人眼像差探测哈特曼波前传感器的质心优化

为提高自适应光学系统中Hartmann-Shack波前传感器的动态测量范围和测量精度,对由CCD采集的波前光斑图进行了质心探测研究.介绍了波前传感器的工作原理,根据127单元传感器的结构特征和实际人眼光斑图的畸变特点,提出了一种动态定位光斑区域、动态分割区域内部阈值以及锁定最优探测窗口的自适应光斑质心探测方法.讨论了该...     

基于序列图像提高光斑质心定位精度

针对激光模拟射击系统对激光光斑进行快速、高精度质心定位的要求,提出了一种基于视频序列图像的光斑检测与高精度质心定位方法。该方法首先利用帧间差分图像和噪声估计参数对射击突发事件进行检测;然后利用噪声估计方法确定光斑的分割阈值,结合形态学滤波对目标光斑和背景噪声进行有效分割,提取光斑区域,同时降低窗口内外噪声。最后,用4帧差分图像合成1帧高分辨率的图像来抑制图像噪声和计算误差的影响,实现光斑质心的高精度定位。实验结果表明,本文方法的光斑质心定位精度与稳定性均优于传统的方法;其中光斑质心定位精度达到了亚像素级别,稳定性度量平均值为0.000 49,优于传统方法的0.002 97。得到的结果显示,提出的方法有助于提升激光射击系统的性能。     

基于Hartmann-Shack波前检测原理的微透镜阵列焦距测量

基于哈特曼波前传感器检测原理,结合图像清晰度定焦技术,提出了一种测量微透镜阵列焦距的方法,介绍了测量系统的组成和原理.首先利用平行光管的出射平面波前在被测微透镜阵列焦面上成像,利用标准透镜产生的球面波前在微透镜阵列焦面附近成像.然后,根据平面波前和球面波前经过微透镜阵列成像时微透镜阵列焦面上光斑的偏移量,计算相应的微透镜阵列子单元的焦距.最后,基于图像清晰度定焦技术,通过不确定度分析和实验测量验证了该方法检测微透镜阵列焦距的可行性.测量结果表明,该方法对微透镜阵列焦距检测精度可达到3％;同时,一次测量可完成微透镜阵列多个子单元的焦距标定.相对于传统的检测方法,该方法具有较高的检测精度和效率.     

Hartmann-Shack波前传感器图像自动阈值选取方法的研究

Hartman-Shack传感器图像阈值的选取对质心探测精度有较大的影响,而质心探测精度将直接影响探测波前的复原。通过介绍几种阈值分割的原理和方法,在比较多幅基点图像质心探测精度的基础上,提出了基于灰度拉伸的大津法是阈值分割的较好方法。     

一种基于灰度直方图原理的Shack-Hartmann波前传感器图像自适应阈值的选取方法

Shack-Hartmann波前传感器光斑图像阈值的选取对质心探测精度有较大的影响。本文结合Shack-Hartmann波前传感器光斑图像的特点,提出了一种基于灰度直方图原理的多峰法自适应阈值选取方法。实验结果表明,对于信噪比大于4的Shack-Hartmann波前传感器光斑图像,本方法能够比较有效的自动选取每帧图像的阈值。     

轨道测量装置激光光斑中心定位

在研制轨道激光测量装置的基础上,文中对比了激光光斑中心图像处理常用算法,提出了一种精度满足要求的光斑中心计算方法,构造了形态级联滤波器和高斯滤波器,对光斑图像进行去噪和光滑预处理。为充分利用光斑灰度光强分布特性,采用OTSU算法和最大光强确定了阈值区间,以指数函数进行非均匀阈值分割得到一系列二值光斑图像。在质心法初步确定光斑中心后,对其边缘提取图像进行Hough变换得到一系列中心点样本,然后采用K-means算法获得聚类中心,通过BP神经网络拟合的坐标函数对应关系,求出中心的实际坐标。该算法在测量小车坐标屏幕上进行了试验,其误差能够满足现场测量要求。     

