光电测量设备光学系统像面照度均匀性检测方法

提出了光电测量设备光学系统像面照度均匀性的检测方法,该方法首先对被检设备的CCD标定,然后用给出的均匀性检测系统对整机光学系统检测。该检测系统利用积分球产生均匀背景光信号,将光测设备置于积分球通光口处,利用计算机采集CCD图像。根据CCD的标定结果,用两点多段校正算法对采集到的图像进行校正,通过对校正后的图像进行分析,得到像面照度的不均匀度。并且将图像分为多个区域,计算各个区域的灰度与像面中心区域灰度的比值,得出图像的灰度分布,实现了光电测量设备光学系统像面照度均匀性的室内检测。     

光电测量设备光学系统的像面照度均匀性检测

提出了一种光电测量设备光学系统像面照度均匀性的检测方法.该方法首先对被检设备的CCD进行标定,然后用给出的均匀性检测系统对整机光学系统进行检测.该检测系统利用积分球产生均匀背景光信号,将光测设备置于积分球通光口处,利用计算机采集CCD图像.根据CCD的标定结果,用两点多段校正算法对采集到的图像进行校正,通过对校正后的图像进行分析,得到像面照度的不均匀度.此外,将图像分为多个区域,计算各个区域的灰度与像面中心区域灰度的比值,得出图像的灰度分布,实现了光电测量设备光学系统像面照度均匀性的室内检测.利用研制的光电测量设备光学系统像面照度均匀性检测系统对某型号光电测量设备进行了检测,得到了该设备光学系统像面照度不均匀度达到18.7%,不满足不均匀度≤10%的要求,应对该光测设备进行重新装调.在重新装调后对该设备进行复检,得到重新装凋后的不均匀度为6.7%,像面照度均匀性得到了提高,验证了该方法的有效性.     

基于FPGA的LED显示屏非均匀度校正方法北大核心CSCD

发光二极管(light emitting diode, LED)显示图像的非均匀度是衡量LED显示屏质量的重要指标。LED显示模块在拼接过程中会出现灰度畸变,造成显示图像的非均匀度过高。根据理论分析LED显示图像的灰度矩阵,得到了在一个模块内只有一个像素点时的校正矩阵。给出了基于FPGA的Look-Up Table技术的非均匀度校正的设计方法及系统构成。实现了在FPGA内部进行非均匀度校正的功能,并且在QuartusⅡ进行了仿真,理论和仿真结果表明:采用该校正方法可有效降低LED显示图像的非均匀度。     

CCD图像灰度与照度的转换标定方法

本文提出了一种基于CCD摄像机利用图像灰度获得实际照度的新方法,该方法适用于摄像机的任意曝光和增益参数,且考虑了摄像机安装位置和角度对测量的影响。CCD摄像机照度测量法的实际应用主要涉及两个过程:一是标定过程,即应用CCD摄像机进行照度测量前,标定CCD图像灰度与照度之间的转换参数和转换模型;二是照度测量过程,即通过CCD摄像机拍摄图像,将图像灰度代入已定的转换模型,获得测量对象的照度值。其中,灰度与照度转换模型的标定是利用CCD摄像机实现照度测量的基础和关键,文中主要讨论了该模型的推导过程以及标定方法。具体为:首先通过理论推导获得图像灰度与CCD传感器感应的相对辐照度的关系,然后借助以均匀光源搭建的实验系统标定CCD传感器相对辐照度与物面实际照度之间的关系,进而获得图像灰度与物面实际照度的转换关系。在转换过程中讨论了曝光时间、增益以及CCD相机与照度测量点之间的距离和角度对转换模型的影响,为CCD摄像机照度测量法的实际应用奠定了基础。实验结果表明本测量及标定方法适用于摄像机任意曝光和增益条件,经过本方法标定后,应用CCD摄像机进行照度测量,测量结果的相对误差在4.5%以内。     

基于SURF特征的无人机航拍图像拼接方法

设计了一种基于SURF特征的无人机航拍图像拼接方法。该方法首先对无人机航拍得到的图片进行预处理,利用几何校正和辐射校正方法对原始图像进行校正,为后续图像的拼接工作做准备;其次,根据无人机飞行高度、速度以及搭载相机参数信息,使用加速鲁棒性的SURF算法对预处理后的图像进行特征检测;再次,利用无人机飞行状态参数等信息对无人机航拍图像配准算法进行研究和改进,使后续图像拼接结果更加准确可靠;最后,采用一种改进的加权平均融合算法对图像进行拼接。此方法不但可以降低图像融合难度,而且可以消除在拼接过程出现的接缝,生成高清晰、平滑过渡的全景图像。     

