局部牛顿插值法提高多狭缝自准直仪准确度

根据多狭缝自准直仪目标物形状特征及光电探测器成像特点,通过边缘检测算法确定经过高斯滤波处理的CCD图像的像元级边界.在此基础上应用局部牛顿插值法对CCD图像边缘位置附近进行亚像元细分,实现亚像元边缘检测;再结合最小二乘直线边缘拟合法进一步提高图像边缘检测准确度.经验证,该算法可达到0.13″的定位准确度.     

局部牛顿插值法提高多狭缝自准直仪准确度

根据多狭缝自准直仪目标物形状特征及光电探测器成像特点,通过边缘检测算法确定经过高斯滤波处理的CCD图像的像元级边界.在此基础上应用局部牛顿插值法对CCD图像边缘位置附近进行亚像元细分,实现亚像元边缘检测;再结合最小二乘直线边缘拟合法进一步提高图像边缘检测准确度.经验证,该算法可达到0.13″的定位准确度.     

一种快速高精度激光CCD自准直仪圆目标中心的定位方法

为满足高精度测量和瞄准跟踪系统中对激光CCD自准直仪的测量精度和实时性的要求,提出一种快速高精度激光CCD自准直仪圆目标中心的定位方法。首先利用变结构元广义形态学边缘检测算法,充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响,然后采用多项式插值算法对圆目标轮廓进行快速亚像素定位,最后利用最小二乘拟合方法实现了圆目标中心的精确定位。实验结果表明,该定位方法稳定性好,定位精度高且实时性强,应用该方法改进后激光CCD自准直仪的测量精度由2″提高到±0.25″,且单次测量时间小于0.23s,可满足激光CCD自准直仪在小角度测量和瞄准跟踪等领域的高精度实时测量需求。     

纵向莫尔条纹在自准直仪中的应用

为了提高自准直仪的分辨力,将纵向莫尔条纹引入到光路中,用长光栅代替传统单狭缝,将长光栅成像在CCD检测器上,CCD作为标尺光栅,通过两个光栅叠加形成的莫尔条纹的变化可以将成像位移分辨率提高到亚像元,进而将自准直仪的角度分辨率提高到毫秒级.实验结果表明,相对于直接检测狭缝边缘的方法,莫尔条纹法的分辨力提高了25倍.     

CCD在自准直仪中用于莫尔条纹成像研究

讨论了基于纵向莫尔条纹检测的光栅自准直仪测量原理.运用光学傅里叶原理推导出,利用线阵CCD取代指示光栅可以在自准直仪中产生莫尔条纹.实验验证了当标尺光栅在CCD投影光栅常量d2与其光栅常量d1之比为s=1.01时,纵向莫尔条纹的放大作用能达到14.14倍.该方法消除了因指示光栅衍射作用影响试验结果的问题,显著提高了系统的角分辨力,并简化了自准直仪光学系统.     

亚像元边缘检测系统的FPGA实现

提出了一种集成于单片FPGA的数字化线阵CCD边缘检测系统。通过对CCD输出图像的边缘灰度梯度分析,利用高斯滤波除噪、边缘检测算法确定其像元级边界,并提出了一种以最小二乘多项式拟合来确定亚像元级边界位置的新算法。整个系统以现场可编程门阵列器件作为核心及数字电路硬件的载体,利用VHDL语言及图形化输入方式在QuartusⅡ7.2软件平台上进行了系统的设计。误差分析及仿真结果表明,该边缘检测系统的分辨率可达到将近六十分之一的像元宽度,可应用于研制高精度CCD光电自准直仪。     

基于改进倾斜刃边法的光电成像系统MTF高准确度测试

提出一种能高准确度测试光电成像系统调制传递函数的改进的倾斜刃边法.利用一种自动确定高低阈值的改进Canny算子提取边缘位置点,对提取到的边缘位置点进行线性拟合求得刃边倾角,在利用费米函数拟合边缘扩散函数的过程中,提出一种邻域平均值和设定误差容限的多重去噪改进方法.通过仿真与物理实验证明了本文方法的有效性,并分析了刃边倾角、噪声变化对本文方法与传统方法MTF测试准确度的影响.实验结果表明:本文方法的调制传递函数测试准确度达到0.004 9,重复准确度达到0.003 1,皆优于传统方法;说明其具有较高的测试准确度和良好的测试重复性,并且具有较强的抗噪性,基本不受刃边倾角变化的影响.     

基于图像自准直自动调焦技术

根据航空相机调焦准确度要求及CCD相机成像特点,提出了一种基于图像处理技术的航空相机自动调焦系统.该系统基于自制分辨率靶标,图像清晰度函数及优化的爬山算法,利用自准直离焦补偿法实现由温度、大气压力引起航空相机离焦量的校正;通过引入飞机高度数据进行离焦量计算,并通过自准直调焦技术实现离焦校正.对本系统进行了自动调焦测试实验,结果表明,该系统对相机的离焦校正误差小于相机的1/2焦深,能够满足航空相机快速、高准确度调焦要求.     

一种基于边缘特征的亚像素投影配准算法

为了提高红外图像配准准确度,充分利用图像的边缘信息,结合线性插值,对原有的投影算法引入新的图像相似性评价函数——均方误差函数(Mean Sequare Erron,MSE),提出了基于边缘特征的亚像素投影配准算法.提取图像边缘特征明显的部分做配准能提高匹配概率,引入积分投影能有效降低算法的计算复杂度.算法中还运用了线性插值,使配准准确度达到亚像素级水平.     

