亚像素精度的行星中心定位算法

为实现深空探测中对行星目标的光学自主导航,提出了亚像素精度的行星中心定位方法.首先,建立了导航相机和目标行星的坐标变换关系,结合光学成像理论分析了行星成像的边缘特性;提出使用行星图像有且仅有的一段半圆形边缘,通过圆拟合法实现行星的中心定位.然后,根据行星图像的边缘分布特征,改进了Canny算法以快速提取行星的真实边缘,并利用最大距离法提取半圆形边缘.最后,分析了传统高斯函数亚像素边缘检测算法的理论依据,基于成像理论提出了改进型高斯函数亚像素边缘检测算法,并通过圆拟合求得行星的亚像素中心.仿真和月亮实拍实验显示,改进型定位算法的精度达到了0.02和0.68 pixel,比传统插值算法约高0.03和0.21 pixel,在可靠性、定位精度、抗噪声等方面均满足深空探测的需要.     

深孔内表面结构光图像几何畸变校正

在针对深孔类零部件内表面检测过程中因曲面特性引起的结构光图像几何畸变校正问题,一直是深孔内表面检测领域的难点。本文提出了一套针对结构光条纹图像的几何校正算法:该算法首先针对无差别建模的深孔内壁模型内表面进行结构光检测;然后基于离散映射理论搭建深孔内壁模型和内壁展开模型内表面之间的几何位置对应关系;最后基于映射关系校正深孔内表面结构光图像存在的几何错位(畸变)。检测结果表明,所提算法能够有效提高几何错位的校正精度,在不考虑图像边缘的基础上,校正偏差达到亚像素水平;并且因条纹斜率不一致造成的对应条纹最大间距(即距离偏差)控制在1.5 pixel范围内,即0.135 mm。     

光学遥感图像中复杂海背景下的舰船检测

本文针对光学遥感图像中复杂海背景下的舰船检测问题,提出一种快速精确的舰船检测方法。首先,基于最大对称环绕显著性检测完成初始目标候选区域提取,并结合一种基于元胞自动机的同步更新机制,利用图像局部相似性和舰船目标几何特征,对初始目标候选区域进行更新,并通过OTSU算法获取最终目标候选区域;然后,根据舰船目标的固有特性对方向梯度直方图特征进行改进,提出一种新的表征舰船特性的边缘-方向梯度直方图特征对舰船目标进行描述,与传统HOG特征相比,这种特征向量侧重于对边缘特征的描述,对梯度向量鲁棒性更强,并且仅为一个24维的特征向量,计算复杂度低;最后,通过构建的训练库完成AdaBoost分类器的训练,并利用训练完成后的AdaBoost分类器完成目标的最终判别确认。本文的检测算法,针对尺寸为1 024pixel×1 024pixel的遥感图像,检测时间为2.386 0s,召回率为97.4%,检测精度为97.2%。实验表明,本文提出算法的检测性能优于目前主流的舰船检测算法,在检测时间和检测精度上都能够满足实际工程需要。     

基于等距离匹配的全景图像快速生成算法

基于等距离匹配思想,提出了一种快速的全景图像生成算法.对于相邻两幅待匹配图像,设定相同大小的比较区域,采取随机取点的方式,从两幅图像中心垂线开始向重叠方向同步长移动并计算对应点的颜色差值并累加,若达到某一设定阈值,则停止计算.计算次数最多的比较区域中心位置即为最佳匹配位置.本算法可以尽早排除非匹配位置,减少计算时间,提高全景图像生成的速度.     

线阵CCD全景图像的噪声分析与去噪方法研究

为便于线阵CCD(charge-coupled device)全景图像的后期运算处理,需要对图像进行去噪处理,以提高图像信噪比.分析了线阵CCD扫描全景成像系统中图像噪声的来源,研究了该系统噪声的特性.对比研究基于小波变换的多种去噪算法的优劣性和使用条件,提出一种基于小波软硬阈值的中值滤波去噪方法.通过实验结果分析,验...     

