激光与可见光系统光轴平行性检测

介绍了一种利用CCD器件测量激光测距系统与可见光系统光轴平行性的检测方法.通过精密调整CCD靶面中心与十字分划板中心的共轭关系,使两者同在光轴上,形成同一测量基准.测量时,被检仪器可见光系统视场中心时准十字分划板中心,激光测距机发出的激光束汇聚到CCD靶面上,通过测量激光光斑偏离靶面中心的量计算出光轴的平行性误差.简要介绍了激光光斑重心的算法,通过对光斑图像的预处理,提高重心的计算精度.最终通过实验验证了该方案的准确性,测量精度达到5".     

基于CCD的激光测距机光轴平行性检测

提出了一种利用CCD器件检测激光测距机光轴平行性的方法,利用CCD和图像采集卡组成的图像采集系统对激光测距机瞄准系统十字分划像和发射的激光光斑进行采集,通过图像处理技术对采集到的图像进行处理,并确定激光光斑中心和十字分划中心坐标,即可获得激光测距机的光轴平行性误差.该方法能够实时、定量地检测光轴偏差,检测精度高,操作简单,有效地解决了传统方法只能定性地估算误差,人眼主观判断误差较大等问题.     

基于链码的织物疵点图像形态特征提取

在织物疵点的检测与识别过程中,疵点特征值的提取是关键。探讨了一种新的织物疵点图像形态特征提取方法,对织物疵点图像经迭代阈值分割、图像去噪、Sobel算子边缘检测后,对图像进行边缘跟踪,求取其链码表示,从而计算得到疵点的各项形态特征参数。该特征参数可作为疵点合理分类的重要依据。实验证明该方法便捷快速,应用性强。     

基于Blob算法的织物疵点检测算法的研究

针对布匹疵点检测算法高效性和准确性要求的不断提高的要求,提出了利用基于Blob分析算法对采集的织物图像进行疵点识别的方法。对图像中的目标疵点区域进行降噪、开闭运算、标记目标区域及二值化等大量仿真实验,得到相关疵点有效特征值,实验充分证明了Blob算法在疵点检测中实时性和准确性。     

玻璃厚度检测图像特点及其识别算法的研究

结合线阵CCD扫描二维图像工作原理,分析了玻璃厚度检测图像特点.精确提取光条纹图像中心是提高玻璃厚度测量精度的关键,提出一种改进的灰度重心法进行中心提取.先用Canny算子进行边缘检测,确定目标区域,再用加权灰度重心法提取玻璃厚度图像条纹中心.该算法可较好地抑制背景噪声,中心定位可达亚像素级,定位精度提高了0.2像素.基于上述算法,通过计算中心坐标差可得到玻璃厚度值.实验结果表明,该算法正确有效,玻璃厚度测量系统分辨率可达1μm,系统测量误差小于0.1%,实现了高精度、高稳定性的玻璃厚度在线检测.     

不规则平面物体面积测量中畸变的快速校正

利用面阵CCD测量不规则平面物体面积时,图像畸变对测量精度影响很大.按照常规方法对图像进行校正后再测量面积,则速度太慢.针对面积测量,介绍了两种快速校正方法,并进行了比较.通过实验,证明该方法具有校正速度快、测量精度高等特点.     

图像拼接在塑料薄膜疵点检测系统中的应用

本文将图像拼接技术引入塑料薄膜疵点检测系统,在待检物幅面较宽的情况下,有效解决了单CCD相机难以满足检测精度要求而采用的多CCD相机采集图像的配准融合的问题,克服多线阵CCD机械拼接和光学拼接对拼接装置要求高,难度大的困难,实现宽幅待检图像的无缝拼接。     

基于梯度算子的线阵CCD图像边缘检测方法研究

利用线阵CCD对螺纹参数进行测量,其测量精度受边缘信号检测精度制约,对图像边缘的精确检测是测量的基础和关键。为了检测经过线阵CCD所得图像的边缘,提出了一种基于梯度算子和直线拟合原理的边缘检测方法。该方法利用梯度算子求出图像边缘梯度最大值的两点,再结合这两点及相邻点的信息进行直线拟合,确定边缘的准确位置。基于该方法的采集系统由线阵CCD采集螺纹的灰度图像,使用DSP来处理数据。实验结果表明,该方法相对于固定阈值法,对提高系统测量精度具有显著效果。     

