离焦检测和实时调焦的要求。     

热成像系统自适应自动对焦算法

为了实现不同环境下热成像系统的准确对焦,本文针对现有自动对焦算法存在的问题开展研究,提出了一种热成像系统自适应自动对焦算法。通过对比实验系统采集图像的梯度算子评价函数曲线,确定最优最大梯度和清晰度评价函数,并以某一复杂场景为例,说明了最佳对焦位置搜索、对焦窗口选择和图像清晰度评价的具体实现方案。对多个复杂场景的自动对焦实验表明,本文提出的热成像系统自适应自动对焦算法能够有效解决复杂场景目标的准确对焦问题。     

一种覆盖范围可调的变频梯度自动对焦评价函数

针对传统调焦函数对噪声敏感和调焦范围小从而影响自动对焦准确性的问题,提出了一种基于变频梯度的自动对焦评价函数。解决了由于离焦量过大而引起的评价函数调焦范围小的问题,通过改变采样频率实现了评价函数调焦范围的可调性。其中,评价函数采用了带有阈值选取的梯度绝对值算子,提高了评价函数的抗噪性,降低了时间复杂度。分别利用仿真实验和实拍实验对该方法进行验证,实验表明:采用不同采样频率的梯度算子能够兼顾调焦范围广以及灵敏度高的两种特性,并与现有的对焦评价函数进行了比较,通过量化指标说明了该评价函数的运算速度较现有评价函数有较大的提升,证明了所提出方法抗噪性与实时性更好、灵敏度更高、调焦范围可调,同时能够准确评价离焦图像清晰度。     

利用LSF实现推扫式遥感相机的自动调焦

为实现推扫式遥感相机自动调焦,结合推扫成像的特点提出了利用LSF作为图像质量评价函数来指导自动调焦的方法。该方法利用了LSF和MTF的傅里叶变换关系。经过边缘检测后,搜索刀刃边缘区域,提取边缘扩散函数ESF,并通过求导得到像元尺寸级的LSF;然后利用最小二乘法作LSF的曲线拟合得出亚像元尺寸级的LSF,并且由LSF的重要参数σ得到图像质量评价值(IQE)指导推扫式遥感相机的自动调焦过程;通过实验对该方法的准确性和实时性做了验证,并给出了调焦精度的计算方法,最后利用IQE改变步距的爬山坡法实现调焦过程,提高了对焦速度及可靠性。实验结果表明:调焦精度可达到0.1倍焦深,调焦一次动作不超过0.2 s。说明该方法在实时性和准确性的方面都得到了较好的体现,为推扫式遥感相机实现自动调焦提供了可能性。     

基于HVS算子的自适应清晰度自动调焦评价函数

传统梯度类自动调焦评价函数对不同清晰度的序列图像不能兼顾灵敏度高和可调焦范围广两种特性,因此提出了基于人类视觉系统(HVS)算子的自适应清晰度自动调焦评价函数。检测图像各方向上的边缘,计算轻微离焦图像函数值;当图像深度离焦时,划分子区域降低采样率后进行清晰度评价。仿真实验表明本文提出的评价函数,轻微离焦位置灵敏度高,对深度离焦区域图像加均值为0,方差为0.001,0.005,0.01的高斯噪声后函数曲线几乎不变,深度离焦区域内可调焦范围大。该评价函数具有灵敏度高、可调焦范围大、抗噪性能良好等特性,更适合粗精结合的搜索算法使用。     

基于人类视觉的快速自动调焦法

为了提高自动调焦算法的性能,对调焦评价函数和调焦搜索算法进行了研究。在分析人类视觉系统(HVS)特性研究成果的基础上,提出了一种基于HVS加权的小波调焦评价函数。根据视觉多通道特性和视觉敏感度带通特性,对不同方向、不同空间频带的小波高频系数分别赋予不同的权值。为了克服爬山法搜索速度慢的缺点,提出了一种基于SOM神经网络的搜索算法,采用训练完成的SOM神经网络预测镜头的最佳聚焦位置。实验结果表明,提出的小波调焦评价函数得到了比传统小波调焦评价函数更优的调焦特性曲线;采用本文的搜索算法平均仅需要采集处理7.3幅图像就能找到最佳聚焦位置,与基于全搜索的爬山法相比,节省了大量的搜索时间。说明提出的调焦方法不但可以得到符合人眼视觉的调焦效果,还可以实现快速自动调焦。     

激光扫描共聚焦显微镜自动对焦研究

目的：针对激光扫描共聚焦显微镜在二维平面扫描样本时不能自动准确定位焦平面的不足,提出一种基于全自动光学显微镜自动聚焦原理的数字图像处理算法解决这个问题。方法：利用激光扫描共聚焦最微镜获得具有一定厚度的显微样本不同焦距下序型固傻,首先应用灰度方差算子全局搜索进行粗聚焦,对粗聚焦得到的焦平面附近各一个扫描步距范围内的图像再利用基于Sobel梯度的熵函数进,行目标区域的精确聚焦,单向搜索以提高聚焦速度.结果：实验表明该方法对于无荧光标记的样本的均可以准确对焦,粗细两次聚焦可以提高自动对焦的精度,基于Sobel梯度的熵函数对于图像边缘敏感,比以往的空域自动对焦方法更符合生物显微样本对焦精确度高的需求。     

