基于模糊集与小波技术的MEMS平面运动测量

实现对MEMS的微结构平面运动幅值提取和分析,为提高MEMS器件的性能和可靠性分析提供重要参考。在连续光照明条件下,提出了一种基于模糊集图像增强技术与小波变换边缘检测技术相结合的MEMS运动幅值测量方法。该方法通过模糊集技术对MEMS运动模糊特征带进行图像增强及降噪处理,并结合小波变换技术提取MEMS谐振器的运动幅值。通过扫频实验获得MEMS谐振器的平面运动幅值响应曲线。实验结果表明,该方法的测量重复性误差优于55 nm。     

基于机器微视觉的MEMS平面微运动测试技术

随着微电子机械系统(MEMS)研究的深入和产业化的需求,检测技术在MEMS中的重要性越来越大。基于机器微视觉原理组建MEMS动态测试系统,在此系统之上,提出模糊图像合成技术对MEMS器件的平面微运动特性如谐振器的运动幅度、谐振频率等重要参数进行了测试,给出了测量结果,并对测试结果进行了分析和讨论。     

基于块匹配的MEMS平面纳米精度运动测量

MEMS谐振器周期运动过程中各个时刻的运动特性及其动态特性参数, 为MEMS器件的设计提供重要参考。本文提出一种基于块匹配方法的灰度补偿亚像素运动估计算法。该算法可以对因图像灰度变化而引起的误差进行补偿,实现纳米级分辨力测量。利用该算法对MEMS器件的运动历程做分析,得到特定驱动频率下MEMS器件的幅度－相位曲线。实验结果表明,该方法测量重复性为5nm。     

匀速直线运动模糊图像的模糊参数鲁棒识别

针对摄像机成像时经常产生匀速直线运动模糊,导致图像退化的现象,提出了恢复图像涉及的精确辨识运动模糊尺度的方法.由于利用Radon变换可以精确地识别运动模糊方向,通过图像旋转可以将运动模糊的方向旋转到水平轴,因此,只对水平方向的运动模糊图像进行研究.对于不带噪声的运动模糊图像,对其进行Fourier变换转化到频率域,使用BP神经网络检测运动模糊尺度;BP神经网络的输入量为频谱图中央区域的幅度加和.对于带噪声的运动模糊图像,先对其进行双谱变换,再使用BP神经网络检测运动模糊尺度;双谱中每列的最大值为BP神经网络的输入量.最后通过仿真实验验证了本文方法的正确性和有效性.验证结果显示,当噪声图像的信噪比SNR≥23 dB时,本文方法的模糊参数辨识平均误差≤5％,优于传统的运动模糊参数辨识方法.     

MEMS谐振器刚度非线性特性及其表征

为了准确表征微电子机械系统(MEMS)谐振器在大振幅运动时的行为特性,建立了刚度非线性MEMS谐振器集总参数模型,并创建了一整套MEMS谐振器非线性特性的表征方法和测试系统。搭建了基于锁相环和自动增益控制的MEMS谐振器闭环工作电路,分析了不同驱动振幅下,MEMS谐振器的工作状态。推导建立了工作振幅、工作频率与MEMS谐振器刚度非线性之间的数量关系。最后,基于衰减模式和稳定振荡模式两种工作形态,实际测量了MEMS谐振器的无阻尼自然谐振频率和刚度非线性。结果显示:无阻尼自然谐振频率和刚度非线性系数的测量重复性分别为18.6×10-6和1.50%。针对实测的MEMS谐振器无激励振幅自衰减曲线,分别用理想二阶系统谐振器模型和刚度非线性谐振器模型进行残差分析。结果显示后者的残差要比前者的残差小9.5%,表明刚度非线性MEMS谐振器模型更接近真实情况,也验证了该刚度非线性特性表征方法的准确性。基于该方法,测量了MEMS谐振器刚度非线性系数和无阻尼自然谐振频率的温度特性,得到的无阻尼自然谐振频率的温度系数为-0.487Hz/℃,线性拟合度达99.964%。     

基于小波变换的图像降噪技术研究

根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法既可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。     

基于整数小波的目标子图像提取方法

提出一种利用整数型提升小波变换提取目标子图像的方法,选择整数Harr小波做提升模式的整数到整数的小波变换.在变换中被训练的任意参数同被查询图像的低频分量的消失标准相适应.训练参数包含被访问图像特征.把具有这些参数的提升小波变换作用到参考图像上,用所提出的消失标准提取目标子图像.对一幅速拍图像做仿真,结果表明此种算法能准确提取目标图像.     