基于FPGA的高速CCD工业相机系统设计

针对CCD传感器IL-P3-B具有高实时性、高分辨率及低噪声的优点,设计了一款基于FPGA的工业检测相机.分析了一种基于FPGA的CCD驱动电路结构,给出了驱动时序的QuartusⅡ仿真及其实测波形图.研究了基于FPGA的图像并行校正算法与处理方法.实验结果表明,以FPGA为核心的驱动电路能够产生符合CCD要求的驱动信号;图像经FPGA校正算法处理后,可以提高图像质量.     

双帧图像融合测量脉冲激光束散角

利用电荷耦合器件(CCD)在一定范围内与光照度成线性响应的特性,提出了一种通过双帧图像融合的方法,进行脉冲激光束散角的检测,并通过Matlab数学仿真和实验验证了其可行性和准确性。该方法扩大了光照度适用范围;弥补了CCD动态响应范围不宽的缺陷,很好的解决了脉冲激光束散角测量精度不高的问题。实验结果显示,该方法的测量精度为2%。     

基于时序信息的红外图像缺陷信息提取

主动红外热像检测技术中,红外图像的缺陷信息提取是其核心内容。传统的红外图像处理方法在一定程度上可以消除噪声、提高图像的对比度,但是仍存在一些问题,如:需要手动选择特征信息丰富的红外图像,红外图像增强和图像分割过程中会引入主观成分,仅仅分析单张红外图像可能存在信息丢失等问题。针对上述问题,本文根据主动红外热成像的数据特征提出了一种基于时序信息的红外图像缺陷信息提取方法。首先,通过室内实验制作含缺陷分层的混凝土试块;然后,利用主动红外热像检测技术进行三维红外图像数据的采集,提取每个像素点的时序信息;最后,采用基于时序信息的K-means方法进行缺陷特征提取。结果表明,基于时序信息的缺陷提取方法是可行的,其可以提取到隐藏的分层缺陷信息,提取效果优于基于空域信息的K-means方法。     

基于渗流模型的成像测井裂缝提取算法

针对成像测井图像成分复杂,噪声多导致裂缝提取效果不佳的问题,提出基于渗流模型的成像测井裂缝提取算法。该算法把成像测井图像裂缝像素点之间的连续性作为成像测井裂缝提取的主要依据,通过对初始像素点进行不断渗流,产生一个与初始像素点相关性极强的线性渗流区域,再通过计算该渗流区域像素点的渗流参数来判断当前像素点是否属于裂缝上的目标。实验表明,基于渗流模型的成像测井裂缝提取算法能有效抑制噪声和剔除孔洞等非裂缝物质,能在复杂成像测井图像中准确地提取裂缝。     

基于数字水印技术的造假图像识别

研究造假图像的准确识别问题。如果造假区域比较小,像素不会发生大规模排斥,造假区域与初始图像区域的像素融合度比较高。传统算法是基于像素排斥比例进行造假图像识别的,无法避免由于造假区域较小、初始图像区域像素融合度较高造成的像素排斥系数阀值较低,从而致使造假图像识别的准确率降低。提出了一种数字水印技术的造假图像识别方法,建立图像的数字水印数学模型,将水印信号嵌入到图像中,从待识别图像中提取相关水印参数,将二者进行对比分析,运用参数的变化来表示小区域的像素异常,从而实现造假图像的识别。实验证明,这种算法有效提高了造假图像识别的准确率。     

TFT-LCD面影像残留改善研究

影像残留是一种TFT-LCD屏的固有特性。主要是由于长时间显示静态画面时液晶材料的极化敏感性造成的。这种极化影响了液晶材料的光学特性,并阻止液晶分子完全恢复到正常松弛状态。本文主要探讨了通过改变TFT设计来改善面影像残留现象的方案。通过设计实验变更TFT-LCD的主要参数(Pixel设计、Aperture Ratio、ΔVp等),提出了4种面影像残留改善方案并制作了样品。对这4种改善方案的试制样品进行了TFT-LCD面影像残留水平测量和评价,分析了各像素设计因素对面影像残留水平的影响;同时对试制样品的画面品质进行了评价,为解决相关画面品质问题对该方案进行了设计优化,最终获得了一种较佳的面影像残留改善方案。     

