一种基于图像处理的二次聚焦算法

如何快速、准确地实现聚焦一直是自动聚焦技术的主要研究内容,其中关键问题是选取正确的评价函数。传统聚焦评价函数在应用于深度离焦情况时存在一些诸如聚焦失败、有效聚焦区域内精度不够等问题。针对这些问题,为了提高自动聚焦的稳定性、快速性、准确性,阐述了一种在现有聚焦算法的基础上改进的基于图像处理的二次聚焦的算法。第一次聚焦选取中心范围内部分区域的图像数据,采用改进的自动阈值方差函数算法来完成快速聚焦。第二次聚焦选取包含第一部分的倒T字形区域图像数据,采用Robert梯度-阈值形式进行精确聚焦。验证结果表明,改进的二次自动聚焦算法在稳定性、速度和精确度方面都有较好的效果,特别是在深度离焦时聚焦效果最为显著。     

显微视觉技术在微细加工中的应用

面向微细加工设计显微视觉系统,同时结合力觉传感器共同控制微细加工的操作过程.针对显微图像中噪声也被放大的特点,在自动聚焦处理中提出了一种新的强噪声聚焦评价函数处理方法,即在中值滤波和双边滤波后,采用分水岭算法对滤波图像进行过分割处理,对分割的各小区域求取其均值,用均值代替此区域内像素灰度值,再利用SML聚焦评价函数进行自动聚焦;同时,为了避免回程间隙而损失定位精度,在搜索方式上,采用精度较高的三次样条插值定位方法,利用相对矩对目标进行识别.实践表明,本系统能快速准确地确定刀具与加工工件之间的三维距离,完成微细操作控制过程.     

数字全息显微中的自动聚焦

为实现快速、准确的自动聚焦,采用理论分析和实验验证相结合的方法,对显微数字全息自动聚焦所采用的数值重建算法、全息图零级谱滤除和聚焦评价函数等相关问题进行了研究。结果表明:菲涅耳变换重建算法完全可以用于数字全息自动聚焦中;全息图零级谱的滤除使得基于菲涅耳变换算法的自动聚焦过程无法实现;灰度方差函数、傅里叶频谱加权对数函数和标准偏差相关函数可以有效地用于显微数字全息数中的自动聚焦,其中傅里叶频谱对数函数计算时间最短,是首选的聚焦评价函数;利用再现像光场中部分区域作为聚焦判断依据,可以大大缩短自动聚焦时间。     

基于动态前景聚焦与伪孪生网络的跨分辨率行人重识别

针对跨分辨率场景下行人图像存在场景复杂、重建图像特征提取效果差等问题,提出基于动态前景聚焦与伪孪生网络的跨分辨率行人重识别算法.该算法在超分辨率重建网络中嵌入动态前景聚焦模块,利用全卷积自动编码器提取目标行人特征,通过高斯掩码对网络进行空间引导,从而使判别特征聚焦在前景上;并经过动态感知模块自动捕获前景的重要特征.又通过构建多粒度相互协同的伪孪生网络,实现判别特征的精细化识别.最后,所提算法在跨分辨率数据集MLR-Market-1501,MLR-DukeMTMC-ReID和CAVIAR上进行实验,Rank-1精度分别达到了91.3%,83.4%和48.5%,证明了所提算法对跨分辨率行人重识别任务的有效性.     

用于TOF-SIMS的锆石样品图像自动聚焦算法

为满足现代二次离子质谱仪(SIMS)锆石样品图像自动聚焦系统对聚焦准确度的要求,提出了一种具有自动消除噪声功能的锆石样品图像自动聚焦算法,并将其应用于飞行时间二次离子质谱仪(TOF-SIMS)。该算法包括锆石图像识别分割法、分段式聚焦算法和调焦控制策略。在聚焦远峰区,采用Roberts算子的聚焦评价函数及差分累加的调焦控制策略进行粗调;在聚焦近峰区,捕捉图像中的锆石目标进行识别分割,采用局部坐标算子的聚焦评价函数与爬山法相结合的调焦控制策略进行聚焦细调。实验结果表明:该算法聚焦准确率达99%,可有效抑制噪声干扰,实现了对锆石样品图像的自动、准确聚焦。     