基于小波变换的磁共振图像去噪方法研究

小波变换用于图像去噪的思想20世纪90年代就已经提出,然而前人所提出的这种方法对于磁共振图像去噪的效果并不理想.磁共振图像经这种小波变换去噪后,纹理特征被弱化,图像的边缘变得模糊.针对以上问题,提出了基于小波变换的图像去噪新方法.此去噪方法与经典的小波去噪方法不同,该方法不依赖图像大小来判断门限,不需方差信息.采用本方法处理的噪声图像与经典方法相比,图像的边缘信息更清晰,纹理特征增强,去噪能力也得到增强.     

基于多尺度边缘检测的自适应阈值小波图像降噪

在图像处理中，去除图像中所含噪声而不使其边缘模糊是一个难题。考虑到小波变换在时域和频域均具有良好的局部特性，加之其多分辨率、去相关性等特点，本文提出了一种基于多尺度边缘检测的自适应阈值小波图像降噪方法。该方法将与噪声和边缘相关的小波系数和与同性区域相关的小波系数区别对待。在每个分辨层次，图像的边缘由梯度的幅度来进行估计（梯度的幅度由小波参数导出），且与噪声和边缘有关的梯度的幅度分布由Rayleigh概率模型化。基于此模型，得到该层的收缩函数。为充分利用尺度间相关性，各层的收缩函数被合并起来，进一步保持图像边缘。对与同性区域相关的小波系数，则采用一个基于Bayesian估计的自适应阈值进行处理。实验结果表明，与已有方法相比，该方法不仅可获得较清晰的图像边缘，而且降噪性能优良。     

运动模糊图像快速递推复原算法研究

在运动模糊图像恢复中,常用的方法都是基于滤波算法,这些方法计算比较复杂.针对图像模糊参数未知情况,对其频谱图采用Radon变换,然后分别基于MRT和IPM方法得到模糊方向和模糊尺度,最后采用基于Z变换的离散递推算法恢复出图像,得到了质量较高的恢复图像.     

基于非参数变换的尿沉渣细胞图像识别方法

首先提出一种改进的局部秩变换(D-LRT)方法,通过计算图像像素的局部秩进行图像变换,根据阈值选取实现低对比度和局部模糊的尿沉渣细胞图像分割。然后提出一种局部直方图统计(LHS)方法提取细胞图像平移、旋转、光照不变特征。该方法通过高斯模糊获取不同尺度下的细胞高斯模糊图像,并利用RIUP-LBP算子获取细胞高斯模糊图像的RIUP-LBP特征图谱,基于距离变换采取由内而外的方式,分层统计细胞高斯模糊图像及其RIUP-LBP特征图谱的直方图,将所有直方图串联作为细胞图像的LHS局部特征。还同时将LHS特征结合图像的几何特征、Harris角点及灰度共生矩阵特征,从局部和全局角度构造尿沉渣细胞图像的特征向量。最后采用支持向量机(SVM)对7类典型尿沉渣细胞图像进行分类。实验结果表明:本文提出的D-LRT方法在低对比度和局部模糊的细胞图像分割中完整度明显提高,提出的LHS方法可以有效地提取7类尿沉渣细胞图像特征,7类细胞图像识别的平均准确率可达到93.0%,平均召回率可达93.2%。     

基于小波变换的AFM图像处理的研究

根据原子力显微镜(AFM)图像的特点，对小波变换应用于原子力显微镜图像的降噪、增强及融合方法进行了阐述，采用原子力显微镜对无磨料低温抛光后的铝合金(LY12)表面进行检测，并利用所述方法对扫描图像进行了处理。结果表明，利用小波变换对原子力显微镜图像进行处理是有效的、可行的，图像质量得到明显提高。     

旋转运动模糊的实时恢复

提出了一种旋转运动模糊恢复算法,用来解决航空成像时旋转运动模糊的实时恢复问题.对旋转运动模糊这种具有异速像移的空间变化模糊进行了分析,并推导出旋转运动模糊的数学模型.用基于Bresenham画圆法的坐标转换方法将旋转圆弧上的空间变化模糊转变为常见的线性空间不变模糊,并使用一维维纳滤波对圆弧轨迹上的像素点进行模糊恢复.实验结果显示:本文算法在GPU处理平台下用3.31 ms即能恢复一帧1 024×1 024,8 bit旋转运动模糊图像,且极好地恢复了图像上的细节信息,恢复图像的峰值信噪比(PSNR)为28.76.算法的速度及效果表明本文所提出的算法具有较大的实用价值.     

