热成像系统自适应自动对焦算法

为了实现不同环境下热成像系统的准确对焦,本文针对现有自动对焦算法存在的问题开展研究,提出了一种热成像系统自适应自动对焦算法。通过对比实验系统采集图像的梯度算子评价函数曲线,确定最优最大梯度和清晰度评价函数,并以某一复杂场景为例,说明了最佳对焦位置搜索、对焦窗口选择和图像清晰度评价的具体实现方案。对多个复杂场景的自动对焦实验表明,本文提出的热成像系统自适应自动对焦算法能够有效解决复杂场景目标的准确对焦问题。     

TFT-LCD面板光学检测自动聚焦算法研究与比较

针对当前TFT-LCD玻璃基板在线检测过程中存在的显微图像对焦模糊问题,对基于图像处理的自动调焦方法在TFT-LCD玻璃基板检测中的应用进行了研究。基于对TFT-LCD液晶面板的光学检测,重点介绍了目前较为常用的、具有代表性的几种基于图像处理的清晰度评价算法,并从算法的单峰性、无偏性、灵敏性以及计算量等方面进行了比较与分析,提出了一种粗细调相结合的复合自动对焦方法,分别选取斜边缘检测算子和梯度滤波器算子作为调焦粗搜索和精搜索阶段的对焦评价算子。实验结果表明:使用调焦行程为15步的全局搜索算法,传统单一算法耗时2.18s,得到图像的清晰度评价函数值为46.78;粗细调相结合的复合自动对焦方法时间仅为1.41s,得到图像的清晰度评价函数值为52.49。该方法不仅对焦精度高,有较大的对焦范围,还能保证高的计算效率。     

一种覆盖范围可调的变频梯度自动对焦评价函数

针对传统调焦函数对噪声敏感和调焦范围小从而影响自动对焦准确性的问题,提出了一种基于变频梯度的自动对焦评价函数。解决了由于离焦量过大而引起的评价函数调焦范围小的问题,通过改变采样频率实现了评价函数调焦范围的可调性。其中,评价函数采用了带有阈值选取的梯度绝对值算子,提高了评价函数的抗噪性,降低了时间复杂度。分别利用仿真实验和实拍实验对该方法进行验证,实验表明:采用不同采样频率的梯度算子能够兼顾调焦范围广以及灵敏度高的两种特性,并与现有的对焦评价函数进行了比较,通过量化指标说明了该评价函数的运算速度较现有评价函数有较大的提升,证明了所提出方法抗噪性与实时性更好、灵敏度更高、调焦范围可调,同时能够准确评价离焦图像清晰度。     

一种基于高通滤波评价函数的自动对焦方法

介绍了自动对焦系统中三种常用的清晰度评价函数——方差评价函数,梯度评价函数,DCT（Discrete Cosine Transform）评价函数。从对焦图像高频分量多的特点出发,提出了一种基于高通滤波评价函数的自动对焦方法,该方法在低复杂度的同时表现出良好的对焦特点,可以快速地实现对焦。     

基于图像评价的显微镜自动对焦方法

针对显微镜观测动态平面目标时的自动对焦需求，提出一种基于图像清晰度评价的显微镜静/动态自动对焦方法。首先，根据对聚焦-失焦图像特征的分析，建立加权Tenengrad评价函数评估方法和图像分块对焦窗口模式。其次，针对搜索过程中的局部极大值问题，利用模拟退火理论建立对焦搜索模型。最后，为了对动态图像进行评价，利用图像模糊法来判断动态无参考图像失焦水平。在此基础上，形成了静态调焦模型，动态失焦检测与实时对焦模型。通过搭建显微镜自动对焦实验平台，结果表明：该静态调焦模型能够使显微镜快速准确地静态自动调焦，动态失焦检测和实时对焦模型能够使显微镜满足在动态观测下离焦检测和实时调焦的要求。     

纳米颗粒成像自动对焦评价算法

纳米颗粒成像过程中，离焦位置的粒子团簇和大颗粒杂质产生明亮的弥散斑，导致现有的对焦算法无法实现自动对焦功能。利用基于大津算法的二值化分割和形态学开闭方法，使离散的弥散斑聚合为一个区域，并利用连通域标记方法筛选剔除大面积的光斑区域，构造四邻域水平-对角平方函数和阈值四邻域水平-对角开方函数，将函数分别作为粗对焦和精对焦的评价指标，提高了自动对焦搜索的准确性和可靠性。实拍离焦序列图，并与5种常用的评价算法进行对比，结果表明所提自动对焦评价算法具有良好的鲁棒性、无偏性和单峰性。     

基于色彩相关性的彩色图像清晰度评价算法

数字图像的清晰度评价对于相机自动对焦而言至关重要。针对现有清晰度评价函数的不足之处,提出了一种针对彩色数字图像的空域清晰度评价算法。此算法利用像素三刺激值之间的色差相关性判定像素点的色彩,建立清晰度色差因子;运用非线性函数提高了像素点的梯度增益系数,使该评价函数对特殊条件下图像的清晰度判定更敏感。实验证明,该评价函数在评价一般自然图像清晰度时比传统评价算法更为敏感;在典型评价函数评价特殊目标图像失效时,该算法依然具有良好的鲁棒性;此算法计算量较小,执行效率高,易于硬件实现。     