起重机轨道测量激光光斑中心识别与定位算法

在轨道测量装置中,激光光斑中心检测算法的精度和速度直接影响轨道测量效果,传统的中心算法如灰度质心法、Hough变换等在检测精度或速度上存在不足。文中提出了一种基于高斯积分曲线拟合的光斑中心定位算法,在光斑降噪、特征增强的图像预处理基础上,插值拟合光斑灰度曲面,进行边缘计算、追踪及细化,得到光斑的像素级边缘点,计算其法向等距线及高斯积分拟合点,并通过贝塞尔曲面拟合其对应灰度值,再采用高斯积分曲线拟合得到亚像素级边缘点,对亚像素边缘点进行圆拟合方法最终确定光斑中心点。与灰度质心法、Hough变换椭圆中心法相比,此算法的拟合精度较高,抗干扰性好,达到了实验室环境下轨道测量的精度要求。     

拼接式反射镜共焦误差检测

基于传统的夏克-哈特曼波前传感技术,针对实验室现阶段所拥有的合成孔径望远镜系统设计了一套共焦检测系统,用于对合成孔径系统的拼接主镜进行倾斜量误差检测。由于受实验平台振动和实验环境气流扰动等因素的影响,导致检测系统的夏克-哈特曼光斑质心阵列做无规则的抖动,检测系统难以实现高精度共焦。针对该问题提出采用连续帧频数据采样叠加滤波处理的方法来克服实验环境因素的影响;将采集的连续帧频数据逐帧处理,相互叠加,分析光斑质心分布规律,通过构建光斑分布图样最小外接矩形获取光斑质心位置,从而有效的提高了共焦检测系统的准确度。实验表明中心镜沿x与y方向的倾斜量误差数据的标准差分别从0.0297与0.0092降到了6.0×10^-5与5.1614×10^-4。最终光斑质心数据的稳定性得到了不止一个量级的提升,良好的克服了因实验环境因素导致检测系统精度损失的问题,同时也验证了共焦检测系统方案的可行性。     

Shack-Hartmann波前传感器图像自适应阈值的选取

Shack-Hartmann(S-H)波前传感器光斑图像阈值的选取对质心探测精度有较大的影响。本文分析了S-H波前传感器光斑图像的特点,研究了光斑图像阈值对质心探测精度的影响,在此基础上提出了一种基于灰度直方图原理的多峰自适应阈值选取方法。实验结果表明,对于信噪比4的S-H波前传感器光斑图像,本方法能够比较有效地自动选取每帧图像的阈值;但对于信噪比4的图像,分割效果不是很理想。将使用本阈值算法的S-H波前传感器应用到自适应光学系统中进行闭环校正实验,结果显示,校正后的系统波前误差从10.41λ(PV值,λ=632.8nm)降低到0.12λ,基本达到了衍射极限水平,表明本方法可以满足S-H波前传感器的实用要求。     

光电/量热复合式近红外高能激光光斑探测器

为了准确测量高能激光系统远场到靶总能量和功率密度时空分布等参数,本文提出了量热吸收法和光电探测阵列法相结合的复合式测量方法.该方法由热吸收体测量入射激光的总能量,由光电探测阵列测量光斑的时空分布.研制了用于大面积、长脉冲近红外高能激光测量的复合式光斑时空分布探测器.探测器主要由石墨热吸收体、近红外探测器阵列、测温单元和信号处理单元等组成,有效测量光斑面积达到22 cm×22 cm,光斑测量空间分辨力为1.1 cm,时间分辨力为20 ms.该测量系统同时兼顾了光电探测阵列法的高时空分辨能力和量热吸收法的低测量不确定度等优点,适合于高能量、大面积近红外高能激光光斑参数的综合测量,并已成功应用于外场实验.     