数字X光影像不均匀性的线性校正方法

针对数字X光成像仪(CR)中光纤排不均匀性引起的图像畸变,提出了一种线性校正方法.该方法采用典型的线性校正因子对图像畸变部分的灰度值进行校正,使原畸变图像在灰度值较小的地方,乘上一个大于1的校正因子;在灰度值较大的地方,乘上一个小于1的校正因子,校正因子的大小与该处灰度值偏离理想灰度值的大小成反比.实验结果表明,该方法能够使光纤排不均匀引起的图像畸变得到很好的校正.     

两通道按列输出CMOS图像的非均匀性及校正方法

为确保航空遥感图像产品相对辐射质量,提出了一种对两通道按列输出CMOS(互补金属氧化物半导体)图像的非均匀性进行校正的方法。以美国仙童公司CMOS探测器CIS2521F为例,通过实验室积分球观测试验研究了暗电流噪声、平均灰度、两通道输出等因素造成的图像非均匀性;然后,基于实验室积分球观测数据,采用两点线性法,校正了由按列放大输出导致的列状条带噪声;接着,通过优化拼接线附近图像灰度差异统计结果,校正了两通道响应不一致造成的图像辐射差异。试验表明,单通道图像非均匀校正使积分球观测图像的平均非均匀度量值由4.4下降至2.4,两通道图像非均匀校正消除了两通道图像的目视差异。原始航空遥感图像经过非均匀性校正后,图像灰度均匀,能够满足遥感图像判读要求。     

低照度彩色图像的自适应亮度增强

为恢复低照度场景图像的原有色彩信息和细节信息,本研究提出自适应亮度调节的低照度彩色图像增强方法.该方法首先对低照度场景连续拍摄多帧图像,并对其进行自适应伽马亮度校正;然后将多帧亮度校正后图像转换到YUV色彩空间并行两种处理,一种是提取Y通道分量分组进行基于权值调整二阶盲辨识的盲源分离降噪,一种是进行帧平均后提取Y通道分...     

多TDI-CCD拼接相机成像非均匀性的校正

针对多TDI-CCD拼接相机存在成像非均匀性问题,开展了对拼接相机输出图像的片内及片间综合校正算法研究.结合CCD相机特性介绍了TDI-CCD的工作原理以及拼接相机成像非均匀性的产生机理.然后,分别对拼接相机片内及片间非均匀性校正的原理进行分析,提出了片内采用两点法校正,片间采用比值平均综合法校正.最后,对片内及片间综合非均匀性校正的参数标定及校正方法进行了探讨.实验结果表明,对存在8.4%非均匀性的原拼接输出图像,采用片内与片间综合校正法校正后,图像非均匀性达到了2.7%,表明该校正方法可基本满足TDI-CCD拼接相机对成像非均性校正的要求,其算法有效实用.     

角膜神经显微图像的自适应渐晕校正

通过拼接角膜神经图像可以减小显微图像视场小的影响。由于显微图像存在渐晕效果,拼接图像会在拼接处产生伪影,影响医生诊断。为解决拼接图像的渐晕伪影问题,提出了一种通过非线性多项式函数建模进行图像渐晕校正的方法。首先,对单张角膜神经图像建立渐晕模型,设置符合渐晕物理性质的约束条件,利用L-M优化算法对渐晕模型参数进行迭代优化。在每次迭代优化过程中,计算对数信息熵,对当前渐晕模型的校正效果进行判断,防止图像过度校正。迭代优化结束后,将渐晕模型反向补偿原图像,完成渐晕校正处理。通过对比校正前后的拼接图像,校正后图像在拼接处无明显的渐晕伪影。实验测试5组不同患者的图像,校正后图像MSE、PSNR、SSIM评估指标平均值分别达到0.004 2、72.225 1 dB、0.960 0,具有最佳的校正效果。本文算法的校正效果明显优于其他同类算法的校正效果。该方法能够有效地对角膜图像渐晕效果进行校正,无须提前设置固定的相机和环境亮度参数。校正后图像拼接效果良好,可获得更加准确、清晰、视野范围大的角膜神经拼接图像。