金相显微图像去模糊融合技术的研究

在多聚焦图像的融合算法中,基于小波变换的图像融合算法是一种常用方法。但该算法具有一定的局限性,即其对图像的细节边缘信息分辨不够高。因此利用Canny算法和小波图像融合算法相结合的二次融合方法,来改进小波图像融合算法的不足。通过仿真结果对比评价看出,与一般小波图像融合算法相比,新方法能够更好地提取图像的边缘相关特征信息。而且应用此方法可获取高倍金相显微物镜全视场高清图像。     

高精度自动对准系统中特征点提取方法的研究

基于高精度自动对准系统中的视觉定位系统,对定位标识图像进行系列的图像处理算法研究和技术处理.为有效提取芯片定位标识图像的特征点,通过分析比较,对定位标识图像,首先采用SUSAN滤波算法进行噪声平滑,再对其进行迭代分割,最后采用SUSAN角点提取算法进行特征点提取.该算法能快速有效的提取特征点,可大幅度提高后续的图像匹配的精度和速度.     

基于WNMF和聚焦点定位分析的多聚焦图像融合方法

在非负矩阵分解(NMF)图像融合方法的基础上,提出一种基于加权非负矩阵分解(WNMF)和聚焦点定位分析的多聚焦图像融合方法。该方法利用光学系统成像原理及点扩散函数在光学成像过程中的作用,判定多聚焦图像中的聚焦点的近似位置,并以此为基础构建一个权值矩阵,然后将加权非负矩阵算法应用于图像融合中,最后得到一幅各部分都聚焦清晰的图像。实验结果表明,通过本文提出的方法得到的融合图像效果优于普通的非负矩阵分解方法、小波变换法方法及拉普拉斯塔式方法。     

基于LSM的遥感图像快速检索算法

快速准确地搜索到遥感图像中的人造目标是图像处理的主要研究方向之一.针对传统最小二乘匹配(LSM)速度慢的缺点,提出了基于LSM对二值边缘图像进行快速检索的方法.仿真结果表明,该算法较好地解决了目前遥感图像匹配算法中普遍存在的快速定位和匹配速度慢的矛盾.     

数字PAL视频展台中的关键技术

以Xilinx Spartan-3E XC3S250E为文档摄像机,采用两个SDRAM作为帧缓存,将帧率提升到60帧/s,并对图像进行放大.完成了PAL制数字视频信号到VGA格式的转换,实现了PS/2鼠标的驱动及其在屏显示.对输入图像的亮度信号进行滤波,实现快速的自动聚焦算法.采用该技术,使传统的单板PAL摄像机可以被改造为具有自动聚焦功能和VGA输出接口的文档摄像机,输出更加清晰的图像.     

经纬仪电视调焦系统设计

调焦系统是光电经纬仪的重要组成部分。为了实现对目标的连续跟踪捕获,光电经纬仪电视镜头焦距必须实时进行调整,确保成像面始终位于焦平面上。本文介绍了由调焦镜组、精密定位平台、直线电位计、调焦控制器、步进电机等组成的调焦系统。并对主要参数允许离焦量、调焦量进行了分析,为各器件参数选择提供了依据;同时也给出了步进电机升降速控制曲线,实现了系统的快速响应。经实验验证系统调焦精度小于0.04mm,与理论分析结果相符。该调焦系统模块化程度高、传动方案简单、反应时间快。已成功应用于某光电跟踪系统中。     

一种利用互信息的多核并行医学图像配准算法

分析了利用互信息作为相似性测度进行医学图像配准的算法,给出了具体计算流程.针对其中互信息计算量大、耗时长的缺点,提出了一种运行于单机多核平台的快速并行配准算法.利用OpenMP（open multi-processing）构建了一个图像匹配的多核并行计算平台,并对配准程序中的互信息计算进行并行处理,最后完成配准.通过对图像匹配算法效率进行的评估实验,验证了多核并行计算技术能够提高医学图像配准的运行效率.结果表明,该方法既保证了配准精度,又能够较好解决配准速度慢的问题.     

