应用短程线主动轮廓线的图像多目标面积同时测量

提出了一种新颖的图像多目标面积同时测量的方法,用于精确测量多个不同形状的图像目标面积.该方法应用了短程线主动轮廓线模型,分2个步骤进行.首先利用水平集函数φ的迭代使主动轮廓线由初始位置向各个目标的轮廓边缘收敛.其次,对于收敛后的主动轮廓线,分别计算出各目标边界的亚像素面积和图像目标的内部像素个数,从而同时求出各个图像目标的面积.实验结果表明,该方法的测量重复性误差＜±0.5%;和传统的面积测量方法相比,具有测量效率高(同时测量多个目标面积)和测量精度高的优点.     

基于动态轮廓线的图像面积测量研究

本文提出了一种新颖的图像目标面积测量方法,它适用于具有光滑且不规则形状边缘的目标面积的精确计算。该方法应用动态轮廓线模型,分为2个步骤。首先利用特征搜索和迭代算法使动态轮廓线由初始位置向目标轮廓边缘收敛。其次,对于收敛后的动态轮廓线,使用基于B样条曲线的封闭曲线面积计算公式,准确计算出目标面积。实验表明,该方法的平均计算误差为±0.5%。与传统面积测量方法相比,这种方法具有很强的鲁棒性,它特别适用于目标背景存在各种噪声和目标内部具有复杂边缘的面积计算情况。     

一种考虑精度和效率的微运动测量算法

同时考虑测量算法的精度和效率,给出了一种性能表现较好的微运动测量方法。在设计该微运动测量方法时,根据算法的偏差-时间性能评估方法,通过选取合适的算法参数,找到一种精度和效率性能表现较好的微运动测量方法。实验模拟表明,提出的方法性能表现较好,用于测量大约2个像素的MEMS图像时,最大测量偏差小于0.025个像素。     

改进的遗传算法在实时图像分割中的应用

为了自动确定图像分割的最佳阈值,提出了一种改进的自适应遗传算法,并利用该算法对二维Fisher准则图像分割评价函数进行全局优化提高分割阈值的求解速度,快速得到最佳分割阈值。该算法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,克服了基本遗传算法的收敛性差、易早熟问题。采用TI公司的DSP芯片TMS320VC5416,结合FPGA,搭建了多目标实时测量平台,并利用本文算法对图像阈值快速求解,实现了多目标的实时测量计算。实验结果表明,该算法具有良好的收敛速度和稳定性,阈值计算时间比二维Fisher准则法缩短了18ms(约63%左右);阈值范围稳定在3个像素以内,能够满足实时多目标测量要求。     

圆柱铣刀刀刃螺旋角视觉测量方法

针对圆柱铣刀刀刃螺旋角传统测量方法中存在的测量不便、重复精度差的问题,提出一种基于机器视觉的圆柱铣刀刀刃螺旋角测量方法。在划分铣刀图像ROI区域的基础上,利用DCT算法判断得到刀刃正焦图像,通过逆圆柱化矫正畸变后提取亚像素边缘轮廓特征并与直线进行拟合,最终依据刀刃轮廓线计算出圆柱铣刀刀刃的螺旋角大小。实验结果表明,该方法便于工程测量,所得到的螺旋角测量值重复精度在99. 9%以上。     

面向挤出中聚合物形态的层析图像处理方法的研究

依据光学信息论中的多维随机变量的联合熵、条件熵、平均互信息之间关系和互信息的链式法则,提出了面向挤出中聚合物形态的层析图像处理方法.它包括层析图像中的背景与分离、目标标度变换、亚像素插补的图像预处理和多模式目标特征图像的提取和测量.实验表明,通过该方法不仅能将目标形态从目标与背景之比为1∶9的层析图像中分辨出来,而且能提高目标图像的空间分辨率30%,解决了由于目标图像信息量小、对比度差而使得层析图像测量方法难以在工程中应用的问题.     

一种测量微运动的多尺度高精度方法

微运动测量是微纳制造技术研究的一项重要内容.文章将滤波器方法和多尺度方法相结合,提出了一种用于测量微运动的多尺度高精度方法.在该方法中,采用滤波器方法计算测量图像的梯度,并利用多尺度金字塔迭代方法对测量图像进行降采样和低通滤波,将较大像素的图像运动转化为多个小像素的图像运动进行估计,从而提高运动估计精度.提出的方法用于测量2个像素附近的谐振器图像运动时,测量偏差接近0.004个像素.实验模拟结果表明,这种多尺度方法能够实现高精度微运动测量.     

