一种改进的散斑干涉条纹图滤波算法

在现代数字散斑测量方法中,一般采用相减模式来产生数字散斑条纹图,它是进一步图像处理的信息载体,同时不可避免地附带有大量的乘性噪声。为了保证测量精度,在进一步图像处理前必须对其进行降噪,选择合适的滤波方法显得尤为重要。本文介绍了一种新的去噪方法,该方法是基于噪声的概念提出的,简单有效,容易实现。实验结果亦表明该方法比部分中值滤波对散斑干涉条纹图像更有效。     

大曲率激光条纹中心线提取方法研究

激光三维扫描中线激光条纹中心位置的确定直接决定了检测的精度。检测系统需要在恶劣工况下快速完成图像采集和处理,精度和实时性要求高。在铆钉表面激光条纹曲率变化大且实时性要求高的情况下,采用了基于并行形态学细化和方向模板的灰度重心法,对图像光条ROI进行运算,准确高速提取激光条纹中心线。该方法检测速度快、精度高,满足检测系统设计要求。     

协同进化算法在散斑条纹角点识别中的应用

介绍激光散斑干涉位移测量原理以及基于该测量方法的重定位系统,提出用于识别条纹信息的协同进化算法。采用线性降维法大幅降低搜索难度,并详细研究针对条纹角点协同算法的亲和度计算、抗体浓度控制和克隆选择、交叉及变异操作等方法。该算法可实时精确提取条纹中心线,并识别条纹数、条距和条角信息。研究表明将上述测量信息应用于移动控制平台,能够满足高精度重定位要求。     

基于噪音估计的散斑干涉相位条纹图像的卷积神经网络图像去噪

散斑干涉的获取的相位条纹图像由于光照条件,摄像设备以及工作环境等因素的影响常常会引入噪音,噪音的存在使得后续的图像分析处理工作难以进行。随着计算力的发展,人工神经网络是近年来兴起的一种新的去噪方法。然而,在应用卷积神经网络进行处理时,由于样本数量的不足,难以获得非常好的效果。本文参考卷积神经网络的工作原理,对去噪卷积神经网络进行了一点改进,在神经网络的前端加入了一个基于噪音估计的学习率计算模块,使得学习过程中神经网络能够更好的学习到噪音特征,将其应用于相位条纹图时获得了不错的效果。     

基于渐进可靠点生长的散斑图快速立体匹配

传统的区域生长匹配结果过于依赖生长阈值,而渐进可靠点生长匹配设置由高到低的种子点选取阈值和生长阈值迭代地生长区域,有效增强了匹配结果对于生长阈值的鲁棒性。有研究将该方法用于散斑图的立体匹配,取得了较好的效果,但是计算速度慢且仍存在不少非法点。实现了一种划分格网进而筛选种子点的方法,并在生长过程中丢弃传统的四邻域生长,提出一种跳跃式生长方法,其在确保匹配质量的同时大大提高了计算速度。进一步地,将渐进可靠点生长的方法用在匹配后处理中消除了一半的非法点。     

一种基于脊线跟踪的冠状动脉中心线提取方法

冠脉血管中心线的提取是血管造影图像定量分析中的关键步骤。基于脊线跟踪法，提出了一种血管中心线自动提取方法。通过交互式地指定一个起始点和一个终止点，该算法能够自动获取两点间的血管中心线。实验结果表明了该方法的鲁棒性和可重复性。     

动态环境下的激光条纹中心线提取方法

线结构光三维视觉测量技术最关键的一步是提取出结构光图像中的激光条纹中心线;针对动态测量环境下激光条纹图像存在复杂背景信息、激光光强分布不均、光带各部分宽度差别大、激光条纹断裂等问题,文章研究了一种适用于动态测量环境的激光条纹中心线提取方法;首先通过图像预处理以及自适应裁剪算法提取出感兴趣区域(ROI,region of interest);其次通过改进型伽马校正(IGC,improved gamma correction)以及改进型变阈值大津阈值分割算法(IVT Ostu,improved variable threshold)分割出激光条纹区域;然后使用二维灰度重心法(TD-GBM,two-dimensional gray baryeentric method)提取激光条纹的初始中心线;最终使用二次优化算法对初始中心线进行优化,精确地提取出激光条纹中心线;实验结果表明,相比于灰度重心法、Steger法等算法,文章所提方法受背景干扰以及激光条纹质量的影响较小,能够在多种复杂情况下更精确地提取激光条纹中心线,满足准确性高、稳定性强以及实时性好的要求.     