基于机器视觉的微小零件形貌检测方法

针对当前工业生产中人工对微小异形零件形貌参数测量精度低、速度慢的问题,提出了一种基于机器视觉的检测方法,并开发了一款基于开源计算机视觉库OpenCV的检测软件。该检测方法首先使用CMOS相机采集被测零件的图像,并结合频谱特征对其进行滤波、阈值分割等预处理;然后选取效率高、边缘跨度为单像素的Canny边缘检测算法对预处理之后的图像进行边缘检测;最后采用Ramer算法对零件轮廓进行递归细分,拟合出几何基元,并结合测量焦距下的系统标定系数计算出零件实际的形貌参数。实验结果表明:通过该检测方法对长、宽均为毫米量级的Ω型微小零件进行形貌检测,检测精度达到10μm以下,具有精度高、速度快的优点,可为工业化生产提供可靠依据。     

一种深度学习的硬件木马检测算法

由于传统的硬件木马检测均采用功能测试等电信号检测技术,检测方法存在成本高、漏检率高和效率低下等问题,对此提出了一种深度学习的非电信号硬件木马检测算法。该算法首先利用增强残差网络将低分辨率芯片显微图像转换为高分辨率芯片显微图像; 然后通过循环一致对抗生成网络将该高分辨率图像生成与母版图像同源的芯片显微图像, 生成的芯片显微图像通过二阶微分图像增强算法区分出目标区域与背景区域,并结合阈值分割算法将目标区域分割出来; 最后通过数学形态学操作去除由于工业噪声产生的微小干扰,利用变化检测算法检测芯片中存在的硬件木马。通过在芯片显微图像数据集上的实验显示,基于深度学习的硬件木马检测方法正检率高达约92.4%,与传统的电信号检测方法相比,精度更高,速度更快,且操作更简易。     

基于玻罗板的光学系统焦距图像检测方法

系统焦距是光学系统中一项重要的技术指标,通常采用光栅二次调焦或摩尔条纹同向法进行测量,其过程繁琐、周期长。本文提出基于玻罗板图像处理技术的焦距测量方法,CCD获取平行光管的玻罗板的分划线图像,采用放大率法结合分划线亚像素的定位技术检测系统焦距,普通算法的精度只能达到像素级,本文采用投影法和二项式曲线拟合相结合的算法,使定位精度达到了亚像素级。试验结果表明该方法具有标校过程简单、快速,标校精度高等优点,其标定误差小于0.5mm。     

实码退火遗传算法在厂内经济运行中的应用

针对一般优化算法在大型水电站厂内经济运行中精度低或计算速度慢的缺点,对实数编码退火遗传算法（AGA）进行改进,并用于大型电站厂内经济运行.模拟退火算法是在遗传算法（GA）中引入模拟退火算法（SA）,它吸收了遗传算法速度快和模拟退火精度高的优点.此外,对传统退火搜索方法的改进,进一步提高了退火遗传算法解决大型优化问题的能力.为了体现退火遗传算法的特点,对某一大型水电站分别采用退火遗传算法、动态规划（DP）、加速遗传算法（AG）、标准遗传算法（SGA）和模拟退火进行了经济运行计算,计算结果表明退火遗传算法易于实现,精度高,收敛速度较快,有一定实用价值.     

改进的BP网络在凝汽器系统故障诊断中应用

结合牛顿非线性优化方法,提出了一种改进的BP网络学习算法,将其应用于凝汽器系统故障诊断中,列举了凝汽器典型故障集和征兆集,建立了凝汽器典型故障征兆模式知识源.实例证明:该算法收敛速度快、计算精度高.     

一种用于并联机器人运动学求解的循环迭代方法

针对六自由度并联机器人运动学正解求解速度慢的问题,提出了一种基于循环迭代的运动学正解求解方法。以德国PI公司生产的H850六自由度并联机器人为研究对象,基于该型号并联机器人的结构特点,使用循环迭代方法进行运动学正解的求解,并利用Matalb进行求解计算,最后运用ADAMS仿真验证了此方法的正确性和高效性。为机器人的运动分析和轨迹规划奠定了坚实的基础。     

一种基于分形的快速图像编码算法

提出了一种快速分形编码算法.针对Jacquin的算法,在为值块(range块)搜索匹配域块(domain块)进行全搜索,搜索速度慢,编码时间过长的缺点,笔者首先提出周边邻域的定义,然后在Jacquin算法基础上提出快速分形编码算法,这种算法大大减少了匹配计算,提高了分形编码速度.实验结果显示,编码时间缩短99%左右,而图像质量没有受到多大影响.