问与答

<正> 光电自准直仪的原理是什么,请介绍一下。光电自准直仪是自准直仪的新秀。在这以前,一直沿用着经典的阿贝型和高斯型等类型的光学自准直仪。正如大家     

一种多像素图像边缘提取方法

提出了一种基于相邻像素间的灰度差异来提取图像多像素边缘的方法.对一幅256×256大小的图像进行边缘提取需要的时间约0.22 s,分别比Prewitt算子和Robert算子少了26%和34%.算法改进后,较完整地提取了图像的竖直边缘和水平边缘,这些边缘在Prewitt算子和Robert算子的提取结果中是不可见的.经细化算法后,得到了图像清晰、位置精确的单像素边缘图像.研究表明,本文的多像素边缘提取等诸方法具有模型简单、实时性强等特点,且便于实现.     

基于FPGA的准直测角系统

为了提高线阵CCD准直测角系统的精度、速度、集成度,以及可靠性,提出一种集成于单片FPGA、光积分时间可自适应调节的片上准直测角系统。以FPGA作为系统处理核心,利用高斯滤波算法对CCD输出信号进行数字滤波,利用边缘自动检测算法获得图像的像元级边界,在此基础上应用多项式插值算法对图像边缘位置进行亚像元细分,最终计算出失准角。利用VHDL语言以及MAX+plus II软件完成了系统设计。系统仿真和实验表明,所设计的片上系统具有高精度、高集成度、高可靠性的特点。     

基于曲线拟合的亚像素边缘定位方法的研究

图像的边缘定位是图像测量的关键之一,随着测量精度要求的提高,已由早期的像素级边缘定位发展到了现在的亚像素级边缘定位。根据地球在地球敏感器CCD阵面中的成像特性,提出了一种基于曲线拟合的亚像素边缘定位方法以获取地球“灼热圆盘”的边缘。该方法利用曲线拟合获得的拟合斜率以及灰度值来提取图像的边缘。仿真结果表明,采用曲线拟合亚像素边缘定位法可使图像的边缘定位精度达到百分之几个像素,具有较高的精度。     

亚像素多重分形方法在图像处理中的应用

提出了一种用亚像素多重分形原理求取图像奇异性的新型算法,降低了单纯依靠整数像素位置灰度级梯度信息计算边缘测度所产生的误差。该算法结合CCD成像机理给出在亚像素位置的灰度级梯度分布规律,利用多重分形理论将实际图像分割成一系列具有不同奇异性指数的分形集合,对应着从边缘到纹理各层面的图像内容。模拟计算了投影小波中心点改变单位距离对边缘测度的影响程度,得出亚像素分割梯度的方法可以增加计算结果鲁棒性的结论。此方法用于标准图像的分割中,选用5×5亚像素数目提取的最奇异性集合与索贝尔(Sobel)算子(默认阈值为36.7920)提取的边缘的峰值信噪比为9.3981 dB。应用于复杂路面的裂纹提取中,其结果更符合人类的视觉观测。     

一种快速的图像边缘精确提取算法

图像边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一。现有的边缘检测算法存在检测精度低、抗噪性能差、处理速度慢等缺点。针对这些问题,提出了一种快速图像边缘检测算法。通过基于图像边缘信息的阈值分割,能快速地提取出图像的边缘轮廓,通过对其进行中心细化,可达到对物体边缘精确定位的目的。仿真实验证明,该算法在滤除图像噪声、保留细节边缘、细化边缘宽度和保持边缘连通性方面都获得了不错的效果,并且运算量小,既适用于对视频图像的实时处理,也适用于对图像中的隐蔽目标特征的提取和分析。     

基于FPGA的线阵CCD亚像元边缘检测片上系统

为提高线阵CCD边缘检测系统的精度、速度、集成度,以及系统的可靠性,提出一种集成于单片FPGA、全数字化的亚像元边缘检测系统.根据图像边缘灰度梯度的阶跃特性,通过边缘自动检测算法确定出经过高斯滤波处理的CCD图像的像元级边界,在此基础上应用多项式插值算法对图像边缘位置进行亚像元细分,实现亚像元边缘检测.以FPGA作为系统的处理核心及数字电路硬件载体,利用VHDL语言以及MAX＋plus Ⅱ软件对系统进行模块化设计,设计出集成于单片FPGA的线阵CCD亚像元边缘检测系统.系统仿真和测试表明,所设计的片上系统具有高精度、高速度、高集成度、高可靠性的特点.     

Sub-pixel dimensional measurement with Logistic edge model

To separate substandard workpieces from products, sub-pixel edge location with Logistic edge model is proposed for dimensional measurement. In the first step, workpiece rotation is corrected with high precision image rotation to reduce the measurement error and simplify the edge model. Secondly, Logistic edge model is utilized for fitting the discrete edge data to locate the sub-pixel workpiece edge and model parameters are estimated through the objective function in terms of the difference between assumed model and real image data. Finally, an edge pixel compensation method is presented with edge pixel compensation value, which weakens the effect of edge transition zone effectively. Experimental results demonstrate that the proposed method is effective for dimensional measurement with the relative error less than 0.05%.     

基于CCD的无接触式的物体测量

基于CCD的物体测量平台，首先对物体图像进行预处理，继而利用Canny算子提取物体边缘，再通过本文改进的Hough变换实现对被测物体边界直线检测和重构，最后通过多项式插值算法实现物体像素尺寸到物体实际尺寸的转换．实验证明，此方法能够实现无接触式物体尺寸较高精度的测量．