一种快速检测干涉条纹的方法

提出了一种准确、快速地检测出图像中干涉条纹的位置的算法,该算法首先将图像划分成小区域,然后以小区域为单位,对图像进行中值滤波、阈值分割,最后用差分的方法获取干涉条纹的位置。实验证明这种方法是有效的。     

基于电子散斑干涉术的残余应力测量

提出一种电子散斑干涉术与钻孔法相结合的残余应力的测量方法,设计了一种测量残余应力的装置。该装置采用半导体激光器实现了紧凑的双光束干涉光路,从而使该装置体积小便于安装和测量。装置中的整个光路和CCD布置在倾斜平面上,避开钻孔方向,实现了残余应力的实时测量。通过试验对单向压缩残余应力进行了测量,对比了试验结果与实际值,证明了该方法的可行性。     

剪切电子散斑干涉检测轮胎中的图像处理

本文介绍了一种适用于剪切电子散斑干涉检测轮胎缺陷的计算机图像处理方法，主要介绍了快速均值滤波法在去处散斑图像噪声中的应用。将此法运用于轮胎缺陷散斑干涉图的后续处理上，取得了较好的效果，具有较高的运行效率。研究表明，该技术在利用剪切电子散斑检测轮胎缺陷中具有一定的实际应用价值。     

用于超声斑点噪声滤波的各向异性扩散新模型

由于扩散系数的缺点,原斑点噪声各向异性扩散模型(Speckle reducing anisotropic diffusion, SRAD)有产生板块效应、模糊弱边界与细节等缺点. 本文通过改进扩散系数,提出一种新的斑点噪声各项异性扩散模型(New speckle reducing anisotropic diffuse, NSRAD), NSRAD中采用一个S型函数作为扩散系数:在同质区域中,采用各向同性扩散, 避免了板块效应; 在结构性区域中,扩散速度变化敏感,同时以更快趋向于0的速度扩散,因此,提高了该区域的分辨率,达到增强细节和弱边界以及保留边界的锐利性的目的. 仿真图像的定量分析证明新方法不仅比原SRAD除噪更有效,而且提高了除噪后图像与原图像的结构相似性,同时具有更小形变. 真实图像的试验结果也证明新方法在有效除噪的同时消除了黑板刷效应,增强了边界以及细节.     

一种新型的空域SAR图像相干斑抑制方法

为了有效抑制SAR强度图像中的相干斑噪声,提出一种改进Sigma滤波并结合Gamma MAP滤波的空域相干斑抑制方法。首先利用阈值判断法判断并保留强点目标,然后结合SAR图像分布模型和MMSE准则判断Sigma区间,其中可以根据图像局部统计特性自适应调整窗口尺寸,最后选择Sigma区间内像素进行Gamma MAP滤波。实验结果表明:对于星载和机载SAR图像,在相干斑噪声抑制和边缘纹理细节信息保持方面,该方法较其他常用的空域相干斑抑制方法具有明显的优越性,能极大地提高SAR图像判读和目标识别能力。     

无边界效应D小波软阈值法去除肉品图像斑点噪声

肉品图像中的斑点噪声与肌内脂肪的颜色特征相似,要准确提取肌内脂肪,就必须先对斑点噪声进行滤除。在小波软阈值法滤除SAR图像中的斑点噪声算法基础上,结合肉品图像的特点进行了改进。首先,使用由耿则勋提出的算法,在小波分解时对左右边界进行处理,重构时外推值为0,对离散小波变换的边界效应进行处理,精确重建图像,消除小波变换的边界效应。选择了D8小波,3级分解后,在不同的阈值下进行了实验。结果表明:阈值的选取影响去噪效果,但在所有参数都相同时,改进算法消除边界效应的同时,在斑点指数和方法噪声两个客观评价指标均优于其他几种边界延拓方式,图像失真最小。     

