线性结构光条纹自适应中心提取的鲁棒方法（英文）

在采用线性结构光(Linear structured light,LSL)方式的非接触式测量中,光条纹中心的提取精度直接影响整个检测系统的测量精度。针对通用算法无法准确提取宽度不均匀、灰度值分布不均匀的条纹中心的问题,本文提出了一种自适应优化方法。在该方法中,首先分割条纹区域,通过边界检测来计算激光条纹的宽度。通过基于自适应条纹宽度的二次加权灰度质心法计算初始条纹中心点。之后,根据确定的斜率阈值优化这些中心点,重新计算并获得这些中心点的子像素坐标,同时根据提出的提取算法评估指标对算法进行了详细分析。实验中,提取的中心点的均方误差仅为0.1个像素,结果表明该方法可以显著提高激光条纹中心点的提取精度。此外,该方法可以以相对较低的计算时间有效地运行,鲁棒性良好。     

布里渊散射水下探测目标的自动识别

文章针对法布里-珀罗干涉仪干涉条纹的特点,提出了一种通过对干涉图像的处理,以提取干涉条纹中心和各级次条纹的半径的算法,然后以相邻条纹的半径差为特征,利用分类器进行判读,最后用VC++编写成软件,用计算机处理以达到自动识别的目的.     

冰形表面激光光带中心线快速提取方法

在风洞结冰模型3D冰形测量中，激光三角测量法相对传统测量方法检测速度快、精确度高，具有极高研究价值。然而由于冰体对激光透射严重，影响激光中心线提取精度从而影响测量精度。针对此问题，提出一种冰形表面激光光带中心线快速提取方法。该算法具体实现步骤为:首先，采用基于三维块匹配去噪算法对图像进行降噪，并对图像进行视觉显著性计算，分割出光带区域；其次，求取梯度图并转换至频域空间，根据图像频谱特征求取能量中心区域；最后，对区域采用灰度重心法求取中心线亚像素级位置。采用冰箱冻结的半径已知圆柱冰块评估该算法，测得算法处理时效为28.57FPS，使用该算法的冰形轮廓重建精度达到0.017mm。实验证明算法满足冰形在线测量技术要求，为开展结冰实验中结冰生长过程在线三维检测技术奠定技术基础。     

纹影干涉图的图像处理方法研究

本文利用计算机存贮量大、运算能力强的特点研究了一种分析纹影干涉图,计算密度场的图像算法。这套算法包括使用低通滤波技术消除干涉图背景中的高频噪声,使用 Hilditch 算法细化宽度多于一个像素的干涉条纹,使用模式识别方法提取干涉条纹的位移量,最后应用数值积分技术求解密度场的空间分布。这里研究的图像处理方法提高了纹影干涉图定量分析的精度、加快了实验结果的处理速度,给出了直观可靠的数值结果,是一种实用有效的图像算法。     

一种用于无人机航空相机标定的角点检测算法

在实现无人机航空相机的高精度标定中，模板图像中角点提取的精度是至关重要的因素。为了实现高精度角点的提取，以及亚像素角点像素的修正，提出了基于Hessian矩阵的X型角点形状算子的亚像素角点提取方法。实验分析验证，该方法提取精度较高，提取过程简单，计算量小，大大简化了标定过程。     

数字图像条纹检测——极值判别方法

本文针对一般情况下的条纹图像提出了极值判别条纹检测方法,可以用来解决图像处理和模式识别中的条纹特征抽取问题。在图像测量领域中,往往需要对各类条纹图像进行判读处理,也存在条纹特征抽取问题。文中,在极值线定义的基础上,分析得出一整套极值检测判据,并用高阶混合极值检测判据实现了算法,对时间平均法激光全息测振干涉条纹图像进行了判读处理,取得了很好的效果。     

一种基于合成孔径聚焦图像的目标测距方法

基于合成孔径聚焦图像提出一种新的目标测距方法。该方法利用小孔成像模型摄像机获取与目标视线垂直的等间隔线阵机位图像序列,并将线阵与目标视线交点处机位的图像作为基准图像。根据图像序列获取各距离段所对应的像差校正叠加图像,计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅像差校正叠加图像中相应区域的相似度,并选取相似度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素,相似度最大的像差校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。对合成孔径原理进行了仿真分析,并根据摄像机线阵实测数据和航拍序列实测数进行了测距实验。实验表明该测距方法鲁棒性好,算法简单,并且无干扰。     

