一种基于局域亮度极大的环栅激光图像边缘检测

针对无衍射激光图像特点,提出了一种由亮环确定图像中心的方法.利用局域亮度最大原理,提取亮环屋脊边缘点;对各个亮环边缘点用最小二乘法拟合圆心,取拟合残差最小的亮环的圆心作为整幅图像中心.该方法运算速度快,对图像无需二值处理,避免了阈值选取不当对图像边缘位置的影响,可以自适应地利用周围像素亮度值来确定图像边缘.该方法已应用到船舶的同轴度检测,获得了很好的结果.     

保偏光子晶体光纤图像特征孔中心提取算法

保偏光子晶体光纤快慢轴的检测是保偏光子晶体光纤应用的关键技术。针对保偏光子晶体光纤端面空气孔数量多、尺寸存在差异及噪声和伪边缘干扰圆心定位精度的问题,提出一种双峰均值二值化法粗定位和径向扫描三点法精定位相结合的方法。采用双峰均值二值化法实现空气孔重心的粗定位;利用大空气孔定方位,选取两个具有结构对称的空气孔区域,去除粗大误差点,径向扫描法确定边缘三点进行圆心精定位,并利用半径阈值减小误差。实验结果表明,该方法能有效分割光纤端面图像,圆心偏差小于0.2个像素,为光纤定轴打下必要的理论基础。     

靶瞄准中的图像处理

给出了激光聚变实验中对亮度分布不均匀、边缘轮廓模糊的黑腔靶图像确定几何中心的一种方法：利用预处理消除图像噪音，提取图像特征值并用原始ＣＣＤ图像与特征值理论图像相关以精确定出黑腔靶几何中心。该方法计算准确、速度快，便于在实际装置中闭环连续处理图像，并适用于确定激光光斑的几何中心和光斑半径。介绍了该方法在神光装置靶瞄准中的应用及实验结果，利用图像处理，得到了５μｍ的靶瞄准精度     

海空背景下确定弱小目标潜在区域的方法

目标潜在区域的确定对于成像型反舰导弹的目标检测、目标识别具有重要意义.本文深入分析了海空背景及舰船目标的红外特性,提出了一种海空背景下确定弱小目标潜在区域的方法,首先利用梯度算子得到差分图像,然后基于边缘阈值策略二值化图像,最后利用二值化图像在竖直方向上的投影确定目标潜在区域.实验证明次种算法速度快、精度较高、能够有效地剔除部分干扰.     

激光光斑整形算法

为了消除红外激光光斑图像中的后向散射现象或使光斑的灰度分布更加均匀以便于观测,提出了一种基于光斑重心的后向散射抑制算法和一种激光光斑灰度值补偿的算法。基于光斑重心的后向散射抑制算法是在提取光斑重心位置的基础上,确定光斑的半径,最后通过设定的阈值决定图像的灰度值。光斑灰度值补偿算法要在确定光斑边缘点的基础上,计算出光斑中心,再通过光斑的区域能量来修正中心位置并确定光斑半径,最后以光斑中心和半径来矫正光斑区域图像的灰度值。给出两种算法的实验结果及分析,研究证明算法可以基本全部去除光斑图像中的后向散射现象,较好的修正光斑区域的灰度值分布情况,经算法处理后的图像适合应用于进一步的工程实验分析中或是进行实时图像观测。     

图像角点和边缘提取的相位叠合算法

提出了一种通过相位叠合模型来检测角点和边缘的算法,这种方法利用图像傅里叶分量在特征叠合次数最多的概念,采用相位叠合后的关键点来确定角点和边缘信息,利用相位叠合来标记特征点比用梯度方法有明显的优点:相位叠合是一种无量纲量,而且对图像的亮度或对比度是不变的,因此它能提供对特征点的绝对度量.实验结果证明本算法提取的角点和边缘特征不随图像照度而改变,提高了不同照度下提取图像边缘特征的可靠性.     

基于圆定位算法的热物理激光光斑位置定位方法

热物理激光光斑位置定位能够提高测量精度，设计一个基于圆定位算法的热物理激光光斑位置定位方法。分析激光图像的高斯分布情况，采用高斯函数描述脉冲激光，判定激光光斑空间分布形式，选择一个合适的阈值，对误差补偿，对光斑边缘检测，采用最小二乘圆的拟合准则对圆心拟合，采用圆来逼近激光光斑的轮廓，确定圆的中心点，实现基于圆定位算法的热物理激光光斑位置定位。实验结果表明，在主观分析与客观分析上，所提出的定位方法偏差都较小，能够准确获得激光光斑的中心位置，并且，在不同信噪比下，所提出的定位方法定位误差都较小，满足方法的设计需求。     

激光光斑的图像处理及边缘检测的改进

为了更精准地检测激光光斑中心位置与半径,用Matlab对采集到的激光光斑图像进行仿真对比实验,根据每一步图像处理结果分析,选出最理想的方案进行图像后续处理。最后根据光斑边缘检测的效果,用LabVIEW做出曲线拟合与图像边界的认定,解决了圆拟合算法对二值化后的光斑图像边缘认定不准,半径计算不够精确等关键问题。实验结果表明改进后的中心定位法,切实可行,对激光发射机光斑半径及其他参数的检测提供了一种更为精确的手段。     

一种抑制脉冲噪声的边缘检测算法

提出了一种针对脉冲噪声图像的边缘检测算法,算法借鉴了中值滤波的思想,并采用十字型卷积模板计算图像梯度。首先,对参与图像中梯度计算的像素点进行阈值判断,如果是噪声点,该点像素值用3x3窗口中值滤波结果值替代,然后参与梯度计算,如果不是噪声点则直接参与梯度计算;其次对梯度图像进行细化和二值化以提取边缘图像。实验证明,本文算法对脉冲噪声污染图像边缘检测效果良好,较好地抑制了脉冲噪声的影响,而且提取的图像边缘较细,轮廓清晰。和传统的边缘检测算法及基于小波模变换的边缘检测算法相比,算法在抑噪能力上和边缘提取效果上均比较优秀。     

飞秒激光等离子体光斑图像增强及亮度分析

飞秒激光加工单晶硅材料过程中会伴随产生等离子体,通过CCD相机采集等离子体的光辐射信号得到等离子体光斑图像。针对光斑图像边缘与背景区域对比度不明显、信噪比低的特点,对光斑图像进行增强处理,并进一步对光斑图像亮度特征进行分析。首先,对原始光斑图像进行滤波,采用主成分分析方法将其增强,对得到的第一主成分图像进行伪彩色处理,以便于分析其能量分布,并依据其能量分布信息将光斑的核心区域分割出来。其次,分别计算原始光斑图像的质心、长轴以及核心烧蚀区的质心与长短轴,分析图像的几何特征,据此判断激光烧蚀加工的方向。再次,采用Niblack分割方法分割原始图像的灰度图,基于分割后的二值图像掩模亮度信息,得到光斑图像的亮度特征。最后,分析光斑亮度特征与激光烧蚀加工方向、激光功率的关系。亮度特征与加工方向的相关系数小于0.09,与激光功率的相关系数大于0.5。结果表明:光斑图像的亮度特征不受加工方向的影响,光斑亮度特征具有较强的稳定性,可用于激光烧蚀功率的识别。