基于Fourier-Mellin变换和相位相关的MEMS旋转角度的测量

MEMS器件微结构的运动特性影响器件的性能和可靠性。为实现微结构周期运动过程中各个时刻的旋转角度的测量,提出一种基于傅里叶梅林(Fourier-Mellin)变换和相位相关算法的旋转角度测量方法。利用傅里叶梅林变换算法的旋转不变性,将图像空间坐标转换为对数极坐标的参数空间,旋转角度变化转化为平移的运动,然后利用相位相关的亚像素平移测量算法,得到微结构旋转角度。实验结果表明,该算法旋转角度测量分辨率达到0.01°,计算量较小且具有抗干扰能力。     

相位相关技术实现离焦模糊图像运动估计

为解决离焦模糊图像的运动参数估计问题,介绍一种采用相位相关分析的图像配准技术。该方法利用傅里叶变换的平移特性,对产生平移的目标图像进行傅里叶变换,计算位移图像之间归一化互功率谱,其傅里叶逆变换对应二维脉冲函数,通过计算脉冲函数峰值坐标获取位移图像之间的亚像元级位移量。结合相位相关配准原理和线性空间不变退化模型,给出离焦成像系统点扩散函数及其光学传递函数的数学描述,侧重讨论离焦模糊对相位相关配准结果的影响,证明图像经过离焦退化后,位移图像之间归一化的互功率谱具有不变性。动态运动模糊图像最大检测误差0.339像元,标准差0.19像元。该方法具有可行性和有效性,能够满足一般要求。     

基于傅里叶变换的遥感图像配准算法

提出了一种基于傅里叶的遥感图像自动配准方法,图像间的变化包括平移、旋转及比例变化。该方法是傅里叶相位相关技术的扩展,其主要优点是在不需要寻找控制点和传感器参数的情况下进行图像自动配准。通过对数一极坐标变换、利用傅里叶变换的比例特性和旋转特性搜索图像间的比例和旋转变化,利用傅里叶的相位相关技术(能量谱)确定图像间的平移关系,实验结果表明了此方法的可行性和有效性。     

基于相位相关的目标图像亚像元运动参数估计

为获取亚像元级目标运动参数,提出一种基于相位相关分析的图像配准方法。首先讨论了目标局部运动和全局运动的目标参数估计问题,通过图像减影运算和模块匹配方法实现粗配准,从全景图像中分离目标信息和背景信息,计算目标中心坐标,获取像元级运动参数;然后采用相位相关图像配准方法实现精配准,利用傅里叶变换的平移特性,对产生平移的目标图像,通过求解归一化的互功率谱的傅立叶逆变换,得到二维脉冲函数,其峰值对应图像位移,由此获取亚像元级位移量。在实验室通过自准直光学系统获取光斑运动图像,使用Leica经纬仪标定光斑运动参数精度。结果表明,该方法效果显著,最大配准误差为0.156,标准差为0.091,配准精度优于1/10像元。     

两阶段平移、旋转图像高精度配准算法

图像配准在图像处理中是十分重要的,通常是许多现代图像处理和计算机视觉任务一个关键的预处理步骤,许多算法和技术已经被提出用来解决配准问题.本文提出一种稳健的两阶段层次配准算法,在频域组合相位相关和谱对消技术对平移和旋转图像获得亚像素精度的配准.算法第一阶段首先利用一维FFT技术实现图像的旋转以确定旋转角度,并利用这个旋转角度将两幅图像之间的运动简化为平移运动,然后利用相位相关法确定整数像素平移参数.算法第二阶段运用谱对消技术确定亚像素平移参数.提出的算法甚至在图像因为下采样而包含混淆误差情况下仍然能够获得亚像素精度配准.     