基于FPGA的哈特曼光斑图像处理系统设计

为了提高哈特曼光斑图像数据的采集和实时处理速度,采用FPGA作为控制和处理的硬件平台,通过FPGA采集到CCD上形成的光斑图像,在FPGA内部完成算法处理过程,得到每一个光斑点的质心数据,并将结果上传到上位机。同时,在光斑图像特征的基础上,设计了一种改进的连通域扫描标记处理算法。     

基于双正交小波的星点细分定位方法研究

在星敏感器工作过程中,星点目标亚像元质心定位的准确性直接影响星识别的准确性,同时也决定了星敏感器姿态测量的有效性.带阈值的质心法是星点目标细分定位的较理想方法,具有较强的抗噪声干扰能力.在双正交小波变换的基础上提出基于双正交小波的自适应小波阈值法.与传统的IIR阈值法比较,不仅星点目标提取更加准确,而且位置测量精度更高.     

Automated nuclei segmentation of malignant using level sets

Segmentation of objects from a noisy and complex image is still a challenging task that needs to be addressed. This article proposed a new method to detect and segment nuclei to determine whether they are malignant or not (determination of the region of interest, noise removal, enhance the image, candidate detection is employed on the centroid transform to evaluate the centroid of each object, the level set [LS] is applied to segment the nuclei). The proposed method consists of three main stages: preprocessing, seed detection, and segmentation. Preprocessing stage involves the preparation of the image conditions to ensure that they meet the segmentation requirements. Seed detection detects the seed point to be used in the segmentation stage, which refers to the process of segmenting the nuclei using the LS method. In this research work, 58 H&E breast cancer images from the UCSB Bio‐Segmentation Benchmark dataset are evaluated. The proposed method reveals the high performance and accuracy in comparison to the techniques reported in literature. The experimental results are also harmonized with the ground truth images.     

结合多尺度边缘增强及自适应谷底检测的浮选气泡图像分割

针对浮选气泡图像噪声大、边界弱、传统谷底检测算法对不同类型气泡分割不具普遍性等问题,提出了一种结合Contourlet多尺度边缘增强及自适应谷底边界检测的气泡分割方法。该方法通过对气泡图像进行Contourlet分解,得到多尺度多方向高频子带;通过对各方向子带的高频系数进行非线性增益处理,实现边缘增强和噪声抑制。对和声搜索算法的"调音"策略和参数设定方法进行了改进,对不同类型气泡图像自适应地获取谷底边界检测算法的最优参数,提取谷底并进行形态学的边缘完善处理。最后进行了分割实验,并与其它方法做了比较。结果表明,采用该方法对不同类型气泡进行分割时,平均检测效率(DER)和准确率(ACR)分别为91.2%和90.6%,较传统分割方法有较大提高。该方法无需手工调节参数,自适应能力强,精度高。     

基于图像角点匹配的机械加工零件表面缺陷检测

当前在对机械加工零件表面缺陷检测时,存在表面缺陷检测精度差的问题,导致检测结果不理想。提出一种基于图像角点匹配的机械加工零件表面缺陷检测方法,利用曲率空间检测零件图像的角点,采用泰勒级数删除伪角点。对特征点邻域梯度方向进行角度限度和就近投影,同时借助双向匹配方法进行机械加工零件图像角点匹配。在上述操作的基础上,利用一维直方图的阈值分割对零件图像进行分割处理,最终实现机械加工零件表面缺陷检测。实验结果表明,该方法能够获取高精度的零件表面缺陷检测结果,且对加工零件缺陷厚度、孔洞缺陷及缺陷最大边界距离的测量均较为准确。     

装配位姿视觉检测系统中红外靶点质心定位

结合装配位姿视觉检测系统的研发,为提高红外LED靶点质心亚像素定位精度与稳定性,对红外LED靶点图像的灰度分布模型进行了研究,提出了一种基于自由曲面拟合的质心定位算法以获取靶点图像的亚像素中心。根据靶点图像的灰度分布,该算法通过双三次样条插值生成靶点灰度分布曲面,利用拟牛顿法求取曲面顶点即靶点图像中心的亚像素坐标。实测实验显示该算法在图像噪声水平较低的高精度测量环境中,当靶点距离摄像机约5m和12m时,与高斯曲面拟合法和加权灰度重心法相比,该算法都能更准确地描述靶点的灰度分布,生成的灰度曲面更加接近靶点图像的真实分布,在高精度测量环境中具有更高的测量精度和稳定性。