基于正弦变换的红外图像均衡算法

针对红外图像的特点,提出一种基于正弦变换的红外图像均衡算法。通过设定合适的阈值,将图像灰度直方图中像素分布为零的灰度级进行完全压缩;将小于阈值的灰度级映射到最近的大于阈值的灰度级,然后将有效灰度级做基于正弦函数的拉伸变换后进行直方图均衡;最后将均衡后的图像灰度级等间距排列。该算法在压缩灰度冗余的同时进行基于正弦变换的直方图均衡,保留了图像细节部分,避免了常规直方图均衡所带来的图像细节丢失和灰度断层现象,提高了图像的细节和清晰度。实验结果表明该方法解决了热像仪信号处理中输入信号大动态范围和显示输出的小动态范围的矛盾,且算法简单、运算量小,适合在实时图像处理系统中采用。     

基于结构光扫描的彩色三维信息测量技术

提出了一种基于线结构光扫描的彩色三维信息测量方法,建立了扫描测量的数学模型,利用一种圆孔阵列平面靶标完成了系统光平面参数的标定。利用所研制的系统对一标准棱块进行测量,空间测量精度优于0．1mm。提出了通过计算测量点对应彩色图像中像素坐标获取颜色信息、对整个扫描数据进行颜色渲染的方案,并对小花盆进行了三维测量和颜色渲染,获得了完整准确的彩色三维数据。系统具有测量精度高、颜色渲染快速和准确的特点。     

线路板缺陷的图像检测方法

为提高线路板缺陷的自动检测能力,结合图像处理技术,提出了线路板缺陷的图像检测方法。该方法首先对Gerber文件解析,获取标准线路板图像;其次利用定位孔检测实现标准线路板图像与待检测图像的配准;然后结合形态学滤波,完成线路板缺陷区域定位;最后根据常见缺陷的特征,综合采用面积法、连通域法和缺陷边缘邻域法,实现了常见缺陷类型的自动识别。通过对真实线路板图像仿真缺陷的检测实验,其结果证明了该方法的有效性。     

区域指导的激光水下图像插值算法

提出了一种区域指导的激光水下图像插值算法(简称AIU).AIU算法首先采用小波变换,对低频成分进行特殊处理,以抑制散斑噪声和增强关注的目标;然后将图像分割成目标区域和背景区域,结合近邻法和众数法确定待插值点所属区域,对区域内部点采用线性插值;对于区域间的过渡点,设计非线性插值公式,对与待插值点属于同一区域的邻域像素,分配较大的权值,对相邻区域的邻域像素分配较小的权值.实验结果表明,AIU算法可以克服传统插值算法的边缘模糊问题,使目标更完整清晰.     

基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法

为获得高精度亚像素级视差以满足小基高比摄影测量需求,提出一种基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法.该方法采用分步式策略,首先利用自适应窗口匹配法计算整像素级视差,然后在整像素级视差的指导下建立同名像点之间的对应关系,再分别以左右同名像点为中心截取子图像,最后利用扩展相位相关匹配法对子图像进行亚像素级匹配,获得亚像素级视差.采用小基高比立体像对和带有亚像素级视差的模拟立体像对进行实验,结果表明基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法在精度和效率方面具有优越性能.     

基于小波融合和PCA-核模糊聚类的遥感图像变化检测

本文提出了一种变化检测方法以提高算法的鲁棒性、检测精度以及抗噪性.首先对差值法构造的差异图和比值法构造的差异图进行小波融合.然后将融合图像分成互不重叠的小块,并用主成分分析得到图像块的正交基.通过将融合图像中每个像素的邻域小块映射到正交基上使得每个像素用一个特征向量来表示.最后用基于核的模糊C均值对特征向量进行聚类.实验结果显示与使用单一类型差异图的聚类方法相比,本方法由于采用了图像融合的策略而增强了鲁棒性,且由于采用了核模糊聚类,进一步提高了变化检测精度.此外由于使用了特征提取的技术,本方法具有一定的抗噪性能.