基于最小二乘互相关算法的图像定位匹配研究

提出了一种基于最小二乘互相关的图像定位匹配算法。该算法将图像互相关信息和最小二乘法结合实现图像定位匹配,匹配精度可以达到亚像素甚至1/100像素级,同时利用金字塔分层来提高定位匹配速度;通过本算法在印刷品质量自动化检测系统中的应用,验证了该算法的高精度与高速度特性。1     

快速亚像素图像配准算法研究

亚像素图像配准是图像配准技术中的研究热点。常用的亚像素配准算法是相位相关法与拟合方法的结合。针对该方法中存在的时间和精度不能同时达到最优的问题,提出了基于角度-平移信号频率估计的亚像素配准算法,利用相位相关中的交叉功率谱的角度信息构建出了角度-平移一维信号,运用DFT相位差分法准确估计出一维信号的频率,进而计算出图像间的亚像素平移量。通过在Matlab下仿真实验,验证了本文算法在时间和精度上均优于拟合法。     

激光基准成像测量光斑图像的亚像素检测算法

在激光基准下基于CCD成像身管轴线直线度测量系统中,对激光光斑图像的高精度检测和定位是影响系统测量精度的一个重要因素.为了提高激光光斑图像的检测和定位精度,提出了一种Sobel-Guass拟合算子的激光光斑亚像素边缘检测方法,同时结合最小二乘迭代圆拟合法设计了光斑中心的高精度定位.即:首先用Sobel算子细化边缘,进而在梯度方向上进行高斯函数拟合插值,进一步提高图像边缘位置的检测精度,最后经最小二乘圆迭代拟合后得到激光光斑的亚像素级几何参数,从而使测量系统的精度提高一个数量级.实验结果表明:像素细分后对像素点的定位精度可以达到0.1个像素,亚像素边缘对标志中心的定位精度优于0.03像素.     

气液两相流中改进图像互相关测速的完整实现

针对气液两相流中密集气(液)相速度场准确测量的需要,提出了改进图像互相关测速的完整实现方法。基于傅里叶变换的图像互相关测速原理,采用回归迭代互相关算法以提高测量精度,基于相邻速度属性对误矢量进行修正,并采用亚像素拟合方法准确定位,通过对不同拟合算法进行比较,验证了3点高斯拟合算法的优越性。实验结果表明,本文提出的测量方案可以有效提高图像互相关测速的精度。     

一种互谱相位在时延估计中的应用方法

时延估计(TDE)是水声领域的重要研究课题,基于时延估计的水声目标被动测向、被动定位技术是水声目标无源定位的重要分支。目前,较为常用的时延估计方法有基本互相关法(NCC)、广义互相关法(GCC)、自适应时延估计(LMS)等。不同于以上方法的思路,该文利用两路信号的互谱相位(CSP)设计了一种时延估计的新方法,该方法将互谱相位进行傅里叶变换,利用其变换域估算相位斜率以求取时延,能够实现多目标分辨、消除时延估计模糊与背景起伏。仿真实验证明,该方法效果要优于基本互相关,广义互相关等方法。     

光阱中微粒位置高精度检测技术

基于光阱技术的精密传感和测量是光力效应应用由微观精确操控向物理量精确测量的创新和深化,对光阱中微粒位置信息进行高精度测量是实现精密传感和测量的核心;提出了一种采用数字图像处理和曲线拟合相结合进行光阱微粒位置检测的方法,通过数字图像相关方法获得表征微粒位置的归一化自相关函数,并对归一化自相关函数曲线采用最小二乘法进行二次曲线拟合,由此实现亚像素级的微粒位置检测。实验表明,所述方法可以有效抑制硬件量化效应,实现光阱微粒位置的快速高精度检测,相较于直接相关方法,检测精度可至少提升一个数量级,达0.03 pixel。     

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.     

