散焦含噪图像的点扩散函数估计与边缘检测

针对机器视觉中图像模糊的原因,采用广义高斯函数描述点扩散函数(PSF),建立边缘扩散模型,从一幅图像所含的多条边缘中提取样本,依据提出的整合准则从全部样本的估计结果中计算整幅图像的PSF,利用最优求解的概念,在最小二乘近似下实现PSF及亚像素级边缘位置的最佳估计.实验结果表明,由于获得了图像对应的PSF最佳估计,因此边缘检测具有比较高的抗噪性能,在边缘亚像素检测基础上完成的尺寸测量误差小于0.5%.     

光学触摸式投影机中亚像素边缘检测

针对光学触摸式投影机中,像素级边缘检测不能满足测量精度要求的现状,提出亚像素寻边检测方法.该方法利用二次函数逼近高斯函数,将二次函数极值作为图像亚像素边缘,使边缘定位更加准确.实验结果表明:该亚像素边缘检测方法,能有效提高光学触摸式投影机图像边缘的检测精度.     

基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘检测方法

亚像素边缘检测技术是采用图像处理软件算法来提高检测精度的有效途径,因而在基于计算机视觉的检测中具有重要地位。本文对矩法、拟合法和插值法等常用的亚像素边缘检测算法的原理、优点和不足进行了分析。提出了Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法,该算法采用Sigmoid函数拟合边缘模型,然后利用图像边缘灰度信息,对该模型进行非线性最小二乘拟合,求得边缘的亚像素位置。实验中测得本文提出的基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法定位精度为0.045像素,但检测的速度比灰度矩提高了一个数量级,比空间矩、Zernike矩和插值法提高了两个数量级。理论分析和实验结果表明：本文提出的亚像素定位算法能较好的满足影像测量中的稳定可靠、精度高及实时性的要求。     

基于点扩散函数的理想亚像素边沿生成方法

针对数字成像系统无法提供精确亚像素精度图像的现状,提出了一种生成理想图像的方法,解决了亚像素定位算法评价过程中需要的高精度图像源问题.首先根据光学成像系统模型CCD采样理论以及圆孔衍射理论建立以二维高斯函数为核的点扩散函数(PSF);然后生成待测试的模拟量的理想边沿图像,将各个像素分割成N*N个子像素,以几何方法计算出各数字化的子像素;再将PSF作用于该图像得到确定边沿的数字理想图像.实验研究表明,与邻域平均方法相比,所提方法生成图像边沿过度平滑更接近实际物理成像.     

基于亚像素边缘的棋盘格的角点检测

棋盘格标定广泛应用于高精度机器视觉中。针对棋盘格标定中最关键的角点检测技术,本文提出了一种基于亚像素边缘的角点检测算法。先确定棋盘格边缘线法线方向,再在法线方向插入虚拟像素;根据边缘像素灰度变化趋势,用反正切函数进行曲线拟合;然后通过曲线梯度,确定亚像素边缘。在得到各亚像素边缘后,根据边缘相交形式,采用形心法确定角点位置。本算法建立了边缘法向方向亚像素定位算法,不受棋盘格角点方位影响。采用结合像素插值和灰度曲线拟合的方法提取亚像素边缘,有效的提高检测精度。实验表明本算法相对Harris角点检测算法精度提高一倍。本算法已成功应用于石油管螺纹的图像检测中,满足实际应用需求。     

一种改进的亚像素偏移算法研究

研究了一种改进的亚像素偏移算法,设置正切阈值,根据偏微分的比值和正负确定边缘点的梯度方向,然后在梯度图像中对已确定的单像素宽边缘点进行伪边缘抑制,最后沿其梯度方向进行梯度幅值函数的二次抛物线插值,计算亚像素偏移量。实验结果证明该算法实现速度快,检测精度良好,适用于精度要求不是非常高的情况下的工业自动化在线快速图像测量任务。     

基于D2样条插值和LOG算子的亚像素边缘检测

提出了一种基于 D2 样条插值和 LOG算子的亚像素边缘检测方法 .将被检测的图像块在 1 /2 p精度上行列分离分别进行一维 D2 样条插值 ,得到亚像素图像 ,然后将不同尺度的 LOG算子与之卷积 ,所得边缘图像经过边缘融合后得到亚像素边缘     