红外图像评价质量研究

按照红外图像的形成过程分析可认为一幅红外图像是由目标图像、背景图像和噪声图像,目标图像和背景图像是红外图像的主体,噪声图像是叠加在红外图像主体上的干扰。文章从红外图像主体能提供的信息量是否丰富、细节是否明显,噪声图像相对图像主体的大小三个方面入手,对红外图像进行质量评价,评价结果与主观评价相一致,具有较好的可比性。     

基于静止图像的小波图像编码

小波图像编码是近十几年发展起来的一种新兴的图像编码方法，目前对其研究较为广泛。主要介绍了当前基于静止图像的小波编码的原理、基本特性、现有方法和发展前景，以及所存在的问题。希望以此进一步推动这一前沿领域的研究工作。     

基于图像修复的图像编码技术

数字图像修复技术是图像恢复领域的一个重要分支,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,它可以用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。结合数字修复技术的图像压缩编码技术是基于对象的第二代图像编码中的研究热点之一。这里首先介绍了图像修复技术的概念,然后分类说明了几种常见的修复技术,在此基础上,得到了基于图像修复的压缩编码技术的基本处理流程,最后以具体算法为例说明了基于图像修复的压缩编码技术的压缩过程。     

基于图像核函数的图像目标识别技术研究

核方法已经广泛应用于模式识别的各个领域,但是传统的核函数仅能接受一维矢量作为输入数据,对二维图像数据需要进行一定的预处理.本文从核函数构造的角度出发,以RBF核函数为结构原型,定义了一种输入量为图像数据的新型核函数.从形式上看,本核函数仅在输人数据的类型上有所不同,其他方面完全一致,经典的基于核方法的分类器算法都可以使用本核函数.对UCI数据实验结果表明,本核函数在多种图像识别应用中均有良好的效果.     

基于融合的红外图像增强方法

由于成像过程中受外界环境影响以及成像系统自身固有特性,红外图像不可避免地会产生大量噪声,使成像系统直接获得的红外图像具有对比度低、信噪比低、边缘模糊等特点。因此,想要对红外图像目标进行很好的识别,必须对红外图像进行增强处理。提出了一种新的红外图像增强方法。该方法首先用中值滤波和均值滤波结合的方法对图像进行滤波,再用改进的OTSU法分割图像,接下来对分割后的前景和背景图像分别使用平台直方图均衡处理,并在这种分割基础上确定需要锐化的图像边缘,最后将处理后的前景和背景相加,并和需强化的边缘图像加权融合得出增强图像。仿真结果表明,所提方法对红外图像细节等综合因素的增强效果较好,并有效可行。     

基于Matlab的图像增强与复原技术在SEM图像中的应用

改善图像质量是当今研究的热点.这里利用Matlab的工具函数,采用灰度直方图均衡化和低通滤波,以及图像复原技术对一幅上皮细胞SEM(即扫描电子显微镜图片)图像进行处理,并比较他们的效果.实验结果表明,使用Matlab工具箱大大简化了编程工作,为生物医学图像处理提供了一个技术平台,综合运用直方图均衡化和低通滤波和自适应维纳滤波好于简单的使用某一方面的技术,如直方图均衡技术,更好地改善了SEM图像质量,使低对比度图像得以改善,上皮细胞与背景的区分更加明显.     

基于分形编码的图像相似匹配研究

本文以自适应四叉树分割的分形图像编码为基础，研究了极坐极表达下分形码之间的匹配，并在此基础上提出了图像间分形码峰值信噪比的概念和算法，以达到量化图像间相似性的目的，实验证明，这种基于自适应分形编码的图像相似性匹配方法 人的主观判断非常接近，非常适合于用来构建和管理大图像数据库。     

图像融合技术在成像中的应用

阐述了基于小波变换的图像融合的基本原理、方法及优点.通过对可见光图像与红外图像进行融合的实验比较表明,以图像的边缘特征为融合准则的融合效果更好.这种方法比较适用于场景监控的应用领域.它突出了目标的边缘,从而使观察者更容易发现和识别目标.     

一种基于图像特征的图像分类方法

图像分类是色域匹配的关键环节,不同类型的图像采用不同的匹配方法.针对如何有效分类图像,设计了一种基于图像特征的图像分类算法.首先建立图像颜色的三个通道特征统计模型和基于空间灰度级的纹理统计、边缘特征的统计模型,然后根据模型计算出图像的三类特征值,利用特征统计评判和神经网络技术分析计算数据,最后得出图像类型.实验结果表明,算法有较高的分类精度.     

低对比度图像分割算法研究

在分析图像分割算法的基础上，针对灰度随机分布的低对比度图像．提出采用空间区域方差和灰度区域方差进行图像增强和灰度分区。实验结果表明该方法能有效地实现低对比度图像的分割。