一种新型的干涉条纹软件计数方法及其实现研究

一般的光学干涉条纹计数方法都是对两路相位差为π/2的干涉条纹信号进行整形计数,此种方法简便易行,但是当条纹信号在半个周期内发生振荡变化时,容易出现对信号的变化方向产生判别错误,从而导致最后的计数结果出现误差.针对此种缺陷,本文提出了一种新型的光学干涉条纹软件计数方法:在信号过零点附近设置一对正、负阈值,当正弦信号上跳过正阈值或下跳过负阈值时,根据此时对应的余弦信号是正还是负来判断此时被测物体的正、反向运动和进行加、减计数;而当正弦信号下跳过正阈值或上跳过负阈值时,根据判断此时正弦信号的运动方向与前次正弦信号跳过阈值时是否相同来进行加减计数.该计数方法能对干涉条纹信号的振荡变化进行准确判向,因此能提高计数的可靠性,而且具有智能性,适应性强.     

一种快速单幅图像去雾新方法

为了再现雾霾天气下可见光图像的清晰场景,有效抑制雾霾退化造成的图像对比度、清晰度下降,本文提出了一种基于改进的双边滤波器的快速有效的去雾新方法.该方法引进了本文首次发现的简洁高效的“类高斯核”,代替传统双边滤波器的高斯核.改进的双边滤波器具有很好边缘保持特性,用该滤波器来准确优化雾天大气传输率的估计,大大提高了计算效率;在大气光值估计中,对暗通道和原图两个区间亮度最大值,进行加权平均,精确的估计出雾天大气光值.本文算法具有很快的处理速度,能有效提高复原图像的清晰度和对比度,获得较好的图像颜色.     

减小莫尔条纹细分误差的新方法

在一般应用单片机的莫尔条纹细分电路中增添一个模拟乘法器和少量的外围元件，能明显降低因两路信号幅值不等引起的测量误差，同时使分辨力提高一倍。     

一种基于HOUGH变换提取乐谱图像垂直线段的方法

针对该类图像,以垂直线段为例,提出一种利用HOUGH变换提取线段的方法。介绍了应用HOUGH变换的基本原理,定义了"基本线"和"附加线"的概念,提出把"附加线"从参数空间剔除的"交点准则",补充了应用过程中对"斜线竞争优势"的消除方法。通过对例图的处理,取得很好的结果。     

一种对混合说话人特征提取的新方法

本文在使用基音周期和美尔倒谱系数(MFCC)计算特征参数的基础上利用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法,构造了一种新的混合特征参数。这种新的参数结合了基音周期和MFCC 各自的特点,利用他们在说话人个人信息上的互补性,然后利用PCA 和LDA 相结合的方法提取特征,作为新的说话人特征。实验证明该方法具有更好地表征说话人特征的能力,能更好地识别说话人。     

线阵CCD测量干涉条纹抽样问题的讨论

对利用线阵CCD测量干涉条件中，由于CCD本身的分离性和象元的积分效应，以及干涉条纹（余弦信号）抽样的特殊性，深入讨论了“如何确定可测量条纹最大空间频率”、“象元积分效应对抽样的影响”和“象元相位匹配对条纹对比度的影响”等3个问题，结果对于利用线阵CCD测量干涉条纹具有一般性的指导意义。     

用数据挖掘技术进行中文地址解构的新方法

从数据挖掘的角度对中文地址解构规则的获取与应用进行研究。该文提出了一种高效自动获取地址解构规则的方法:首先利用文本挖掘技术从训练数据集中挖掘出候选规则,然后生成最终的强规则,同时构建地址元素特征词典。最后,根据获取的知识进行地址解析,提取文本地址组成元素。试验结果证实了该方法的可行性。