旋转运动模糊的实时恢复算法

提出一种旋转运动模糊恢复算法,解决航空成像时旋转运动模糊的实时恢复问题。对旋转运动模糊这种具有异速像移的空间变化模糊进行分析,推导出旋转运动模糊的数学模型。用基于Bresenham画圆法的坐标转换方法将旋转圆弧上的空间变化模糊转变为常见的线性空间不变模糊,并使用一维维纳滤波对原圆弧轨迹上的像素点进行模糊恢复。实验结果显示：本文算法在GPU处理平台下用3.31ms即能完成一帧1024x1024 8bit旋转运动模糊图像的恢复,实现图像的实时恢复处理;同时图像上的细节信息均能得到很好的恢复,恢复图像的PSNR为28.76。算法的效率及效果表明本文算法具有一定的实用价值。     

基于小波与双三次插值的高温锻件红外图像增强方法

提出了一种基于小波变换和双三次插值的图像处理方法,该方法利用离散小波将原图像分解成低频子带与高频子带,然后对原图像及这些子带分别进行双三次插值,同时提出增加一个中间步骤来估算高频子带,即扣除原低分辨率图像和插值后的LL子带中的相同成分而得到不同成分的图像（高频成分）,然后利用不同成分的图像对高频子带LH、HL及HH分别进行校正融合,并通过小波逆变换对这些图像进行融合重构。该方法不仅能够有效地消除图像噪声,改善细节信息,而且能够最大限度地保留边缘信息和增加图像的清晰度。最后运用该方法和传统算法分别对核电主管道高温锻件和小型高温锻件的红外图像进行增强处理,实验结果验证了该方法的可行性及优越性。     

基于压缩感知的红外与可见光图像融合

基于压缩感知理论提出了一种红外与可见光图像的融合新方法。该方法将Contourlet变换(CT)和小波变换(WT)相结合,以进一步增加变换后系数的稀疏性,同时对采样模式和融合规则进行改进。首先对图像进行Contourlet变换,再对各高层分解系数进行正交小波变换;然后使用各层采样率不同的分立双放射形采样矩阵对系数采样,并用不同的规则对各层采样值进行融合;最后使用非线性共轭梯度法重构融合图像。实验结果表明,在采样率为0.5时,本文方法融合图像的细节信息比小波方法和小波变换压缩感知(WTCS)方法更加丰富;在所有采样率上,本文方法的融合效果比WTCS法在互信息、空间频率和融合信息逼真度等客观融合质量评价指标上均提高约10%。     

采用去模糊图像处理的气/固两相流固体颗粒速度测量方法

在燃煤火力发电站的煤粉输送系统中,为了提高煤粉的燃烧效率,获得煤粉与空气混合物的参数就显得至关重要。本文提出一种基于图像处理技术的气/固两相流固体颗粒速度测量方法。通过控制CCD照相机的曝光时间获得颗粒的运动模糊图像,在此基础上利用图像处理方法估计出模糊图像的点扩展函数（PSF）,并利用透镜成像原理建立运动模糊长度与颗粒运动速度之间的联系,最终获得颗粒的运动速度。在此理论分析的基础上,本文利用该方法对颗粒自由落体形成的运动模糊图像进行了处理,仿真及实验结果表明该方法适用于气/固两相流颗粒速度的测量。     

双CMOS成像系统中运动模糊图像的复原

为获取高空间分辨率的清晰图像,设计了一种双CMOS成像系统.该系统的两片CMOS传感器可同时获取相同场景的图像.其中一片CMOS传感器获取高帧率、低空间分辨率的图像序列;另一片CMOS传感器获取低帧率、高空间分辨率的运动模糊图像.首先,通过光流法计算高帧率、低空间分辨率CMOS传感器获取图像序列的全局运动路径,在能量守恒和能量与积分时间成正比2个约束条件下估计运动模糊核初始值,通过贝叶斯准则交替迭代优化运动模糊核.最后,利用TV-L1方法从低帧率、高空间分辨率CMOS传感器获取的模糊图像中快速、有效地恢复出清晰图像.仿真和实验结果表明;有38％以上的仿真图像复原结果误差率小于2,且受噪声影响小,复原图像的振铃小.另外,能有效去除实拍图像的空间移不变运动模糊.     

基于小波变换纹理一致性测度的遥感图像融合算法

本文提出了一种基于小波变换的遥感图像融合算法，利用多分辨小波变换的系数，采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数，高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则，调整高频小波系数大小。利用小波变换对图像相对应的低频分量及各方向细节分量进行针对性融合处理，很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起，并对融合图像质量进行了对比评价。实验结果表明，这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果，这种算法有效且优于传统的图像融合方法。