红外望远镜变步长自动对焦设计

在远距离目标检测和跟踪的过程中,成像清晰起着至关重要的作用.红外望远镜系统的成像距离远、景深短、失焦引起图像模糊.由于大气折射,望远镜所成的像处于不断变化之中,造成传统对焦算法对焦成功率、效率偏低.为了提高自动对焦的成功率和速度,采用了一种具备变步长的爬山法,利用多次求图像清晰度取其中位数的方法保证清晰度评价的准确性,...     

不同物距下的自动聚焦方法研究

目前对不同物距情况下的自动聚焦问题研究较少，为此提出了解决这一问题的自动聚焦方法。首先分析了不同物距的多个物体之间的成像关系和在不同物距情况下的图像清晰度评价函数的性质，然后提出了一种图像中心窗口的方法和用作图像清晰度评价函数的二维加权DCT系数的方法，最后采用一种改进的搜索策略对图像进行自动聚焦。实验结果表明，该方法可有效地对不同物距的图像进行自动聚焦。     

数码显微镜自动对焦算法

目前数码显微镜中常用的自动对焦方法分为主动式自动对焦和被动式自动对焦。主动式自动对焦依赖特定的传感器或者测距设备,通过主动发出光波并且接收反射回来的光波判断物体与对焦装置的距离,从而达到对焦目的;被动式自动对焦通过分析每个位置图像信息来判断对焦方向以及对焦位置,以达到对焦目的。被动式自动对焦由于其对结构的要求简单、成本较低,是数码显微镜最常用的自动对焦方法。主要介绍了应用于数码显微镜的自动对焦算法,简述了主动式与被动式自动对焦的原理以及发展方向,重点介绍了被动式自动对焦方法中的对焦深度法,分析了对焦深度法的两大关键技术,即清晰度评价函数及其对焦搜索算法。     

基于IGGⅢ方案的加权总体最小二乘点云球面拟合

为了减少测量粗差对球标靶拟合精度的影响,在加权总体最小二乘法基础上,针对地面3维激光扫描球标靶数据特点,采用了权函数IGGⅢ方案,自适应地修正拟合权阵,构建了新的点云球面拟合方法。利用新方法分别拟合了模拟球面数据、实际扫描球面数据。结果表明,该方法在同时考虑拟合模型系数矩阵误差与观测向量误差基础上,通过合理定义及优化拟合权阵,获得了更为精确的球面参量。其拟合评价指标均优于常规方法。     

基于加权总体最小二乘法的点云平面拟合

为了提高点云数据平面拟合精度,提出强度加权总体最小二乘法。该方法是在传统加权总体最小二乘法基础上,利用点云数据中各点强度信息确定其平面拟合权重,通过均质性不同的3种平面样本数据对该方法的适用性进行了研究。结果表明,与最小二乘法和总体最小二乘方法相比,该方法对于均质性较好的点云数据有效,可以得到更高精度的参量解;而对于均质性较差的点云数据,该方法效果不理想,总体最小二乘法是最有效方法。     

基于加权总体最小二乘正则化方法的混合滤波器组最优化设计

模拟分析滤波器组的实现欠理想、系统噪声以及数字综合滤波器有效阶数实现所带来的系统误差均有可能造成混合滤波器组的设计出现解不稳定、无唯一解等病态问题,影响混合滤波器组的准确重构效果。本文首先给出了满足准确重构条件下,以综合滤波器组频域响应为求解变量的混合滤波器组线性求解模型。针对线性方程中系数矩阵以及目标向量受扰动误差影响特点,提出一种新的基于加权总体最小二乘正则化算法的IIR形式综合滤波器设计方法。算法以系统扰动误差最小化为目标函数,根据随机误差变量的二阶统计特性,采用加权总体最小二乘算法抑制滤波器实现误差以及随机噪声等扰动因素影响,使得到的综合滤波器组频域响应解的加权误差平方和最小化,并通过Tikhonov正则化方法优化病态情况下方程组解的稳定性。提出一种IIR类型的综合滤波器系数的求解算法,并利用正则化方法优化滤波器系数,提高系统稳定性。该方法可应用于过采样混合滤波器组的设计。仿真结果表明该算法的有效提高系统鲁棒性和改善重构性能。      