多尺度光斑中心的快速检测

分析了光斑图像成像特点和理想光斑灰度分布模型,针对含有多个不同尺度光斑的图像,提出了一种可以在复杂环境下一次性快速检测出多个光斑中心的方法。该方法基于高斯模糊后光斑中心不变的性质,先对含有大量光斑的图像进行快速多级高斯模糊,构建其高斯尺度空间;然后,使用加速的非极大值抑制方法在尺度空间内寻找多个尺度的局部极值,初步确定各光斑中心的像素级坐标;最后,联合这些坐标的邻域像素,拟合局部曲面,得到光斑中心的亚像素级精确位置。利用仿真实验和实物实验验证了提出方法的有效性。结果表明:该算法对640pixel×480pixel图像,处理时间仅需50ms,每千个光斑的平均检测时间为23ms,在复杂环境下正确率可达89%。此外,该方法对弱光斑较敏感,适合快速处理含有大量不同尺度光斑的图像,并能够有效减少光斑的错检和漏检。由于检测速度快,自适应性强,在实际应用中取得了良好的检测效果。     

大气激光通信光斑图像的快速复原与实时检测

针对大气湍流对激光通信中对信标光的捕获、跟踪与对准(ATP)的影响,提出了基于盲解卷积的快速复原与实时检测算法。采用一维点扩散函数重新构造方位退化模型,取代了原有经典二维退化模型;改进了约束共轭梯度算法中的约束算子,并通过改进的共轭梯度迭代算法求得对原始图像的估计;最后通过连通域计算提取估计结果中的光斑中心位置。采用现场可编程门阵列和数字信号处理器实现所提出的共轭梯度算法并提取光斑中心位置,满足了系统实时性要求。实验表明,所提出的快速复原算法能够实时复原分辨率为200pixel×200piexl,帧频为100 Hz的光斑图像,所提取的信标光光斑中心位置与事后计算结果的误差小于1pixel,能够满足激光通信系统对信标光的实时跟踪要求。     

全景海域图像中的圆形海天线提取

针对全景海域图像背景复杂且海天线呈近似圆形的特点,提出了一种基于分形维数和改进Hough圆变换的全景海天线提取算法。该算法首先通过地毯覆盖法计算海域全景图像的分形维数,并据此提取出全景采集装置等设备在全景图像中的成像,消除其对海天线检测的不良影响。针对经典的梯度Hough圆变换算法提取全景海天线时无法给出唯一正确解的问题,提出了一种改进的Hough圆变换算法来有效提取全景海天线。对400幅不同情况下采集的全景海域图像进行了实验。结果表明,提出的算法在理想情况、海天线部分缺失、低对比度和海天线大范围断裂等多种情况下均可以有效提取出全景圆形海天线,检测准确率达95.75%,适用性和鲁棒性良好。     

基于CUDA的眼底图像快速自动配准与拼接

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、视场局限及不同视场间存在几何畸变等特点,提出一种基于CUDA的眼底图像快速自动配准与拼接算法。该算法利用CUDA加快了各视场眼底图像同态滤波增强的速度及增强后各有效视场的SIFT特征提取与相互匹配的速度,并加快了结合透视变换模型的RANSAC算法进行的匹配点对提纯速度、周围视场与中央视场变换矩阵的计算速度,配准、融合后得到了眼底全景图像。实际的眼底照相机获取图像的自动配准与拼接表明,该算法可以快速、高精度地实现不同视场眼底图像的自动配准与拼接,算法速度是未采用CUDA的算法的10～30倍,精度达到像素级,具有很好的鲁棒性。     

基于模拟多曝光融合的低照度全景图像增强

针对低照度全景图像存在的对比度低、视觉效果差等问题,提出了一种基于模拟多曝光融合的低照度全景图像增强算法。首先,将原图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,以图像信息熵作为度量估计最佳曝光率,采用亮度映射函数对V分量进行增强处理,再将其转回RGB颜色空间得到过曝光图像;接着,以低照度图像和过曝光图像为输入,采用曝光插值法合成中等曝光图像;然后,采用多尺度融合策略将低照度图像、中等曝光图像和过曝光图像进行融合,得到融合后的图像;最后,通过多尺度细节增强算法对融合后的图像进行细节增强,得到最终的增强图像。通过与NPE,LIME,SRIE,Li,Ying,RtinexNet算法相比,在不同场景的全景图像上,亮度顺序误差(LOE)最小为322,自然图像质量评估器(NIQE)最小为2.32,无参考空间域图像质量评估器最小为5.71,结构相似度(SSIM)最高达到0.82,综合性能优于其他对比算法。实验结果表明,本文算法能够有效地提升低照度全景图像的质量。     