一种目标散射中心特征快速提取算法

首先用基于几何绕射理论的GTD(Geometrical theory of diffraction)模型来精确描述雷达目标的高频电 磁散射特性;同时,提出一种可应用于目标识别的散射中心特征提取快速算法:基于传播算子(Propagator)的 多重信号特征算法(PM-MUSIC).其核心思想是利用传播算子法快速计算出噪声子空间,取代了原MUSIC方法中利用特征值分解获取噪声子空间的矩阵分解步骤.通过计算量的比较,说明PM-MUSIC算法较原MUSIC方法有效提高了运算效率.最后.仿真实验表明,PM-MUSIC算法在快速估计的基础上,仍具有良好的精度和较高的分辨率,可有效地提取以边缘绕射等为主要散射形式的隐身目标的散射中心.     

基于单应性变换的可见光与毫米波雷达数据标定方法

针对现有的传感器标定方法存在操作步骤繁琐、标定精度低等问题,本文基于雷达扫描平面与地面平行的特点,利用雷达扫描平面和可见光图像平面之间的单应性变换关系,提出了一种基于单应性变换的毫米波雷达与可见光传感器标定方法。首先,在标定场中放置六块金属面板,同时获取标定场中金属面板的毫米波雷达数据与可见光图像,基于点对齐方法获取六组毫米波雷达与可见光对齐目标点集;然后,采用线性最小二乘法计算出雷达扫描平面坐标系与可见光图像平面坐标系之间转换的单应性矩阵;最后,利用单应性矩阵将毫米波雷达目标投射到可见光图像上,完成毫米波雷达与可见光传感器的数据标定。实验结果,验证了本文算法的可行性,能够准确的计算出标定矩阵并稳定的将雷达目标数据标定到可见光图像上,有效提高传感器标定的效率与精度。     

一种应用于水流的纹影特性光流测速算法

本论文基于光流优化算法，发展了一种适用于水流的纹影特性光流测速算法。在存在密度梯度的条件下，纹影图像的亮度反映了流场折射率的一阶导数，结合纹影亮度方程和流体连续性方程推导了适用于水的物理约束条件，采用二阶散度–旋度正则化作为空间平滑约束条件，基于两个约束条件构建了能量方程，通过变分法对能量方程进行最小化求解获得速度场。以热羽流为例，使用该算法对浮力羽流纹影图像进行了计算，并与互相关算法和传统光流算法的结果进行了比较。结果显示:本研究提出的算法能更好地体现流动特性，得到更高的空间分辨率。该方法基于纹影图像，无需在流场中添加示踪粒子，对流场无干扰，具有结构简单、使用方便等优点。     

基于约束卡尔曼滤波器预测的视觉跟踪研究

视觉伺服主要是对物体图像的某个特征区域进行处理，而不是对整个特体的图像进行处理，这样可以减少图像处理的区域，提高伺服系统实时性，为了达到这一目标，文中利用推导出的方程作为约束条件，建立约束卡尔曼滤波器，该滤波器在系统中作为预测器使用，利用它跟踪的特征点下一位置进行预测，与普通卡尔曼滤波器相比，这一预测精度有了很大的提高，这样就可以缩小图像处理的窗口，文中还利用视觉雅可比映射矩阵，求出了视觉空间到任务空间的伺服控制方程，利用这一方程可以控制机器人的运动，完成特征点的跟踪，从仿真结果来看，使用这些方法减小了图像处理的区域，提高了图像处理的速度和系统的实时性。     

飞机调姿测量点的激光跟踪仪可视化定位

飞机部件装配过程中调姿测量点的可视化定位是实现飞机自动化装配的重要部分。可视化定位系统是由高清摄像头和激光跟踪仪两部分组成。本设计基于OpenCV软件对摄像头采集的视频流进行图像处理,在摄像头视野中自动搜寻目标靶点位置信息,对目标点进行交互式选定。再经过图像处理过程提取出激光光斑,得到光斑像素坐标,由激光跟踪仪进行激光的跟踪控制,采用逐次逼近算法将激光点跟踪到目标点。     

一种改进的模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

提出了一种改进的模糊聚类图像边缘快速检测算法,该算法在利用像素灰度值的同时还考虑了像素的空间信息,基于模糊集合理论将图像从灰度空间映射成一个模糊隶属度矩阵,然后将隶属度矩阵中的元素作为样本进行模糊聚类,从而提取出图像边缘。基于热力学原理选取隶属度函数,通过调节温度系数,实现图像边缘由粗到细的提取。实验证明,该方法在计算速度、滤除噪声、提取边缘等方面均优于C-均值聚类算法。     