多视点模糊图像复原方法研究

提出了基于多视点图像模糊核估计的复原方法.先给出了一种基于正则化保PSF路径的模糊核估计算法,将各向异性正则化方法引入模糊核估计的迭代过程中,在此基础上,为了降低噪声和保护图像边缘,又给出了基于保边缘的最大似然估计多视点去模糊方法.建立了多视点图像PSF路径之间的关系模型,确保多视点图像特征点对应关系.估计了两视点图像的PSF路径后,利用PSF路径对应关系,计算了其它视点图像的PSF路径.当获得所有视点图像的PSF路径和模糊核后,利用最大似然估计去模糊方法,得到了多视点去模糊图像.实验结果表明:该方法对多视点图像复原效果好,提高了三维重建精度.     

基于形态学梯度的亚像素边缘检测方法的研究

伴随着图像处理技术的不断发展,对于目标图像的边缘检测由像素级向亚像素级转变,为了能够得到目标图像相对比较清晰的边缘图像,在本文中首先使用一种改进的数学形态学梯度算法对目标图像进行像素级边缘检测,然后通过对已经得到的像素级边缘点进行样条插值,最终完成亚像素边缘检测,通过实验仿真能够观察出使用本文所研究检测方法能够得到清晰的边缘图像。     

机械零件图像中直线边缘亚像素定位方法

以计算机视觉在机械零件几何参数检测的实际应用为例，提出了一种使用高斯拉普拉斯(LOG)函数检测斜坡状边缘的像素级位置，在已知目标为直线边缘的情况下，使用最小二乘线性回归把二维的边缘拟合降为一维边缘定位，从而使直线边缘定位达到亚像素级精度的算法．同时还进行了空间矩直线边缘亚像素定位算法与本文所提出算法的对比实验．实验结果表明：在低噪声图像中，两种算法的边缘定位精度均达到满意的结果，且最小二乘线性回归亚像素定位算法速度较快．     

基于BP神经网络和逆滤波器的小波域半盲离焦图像复原

本文利用BP神经网络和逆滤波器提出了一种新的半盲离焦图像复原算法.在小波域，提取特点向量，然后训练BP神经网络，利用训练后的网络估计离焦参数.根据离焦参数得到点扩展函数，利用逆滤波器复原模糊图像.仿真实验结果表明：该方法能有效地复原离焦模糊图像.     

基于工艺匹配的微小型结构件边缘检测方法

为提高显微视觉检测的精度,指出微小型结构件的视觉检测过程中应当遵循工艺匹配原则,提出一种基于工艺匹配的边缘检测方法:对不同工艺工件的边缘过渡区进行提取,建立边缘过渡区的数学模型,从模型中确定边缘点精确位置. 对不同工艺样件的实验结果表明,该算法考虑了实际加工特性的影响,通过建立过渡区数学模型使边缘检测结果达到亚像素级,而且识别的边缘连续,能进一步满足精密测量的需要.     

一种改进的红外图像序列帧间位移估计算法

提出一种改进全局运动估计算法,能够在网格状、水纹状固定图案噪声存在的情况下,有效获取红外图像序列的帧间亚像素微位移.算法先通过自适应滤波器进行预处理,抑制图像噪声;再基于最小化均方误差函数,获取参考帧与目标帧之间微位移的解析表达式.计算机模拟图像序列与实际红外图像序列的实验结果表明,该算法比目前常用的微位移估计法具有更好的适应性,可有效应用于存在固定图案噪声的红外图像序列微位移估计.     

纳米精度MEMS平面运动测量技术

为实现MEMS谐振器在周期运动过程中各个时刻的运动特性及其动态特性参数的纳米精度测量,提出了一种基于块匹配的最优根值亚像素运动估计测量方法．该方法在双线性插值细分技术基础上,将物体亚像素位移的定位转换为求解方程的最优根值的方式,通过最小均方差法获得物体运动位移的纳米级分辨力测量结果．该算法避免了传统算法中由于迭代所引起的大量运算．利用该算法对MEMS器件的运动历程做分析,得到特定驱动频率下MEMS器件的幅度-相位曲线．实验结果表明,采用该方法得到的平面位移测量分辨力为5nm．     

基于倒谱分析的运动模糊参数估计

运动模糊是导致图像降质的最常见因素之一,估计运动模糊的点扩散函数是运动模糊复原的前提和关键.分析运动模糊图像频谱和倒谱的特征,提出在倒谱域估计点扩散函数的方法,利用倒谱中2个负峰值点坐标估算模糊尺度,对倒谱取绝对值后用Radon变换检测模糊方向,对运动模糊图像的参数进行估计.实验表明该方法是有效的.     