基于几何光学的图像矫正法在圆管PIV实验中的应用研究

粒子图像速度技术被广泛用于流体流动测量,介质折射率差异使光在圆管壁面发生偏折,导致图像失真,直接影响速度测量精度。本文建立了光学折射的物理模型,得到圆形管道中物点和图像点之间的函数关系进而得到矫正后图像的像素坐标,使用双线性插值算法得到像素灰度值重建出矫正后的粒子图像,最后根据多重网格迭代算法计算管内速度场。分别对流体进行管内静态流体与管内层流速度场测量实验,对比了光学矫正箱法、线性矫正以及基于光学模型的畸变矫正方法误差。结果表明,本文提出的基于几何光学的图像矫正方法精度优于光学矫正箱法和线性矫正方法,并通过静态与流动实验充分验证了所建立几何光学模型的准确性和有效性。     

A Method to Measure the Bracelet Based on Feature Energy

To measure the bracelet automatically, a novel method based on feature energy is proposed. Firstly, the morphological method is utilized to preprocess the image, and the contour consisting of a concentric circle is extracted. Then, a feature energy function, which is relevant to the distances from one pixel to the edge points, is defined taking into account the geometric properties of the concentric circle. The input image is subsequently transformed to the feature energy distribution map (FEDM) by computing the feature energy of each pixel. The center of the concentric circle is thus located by detecting the maximum on the FEDM; meanwhile, the radii of the concentric circle are determined according to the feature energy function of the center pixel. Finally, with the use of a calibration template, the internal diameter and thickness of the bracelet are measured. The experimental results show that the proposed method can measure the true sizes of the bracelet accurately with the simplicity, directness and robustness compared to the existing methods.     

A robust DIBR 3D image watermarking algorithm based on histogram shape

Depth-image-based rendering (DIBR) has become an important technology in 3D displaying. Since either of the center image and generated virtual images might be illegally distributed, we need to protect both of the two kinds of images. In this paper, a histogram shape based watermarking algorithm is proposed to protect the DIBR 3D images. To make the watermarking method robust to common attacks, a pixel mean value based pixel groups selection method is presented to select several suitable pixel groups for watermark embedding. To solve the problem that the dividing of pixel groups can affect the performance of watermark extraction, the width of pixel group is determined by the maximum difference of pixel mean value between the original and attacked images. By this way, the watermark can be extracted with lower bit error rate (BER) from the attacked watermarked image. As the experimental results shown, the proposed method is much more robust to the geometric attacks and combined attacks compared with existing methods. In addition, the proposed watermarking method also has good robustness to the adjusting of baseline distance and depth image blurred.     

平面标定靶标标记点的圆心提取算法

基于圆形标记点的平面靶标被广泛应用于摄像机标定与视觉测量中。针对该平面靶标,为得到圆形标记点在像面上的圆心投影,提高摄像机的标定精度,本文提出了一种基于对偶二次曲线几何特性的圆心提取算法。该算法的核心是平面内一个标记点A像面投影二次曲线对应的对偶矩阵,相对于平面内另外一个标记点B的对偶矩阵的一个广义特征向量,穿过这两个标记点的圆心投影。因此,在获取标记点亚像素级边缘点,拟合椭圆得到椭圆二次曲线方程后,通过任意两个标记点的对偶矩阵,均可得到一条穿过这两个圆心投影的向量。经过同一个圆心投影的多个向量叉乘标准化后的结果就是该标记点的圆心投影。 为测试本文方法提取圆心像点的精度,本文在像面与靶标平面夹角40°的姿态下,对直径为90mm的超大标记点提取圆心投影,圆心投影误差为0.1~1pixel。并以此方法得到的圆心投影对手持式扫描仪进行摄像机标定,进而对已知坐标的平面靶标及3D工件上的标记点进行扫描,最大误差不超过0.2mm。通过对比,本文提取的圆心投影比采用椭圆圆心的精度高,而且提高了摄像机的标定精度。     