一种新的刀具磨损面图像边界提取方法

介绍了一种新的基于机器视觉的磨损区域几何尺寸的测量方法。该方法在人工指定含有边缘的某一微小区域后,通过一系列窗口对磨损区域的边缘进行跟踪以实现对磨损区域的几何描述。所有的图像处理仅在含有边缘的窗口中进行,减少了噪声对边缘提取的干扰,也减少了数据处理量,因此具有良好的鲁棒性和较高的处理效率。该方法的测量精度与图像分辨率有关,本文的测量精度优于5μm。     

聚焦纹影显示技术在激波风洞的初步应用

为了在激波风洞试验中满足流场的密度场定量测量、三维流场显示和大视场观测,发展了聚焦纹影显示技术.该技术具有对流场区域进行聚焦显示的特点,获得的流场信息主要反映某个测试区域的特性.笔者对该技术的原理、系统组成、调试情况以及风洞试验结果进行了介绍.调试和试验结果表明:(1)该系统灵敏度高,获得的照片清晰,使用激光光源时不受衍射和干涉噪声的干扰;(2)该系统可以获得急剧聚焦深度小于5mm、测试视场(100mm的聚焦纹影图像,通过改变成像平面位置可以获得不同区域的聚焦纹影图像;(3)静态和动态聚焦纹影图像灰度变化数据将为某聚焦区域密度定量值计算奠定基础.     

飞机部件调姿测量点激光检测可视化定位程序设计

为了使用激光跟踪仪进行飞机机身段数字化自动高精度测量,必须将激光引向目标点,而传统的引光方法都存在各种不便和缺陷。本文将机器视觉技术运用于激光引光,利用CMOS工业摄像头,基于OpenCV开发了一套激光自动跟踪目标点的程序。首先利用专门的图像采集开发包采集图像;然后根据激光光斑的特征,提出了相应的光斑检测与分割方法,并提取出光斑的质心坐标;最后通过对每一帧图像的迭代操作,使激光不断向目标点靠近,完成对目标的实时跟踪。除此之外,为了实验的方便和节约成本,设计了一套模拟激光跟踪仪的激光发生实验台,用以在实验室内进行模拟操作。本文设计的程序实现了自动化引光,不仅解决了引光的不便,而且提高了整个飞机机身段数字化自动高精度测量系统的自动化程度和精度。     

基于FLICM与几何特征组合的缺陷识别算法

针对边缘模糊、对比度低的缺陷图像,采用传统模糊聚类方法容易引起目标聚类错误,阻碍了缺陷特征参数的提取精度,从而引发了缺陷错误分类和降低了缺陷识别率。为此,本文提出了一种新颖的基于FLICM与几何特征组合的图像缺陷识别算法。首先采用FLICM模型分割缺陷图像,以获取图像缺陷区域;其次提取图像缺陷的多类几何特征;最后采用几何特征的参数变量组合识别缺陷目标。实验结果表明该模型提高了疏松、夹杂、裂纹、分层、窜层、气孔缺陷识别率。     

基于分块图像的二值商标图像检索

提出了一种基于分块图像特征的商标图像检索方法。该方法首先确定商标图像的形状主方向来消除图像旋转带来的影响,然后通过提取目标区域的方式消除图像平移的影响,再将图像的目标区域按照4叉树的分解方式划分为多个小的子图像块,对子图像块提取特征并对图像进行相似性度量。实验证明,利用该方法提取的特征兼顾了商标图像在局部和整体上的一致性,并且具有良好的旋转、平移、尺度的不变性,得到的检索结果能够很好地满足人类的视觉感受。     

基于HOG和SVM算法的磨粒图像在线监测技术

为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图（Histogram of oriented gradients, HOG）进行特征提取和支持向量机（Support vector machine, SVM）分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻（K-nearest neighbor, KNN）等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83.8%。     

一种月面采样量的在轨自主测量方法

月面采样量的在轨自主测量是实现月面自主采样的必要环节。本文设计了一种月面采样装置，根据图像信息实现对月面采样量的在轨自主测量。针对图像中目标与背景灰度差较小、背景区域噪声较多的特点，采用了改进型最大类间方差法与连通标记自适应去噪方法，实现了采样区域较为准确的分割。针对单目相机无法直接获取采样区域尺寸的特点，利用已知物体尺寸进行在轨自主标定，结合图像中提取出的采样区域，完成了采样区域尺寸的计算，实现了采样量的在轨自主测量。试验结果表明，在轨自主测量结果与实际结果吻合，本文提出的在轨自主测量方法有效。