改进蚁群算法与Zernike矩细分的图像边缘测量方法

针对传统蚁群算法计算耗时、易受噪声影响等缺点,提出一种改进蚁群算法与Zernike矩细分的图像亚像素边缘测量方法。该算法采用二维灰度直方图求解聚类中心、拉普拉斯算子聚类、划分图像边缘点、目标点和噪声点等,利用全局自适应信息素更新方式提取图像边缘,进而通过Zernike矩快速算法细分图像亚像素级别边缘,提高了边缘分割精度。以SKF 32308J2/Q轴承为研究对象,采用该方法检测了轴承图像的内、外圈边缘,并通过最小二乘拟合,采用标准件进行轴承的坐标标定,测量了轴承内、外径等几何参数,将该测量方法与改进Hough变换的测量结果相比较,证明了该算法具有较高的测量精度。     

基于亚像素图像块匹配方法的压电陶瓷驱动特性测量

为了高精度地测量压电陶瓷的驱动特性,提出一种基于计算机视觉的亚像素图像块匹配位移测量方法.对困扰亚像素图像块匹配方法的三个重要因素:搜索区域大小、模板图像大小、亚像素拟合精度进行详细分析和试验,提出根据试验结果和微纳米图像序列的测量特点选择最佳的搜索区域、模板大小、匹配准则函数和亚像素拟合方法的原则;使用高精度纳米平台、高倍显微镜以及标准栅格所组成的试验系统对该方法进行位移测量精度的验证试验;使用改进的亚像素图像块匹配方法对实际的压电陶瓷驱动器的驱动特性曲线进行测量.结果表明,该方法得到的压电陶瓷驱动特性曲线符合物理分析结果;并且方法本身操作简单、测量结果可靠,能够满足高精度的微纳米测量要求.     

基于神经网络的壁板铆接视觉测量研究

铆接制孔直径是影响制孔质量的重要参数之一,针对人工测量存在的人为偏差和效率低的问题,提出了一种基于神经网络的机器视觉测量方法,该方法通过图像预处理、ROI提取和图像识别及尺寸测量四个阶段对产品进行检测。图像预处理阶段的目标是通过基于神经网络的镜头补偿模型获得更好的原始图像。检测到的边界可作为滤波图像ROI提取的基础,压缩后的ROI存储在数据库中并由图像识别模块发送,图像识别模块是基于反向残差块构建的,在保持识别精度的同时减少了模型大小和计算时间,孔的图像识别准确率达到94.67%。利用参照物的像素直径得到壁板铆接被测孔的像素直径。实验结果表明,在不同位置的孔直径测量中,本方法的直径测量精确率平均在95%左右。     

复杂场景中基于变块差分的运动目标检测

针对复杂场景中包含的摄像机扫描运动、随机抖动和目标运动,提出一种基于帧间可变块差分的运动目标检测算法.首先,利用全局特征点估计运动参数对帧间背景进行补偿,提取图像的全局特征点并匹配,以特征点集的最小位置误差和作为目标进行迭代,获取误差不大于0.5 pixel的全局运动参数,并精确补偿当前帧实现背景校正.然后,利用可变块...     

基于线阵CCD的空间目标外姿态测量系统

设计了9路线阵CCD相机组合的空间目标外姿态测量系统,它克服了采用面阵图像传感器用于姿态测量时存在的速度和精度的矛盾。该系统分别实时重构放置于被测物体上的点合作目标在世界坐标系下的三维坐标,经空间解算,确定被测物体的姿态角。着眼于合作目标和相机光学系统的相对位置及呼应,解决了多相机与多点合作目标一一对应时的目标干扰问题;设计了新的光学系统构架,提高了精度,节省了空间;实现了多相机测量系统的局部标定和全局标定。测试结果表明,该姿态测量系统可以实现对被测对象高精度、实时的测量,且具有合作目标简单,价格低廉等优点。     

基于预测的立体视觉/力反馈研究

提出了一种多传感器混合的机器人伺服控制方案 ,该方案在任务初始阶段利用视觉传感器对对象进行跟踪 ,在任务的末段利用力传感器对对象运动进行引导。这样就避免了使用单个传感器所产生的强冲击 ,增加了机器人控制的柔顺性和鲁棒性。在视觉跟踪阶段 ,为了提高跟踪速度 ,利用约束卡尔曼滤波器建立预测器 ,对物体图像的未来位置进行预测 ,这样就减小了图像处理的区域 ,提高了图像处理的速度。从仿真结果来看 ,视觉 /力反馈的混合控制提高了机器人对任务的适应性和工作过程的柔顺性。     

Extended Active Contour Algorithm Based on Color Variance

General active contour algorithm,which uses the intensity of the image,has been used to actively segment chjects.Because the cbjects have a similar intensity but different colors,it is difficult to segment any object from the others.Moreover,this algorithm can only be used in the simple environment since it is very sensitive to noise.In order to solve these problems.This paper proposes an extended active contour algarithm based on a color variance.In complex images,the color variance energy as the image energy is introduced into the general active contour algorithm.Experimental results show that the proposed active contour algorithm is very effective in various environments.     