齿面干涉图像的相位解包裹算法对比研究

齿面干涉图像具有局部散斑、边缘杂散条纹、疏密不均和条纹粘连等噪声特征。为了寻找适用于处理齿面干涉图像噪声特征的解包裹算法,选取枝切法、相位导数偏差法的质量图引导法、最小二乘法、傅里叶变换轮廓术以及傅里叶变换的质量图引导法等 5 种算法,分析其对齿面干涉图像噪声处理的解包裹特点,通过对比分析解包裹相位图以及结果图中相位数据曲线,得出相位导数偏差的质量图引导法相比于其他算法解包裹精度高,能较好地抑制因噪声严重导致的解包裹相位突变、连续波动等问题。     

小波变换轮廓术中快速相位展开方法研究

针对小波变换轮廓术中相位展开的精确性和快速性问题,提出了一种新的适用于小波变换轮廓术的相位展开方法.在使用小波变换得到条纹图像的相对相位分布的基础上,详细分析了利用小波变换脊处的尺度因子建立质量图指导相位展开的理论依据和实现方法,这种质量图建立方法有效反映了条纹图像各点的可靠性.在相位展开方面,针对全局洪水相位展开算法计算时间较长的问题,提出了根据质量图将相对相位分布图分层,然后逐层采用不同算法展开的方法.与全场洪水相位展开算法相比,该方法在保持较高测量精度的同时极大减少了相位展开所需的运算时间.计算机仿真和实物测量实验说明使用该方法可以得到准确的绝对相位值,处理速度较快.     

利用数字图像处理技术测量直齿圆柱齿轮几何尺寸

研究了采用数字图像处理技术实现对直齿圆柱齿轮几何尺寸的非接触式测量.首先对CCD摄像机拍摄的图像进行畸变校正与滤波去噪,然后对图像进行阈值分割,采用基于数学形态法的四邻域腐蚀来获得单像素宽的图像边缘.针对齿轮的边缘轮廓形状特征,运用重心法、最小二乘拟合、Bresenham画圆法和Hough变换等原理,建立了测量齿轮齿数、模数、中心孔半径、齿顶圆半径、齿根圆半径和变位系数等齿轮几何尺寸参数的测量算法.使用1280×1024的CCD摄像机及黑白采集卡对分度圆直径为50mm的直齿圆柱齿轮进行测量实验,与人工测量值对比,绝对误差小于一个像素,在各测量参数中,最大尺寸的齿顶圆半径绝对误差值为13μm.研究结果表明:因为CCD摄像设备的分辨率越高、被测物体的尺寸越小,则测量精度越高,且为线性关系,所以,使用高分辨率CCD摄像设备并配备光学放大系统,可实现对高精度和微小直齿圆柱齿轮几何尺寸参数的测量.如使用1280×1024像素以上的CCD摄像设备测量分度圆直径5mm以下的直齿圆柱齿轮时,测量精度可在2μm以下.     

复杂场景中航天器靶标的快速识别

基于靶标的几何特征提出了一种快速识别算法来解决目前航天器靶标识别存在的问题。设计了一款带有线段与圆环图案的合作靶标。利用高斯滤波去除图像中的噪声,运用Canny检测算子得到边缘图像,并跟踪得到单像素边缘序列。然后,通过判断非共线四点是否共圆排除大部分不可能构成圆的边缘,利用同一圆周的两段子弧对应相同圆心和半径的几何特征实现圆检测。最后根据靶标圆与线段的几何关系排除干扰,实现靶标的准确识别。实验结果表明,该靶标识别算法对噪声、光照、旋转等不敏感,能够在多种复杂场景中快速、准确地识别靶标,处理时间小于125ms,满足实时位姿测量8帧的需要。目前,该算法已经成功应用于工程样机。