一种光学测量中椭圆边缘精确提取算法

提出了一种椭圆边缘精确提取算法。对图像灰度分布函数按二次泰勒展开式展开,利用高斯核函数和图像卷积的方式进行微分求导,在过零点附近求取二阶导数绝对值的极小值点,然后,通过计算Hessian矩阵得到该边缘点的法向方向,在法向方向进行多项式曲线拟合和直线拟合得到子像素边缘点。实验结果表明,算法子像素边缘提取具有较好的精度,在光学测量椭圆形标识检测中有参考价值。     

微零件图像亚像素边缘定位算法

为快速而精确地检测微零件图像边缘,提出了一种新的图像亚像素边缘定位算法.此算法与常用亚像素边缘定位算法区别在于不需要进行边缘初定位,而直接提取亚像素边缘点.应用一种新的图像坐标排序方法,使无规律的边缘点能够按照一定时针顺序链接成闭合曲线.以微齿轮图像作为实验对象测试了算法的精度与速度,结果表明该算法在边缘定位精度满足亚像素的情况下,能够快速提取边缘曲线,处理时间不超过1s.     

北斗MEO/IGSO卫星信号成像的多星点扩散函数分析及应用

利用导航卫星作为信号源进行双基地合成孔径成像是一种新的遥感成像手段。利用导航卫星成像的关键是成像分辨率,而双基地点扩散函数(point spread function,PSF)和多星点扩散函数(multi-satellite point spread function,MPSF)在成像拓扑结构设计和分析成像分辨率上有重要意义,但是目前缺乏对导航卫星成像的多星点扩散函数研究。针对此问题,首先研究利用北斗中圆地球轨道(medium earth orbit,MEO)/倾斜地球同步轨道(inclined geosynchironous orbit, IGSO)卫星和地面静止接收机形成的成像拓扑结构的双基地点扩散函数模型;其次,通过对具有不同方向角的双基地点扩散函数进行非相干累加得到了多星点扩散函数的数学模型,并对分辨率参数进行了分析,然后通过现场实验验证了点扩散函数计算的正确性;最后,针对多星成像中存在伪像的问题,提出基于多星点扩散函数的目标分离算法。结果表明:使用目标分离算法能够对正确地分离出多星成像中的伪像。     

考虑填充率下亚像元与过采样成像MTF对比

针对探测器存在填充率时过采样和亚像元成像质量评价问题,利用亚像元算法反演线阵探测器像元扩散函数,发现较过采样成像不仅能在1/m微扫描作用下减小采样间隔,还能使探测器矩形窗口压缩m倍.根据MTF和一阶过零频率概念,得到同一填充率下亚像元较过采样对欠采样成像改善程度要大,且随着填充率的提高该优势愈加趋于明显.对比评价对实际亚像元算法成像的前景和优势给与理论上的肯定.     

基于人眼特征信息的驾驶人眼视线估计

提出了一种新的基于人眼特征信息的驾驶人眼视线估计的算法,且研究使用普通的摄像头。采用Harris角点检测算法对驾驶人上、下眼睑外轮廓进行角点检测,拟合人眼轮廓曲线;再对人眼区域图像进行色彩空间转换提取灰阶值分量,图像亚像素下进行Hough边缘检测,设定相应的虹膜边缘曲率阈值,准确识别人眼虹膜边缘信息。算法结合虹膜和人眼轮廓信息对驾驶人眼视线进行估计。将提出的算法应用到实车试验中,采用facelab5眼动仪对驾驶人视线估计角度结果进行验证。试验结果表明,所采用的人眼视线角度估计算法在实际的驾驶环境中准确率较高。