Area Variation Based Color Snake Algorithm for Moving Object Tracking

A snake algorithm has been known that it has a strong point in extracting the exact contour of an object.But it is apt to be influenced by scattered edges around the control points.Since the shape of a moving object in 2D image changes a lot due ta its rotation and translation in the 3D space,the conventional algorithm that takes into account slowly moving objects cannot provide an appropriate solution.To utilize the advantages of the snake algrithm while minimizing the drawbacks,this paper proposes the area variation based color snake algorithm for moving object tracking.The proposed algorithm includes a new energy term which is used for preserving the shape of an object between two consecutive inages.The proposed one can also segment precisely interesting objects on complex image since it is based on color information.Experiment results show that the proposed algorithm is very effective in various environments.     

一种基于椭圆变形模板的唇动跟踪算法

本文给出了一种新的唇动跟踪算法框架，算法结合目标的形状、运动及彩色信息，综合利用可变形模板、光流、Kalman滤波技术，得到一种快速、鲁棒的跟踪结果。该算法使用多条椭圆弧段构成唇模板，基于彩色YCrCb信息进行光流估计，由于利用模型约束的特征光流技术，故不需加入任何附加的平滑性约束；最后借助扩展Kalman（EKF）滤波器将形状与运动信息有机结合起来，给出有效的融合解，而不必直接计算光流；该算法同时利用光流测量方程给出的误差测度及EKF给出的估计方差对虚假边缘点做出判断与舍弃，提高了算法的鲁棒性。文中还给出了相应的实例。     

基于可视点法剔除动态目标的激光-惯导SLAM

针对传统激光同时定位与建图在动态环境中位姿估计累计误差大、地图中存在动态目标错误点云的问题,本文提出了一种基于可视点法实时剔除动态目标的激光-惯导SLAM方法(DM-LIO)。该方法使用IMU测量值为基于可视点法的动态目标剔除模块提供先验位姿,并引入基于弯曲体素空间的点云聚类方法,以解决在低分辨率可视点法下动态点不能被完全捕捉的问题,从而实现了在算法前端剔除激光点云中的动态目标。本文通过自主搭建室内真机实验平台和使用公开数据集两种方式对算法性能进行评估。真机实验结果表明本文提出的DM-LIO能够对多个动态目标以及非先验动态目标进行实时剔除;在公开数据集Urbanloco上的测试结果表明,在高动态的环境下DM-LIO的绝对轨迹误差相较于LIO-SAM减少了60%以上,验证了该算法在高动态环境中具有良好的定位精度。     

基于相关准则的磨粒显微图像目标提取

针对磨粒显微图像识别中的目标提取问题 ,应用一种新的阈值分割方法将磨粒目标从复杂背景中分离。该算法以原始图像与分割后图像的相关系数最大为准则 ,选取最优阈值对磨粒图像进行二值化 ,经腐蚀、膨胀等滤波运算后 ,利用跟踪搜索法提取磨粒边界 ,实现了复杂背景下磨粒目标的有效提取。应用实例表明了算法的简洁有效性。     

层去图像法反求工程中的数据处理

提出层去图像法反求工程中的数据处理方法。首先采用多帧平均、中值滤波和保持细节平滑滤波对图像进行预处理,使图像质量得到恢复与改善,然后再进行图像分割和边缘检测,最后进行轮廓追踪有其多边形逼近。实践表明,所提出的数据处理方法具有较好的应用效果。     

Industrial x-ray inspection system with improved image characterization using blind deblurring based on compressed-sensing scheme

An industrial x-ray inspection system has recently established by our group to examine large and dense objects available in industry. It consists of an industrial x-ray generator having a tube voltage of 450?kV and a focal spot size of 1?mm, a flat-panel detector having a pixel size of 200?µm and a pixel dimension of 2048?×?2048, and a mechanical support for object’s installation. For improving the image characteristics of the system, an effective blind deblurring method based on compressed-sensing scheme is reported. Blind deblurring is the image restoration by estimating the original image and the degradation mechanism using partial information on both. Compressed-sensing is a relatively new mathematical theory for solving the inverse problems. Systematic measurements were performed and the image characteristics of the restored images were quantitatively evaluated using several image-quality indicators. The results demonstrate that the deblurring method is effective for industrial x-ray inspection systems.