基于相位相关和模板匹配的亚像素图像配准参数估计

针对图像配准中的亚像素参数估计问题,提出了一种相位相关和模板匹配相结合的方法。该方法先采用相位相关法进行粗配准,找到整像素平移;然后运用模板(窗口)匹配和基于最小二乘的曲面拟合法实现亚像素图像配准参数估计。通过实验表明该方法可以充分利用FFT的高效运算,达到亚像素精度。     

MEMS中一种改进的移动最小二乘曲面拟合亚像素位移测量算法

曲面拟合法求解亚像素位移是数字图像相关测量MEMS亚像素位移的主要方法之一,现在研究热点之一的移动最小二乘曲面拟合法有时可能会产生病态甚至奇异,影响位移的测量精度和稳定性。文章提出了一种改进的移动最小二乘曲面拟合算法。实验表明:与传统的拟合法相比,该拟合曲面更光滑、亚像素精度更高、稳定性更好、抗噪能力更强,能够有效应用到MEMS的位移测量中。     

基于小基高比的快速立体匹配方法

为了提高立体匹配效率和获得高精度的亚像素级视差,该文提出一种快速的小基高比立体匹配方法。该方法首先利用积分图像加速自适应窗口和规范互相关度量的计算,然后根据可靠性约束进一步拒绝错误匹配,再采用基于迭代二倍重采样的亚像素级匹配方法为可信点计算亚像素级视差,最后利用基于图分割的视差平面拟合方法获得稠密的亚像素级视差图。实验结果表明该方法不但可获得高精度的亚像素级视差而且还提高了算法的匹配效率,满足了小基高比立体重建的需求。     

基于微粒子群优化算法的数字散斑图像相关方法

为了能够通过一步搜索同时得到数字散斑图像中所测点的整像素和亚像素位移信息,采用灰度插值的方法构造了亚像素子区,改进了基于微粒子群算法的数字图像散斑相关方法。对含有平移信息的模拟散斑图和具有应变的模拟散斑图进行相关计算,验证了该方法的适用性;在对具有微小面内位移转动的试件进行测量时,比较了整像素的微粒子群算法和不同量级的灰度插值下的亚像素微粒子群算法。结果表明,基于微粒子群算法的亚像素数字散斑图像相关方法在测量小位移方面具有一定的优越性。     

用于红外双目视觉的边缘增强算法研究

红外图像的空间关联性强,并且存在一定的非均匀性,因此诸如Canny算子之类的传统边缘提取方法并不适用。本文讨论了像素级和亚像素级结合的边缘检测方法,首先采用脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)方法进行像素级边缘定位,再结合空间灰度矩的方法进行亚像素级边缘细分。该方法能够对高温构件的红外边缘进行快速检测,并能极大提高边缘的定位精度。     

基于图像处理的建筑物振动位移测量算法

针对地震后高层建筑物结构损伤监测问题,该文提出一种基于方向码匹配(OCM)和边缘增强匹配(EEM)算法的微小位移测量算法。该算法先将原始图像梯度信息与像素强度融合,增强图像信息;采用相位相关法进行匹配运算,匹配速度比归一化互相关法提升了96.1%;最后使用亚像素插值法,使测量结果达到亚像素精度。实验结果表明,该文算法避免了OCM和EEM算法量化过程中图像梯度信息的损失,大大提高了模板匹配精度,匹配速度比OCM提升了43.3%,比EEM提升了19.6%。     

同时偏振成像探测系统的偏振图像配准研究

同时偏振成像探测技术是一种新型的偏振成像探测技术,它能在同一个探测器上同时获得被探测目标0、45、90、135 4个偏振方向的偏振强度图像。为了准确获取被探测目标的偏振信息,这４幅图像的配准显得尤为重要。为了使配准精度达到0.1个像元,结合同时偏振成像探测系统的成像方式,提出了一种基于空域和频域互相关的偏振图像配准方法。该方法使用硬件和软件相结合的方式完成图像的配准。首先使用空域互相关的算法实现图像的像元级粗配准;然后使用频域互相关的像元级配准算法进行像元级精配准;最后使用频域互相关的亚像元配准算法实现偏振图像的亚像元级配准。