采样频率和激光脉宽对全波形激光雷达测距精度的影响

全波形激光雷达测距精度,又称测距重复精度或测距标准差,受激光器出光稳定性、激光脉宽、探测器响应时间抖动、电路噪声、波形形态、波形采样频率和波形处理算法等因素影响。理论分析了不同采样频率和不同脉宽对全波形激光雷达测距精度的影响,并采集不同的采样频率(1.25、2.5、5 GHz)和不同脉宽(1、2、3、···、10 ns)条件下的波形数据,经滤波、插值、波形提取等预处理后,利用线性高斯拟合、加权线性高斯拟合、迭代加权线性高斯拟合、期望最大化算法、和Levenberg Marquardt算法共5种算法计算测距值并统计测距精度。实验结果表明,EM算法获得的测距精度相比其他4种算法受到波形畸变的影响最小;加权线性高斯拟合算法获得的测距精度受采样频率变化的影响最小;相同波形幅值条件下,实际脉宽增加2.47倍,利用EM算法获得的测距精度从0.97 mm下降至1.18 mm,因此增加脉宽会降低测距精度;在光脉宽为4 ns的情况下,5 GHz采样频率数据在EM算法获得的测距精度分别为2.5 GHz、1.25 GHz采样频率数据的测距精度的1.71倍和3.07倍,而当2.5 GHz和1.25 GHz采样频率数据分别插值2倍和4倍至5 GHz后,仅为1.17倍和1.29倍,因此提高采样频率能够提高测距精度,而对低采样频率数据进行插值能够获得接近高采样频率数据的测距精度。     

基于最小二乘拟合的雷达航迹匹配算法

本文采用最小二乘拟合方法拟合雷达目标航迹曲线,再计算拟合目标航迹与真实航迹的欧几里得距离,进而得到雷达航迹关联匹配结果。该算法克服了单点信息在存在信息缺失和目标机动等情况时出现错误的关联匹配结果,并通过多目标多平台仿真系统验证了雷达航迹关联匹配正确率,本算法已在实际工程雷达仿真系统中得到良好的应用。     

基于高频方差熵清晰度评价函数的聚焦三维测量方法

图像清晰度评价函数是聚焦恢复深度法（Depth from Focus, DFF）实现三维形貌测量的核心,直接决定了深度方向的测量精度。文中提出了一种基于高频方差熵的图像清晰度评价函数,与常用函数对比了清晰度比率、灵敏度因子两个定量指标,结果表明所提函数优于常用函数。通过对所提函数获得的清晰度评价曲线进行高斯曲线拟合,实现了深度方向聚焦位置的精确计算。对文中方法开展了聚焦重复性与标准台阶高度测量测试,重复性聚焦实验的测量标准差为2.82 μm,台阶高度测量标准差为12 μm,验证了文中方法用于高精度非接触三维测量的可行性。     

基于改进最小二乘算法的TDOA/AOA定位方法

针对现有的两步加权最小二乘(Two-stage Weighted Least Squares, TSWLS)和约束加权最小二乘(Constrained Weighted Least Squares, CWLS)在TDOA/AOA混合定位中可能产生测量矩阵奇异的情况, 提出了一种改进的CWLS算法来消除奇异矩阵求逆运算.其主要思想是在约束条件下, 用含有移动台位置坐标的价值函数对移动台坐标和附加变量分别取偏微分, 分离出引入的附加变量, 使移动台位置坐标与附加变量分别位于线性方程的两边, 求解关于附加变量的一元二次方程, 因此避免了对奇异矩阵求逆的运算.在零均值的高斯白噪声环境下, 且移动台位于或接近监测基站阵列中心时, 通过MATLAB仿真验证了改进的CWLS算法比TSWLS和CWLS算法均能取得更高的定位精度, 可以达到克拉美-罗下界(Cramér-Rao Lower Bound, CRLB).     

SAR辐射定标的融合算法研究

针对机载SAR辐射定标外场试验可重复性较差的问题,提出了一种结合内场仿真信息进行辐射定标的参数估计新算法:首先建立机载SAR定标成像模型,在进行模型有效性检验之后,利用定标成像模型得到SAR线性动态范围内定标体RCS的渐进经验分布,然后结合定标试验实测数据进行辐射定标参数的融合估计。仿真表明该算法可以减小估计结果的误差方差,提高定标精度。     

三轴视觉测量系统自动对焦技术

为了减少三轴视觉测量系统在对焦过程中的时间消耗和提高对焦的准确性,提出基于光学离焦模型的自动对焦算法。自动对焦算法评价函数采用Tenengrad梯度函数,搜索算法分两步:（1）将光学离焦模型分解成两个曲线函数,通过采集4张图像的清晰度值和x轴坐标求出两条曲线函数,最终得到两条曲线的交点位置,交点位置即为正焦位置粗定位位置;（2）在交点位置采集1张图像以及在交点左右两侧各采集2张图像,通过高斯函数拟合得到拟合高斯函数的均值,均值即为准确的正焦位置。为了验证本方法的有效性,首先进行10次重复性试验,验证算法粗定位的重复定位误差4.1 μm。其次,在粗定位位置采集1张图像及其两边各采集2张图像,通过高斯拟合得到精确正焦位置,10次精确位置的重复定位误差为5.1 μm。该算法只需采集9张图像,得到的合成标准不确定度为2.12 μm。该方法提高了三轴视觉测量系统的对焦效率和精度。