一种新的适用于拉曼成像的插值方法

拥有诸多优势的拉曼检测技术已经逐渐成为了生化检测领域优先选择的方法之一,而拉曼成像是拉曼检测过程中一个重要的环节,它对检测区域内某种物质成分的浓度、分布以及变化情况都有着较为完整的统计与描述。实验得到的拉曼成像通常含有较少的像素点,成像效果较差,因此迫切需要对其进行插值放大处理。目前适用于常规图像插值处理的大多数图像插值方法都是基于已知像素点处的值及其分布状况再结合适当的插值函数进行的插值,由于常规图像每个像素点处的值指的都是单点处的值,而对于拉曼成像,则不应该局限于这些常规图像的插值方法,而要考虑到每个像素点(即采集点)处信息的真实分布情况,因为每个像素点处采集的拉曼信号是来自于一个物镜汇聚后的焦点,而焦点处光强呈高斯分布,每一个像素点采集到的拉曼散射信号和空间分布之间的关系也满足高斯分布,即焦点中心处(也即采集中心点)信号占比最高,采集点周围的信号则呈高斯依赖性。这个规律告诉我们,采集点收集到的拉曼散射信号实际上也包含了周围点的信号。基于高斯光束在拉曼成像中的特殊意义,从理论上分析并提出了一种新的适用于拉曼成像的插值方法,这种新的插值方法通过对采集间隔进行设置使得相邻采集点处采集区域相切,然后基于采集点处所含信息进行插值,是符合插值要求的。不同于常规的插值方法在插值函数上进行优化,在高斯光束与采集的拉曼信号之间建立起适当的联系,使得插值也能间接的反映所采集区域的生物信息。通过使用MATLAB软件对粗采集得到的拉曼信号进行成像及插值,并比较插值前后的成像效果,可以发现新的插值方法具有良好的放大效果,而通过该插值方法进行放大亦可大大节省采集具有相同信息量的拉曼图像所耗的时间,进而大大节省了实验资源。最后,以插值放大两倍为例,对该插值方法进行了详细说明,现实中可根据实际要求进行相应的插值放大。     

动基座下全景成像系统图像稳定及目标检测算法研究

针对全景系统中大视场相机带来的图像畸变以及安装基座产生运动或摇摆时带来的目标拼接图像出现起伏和晃动问题,在分析畸变原理和全景图像动态稳定数学模型的基础上,首先对摄像机采集的图像进行畸变校正,然后根据安装基座的姿态数据对原始图像各像素点进行旋转变换、空间投影以及平滑处理后得到全景图像,最后基于深度学习算法对全景图像中的目标进行检测与识别。在建立的数据集上进行训练与测试的结果显示,该算法对船只目标的实时检测速度达25 fps,准确率达80%,能够满足动态条件下对图像稳定和船只目标实时检测的要求。     

强杂波背景红外弱小目标检测算法

针对强杂波背景远距离红外弱小信号目标的特点,提出了一种基于自适应滤波的红外弱小信号检测方法。算法首先对图像进行消噪声处理,其次运用自适应滤波方式消除背景增强目标信号,最后进行基于点源目标(试验采集)成像信号特性的判决法则删除虚假目标,算法有效解决了光电探测设备高检测概率与低虚警率的矛盾。实验结果表明:该方法能够在单帧图像上有效提取出小区域信噪比为4的弱小信号目标,检测概率不低于0.75,虚警率不高于1次/100帧。     

基于增量光栅尺的纵横转换图像细分算法实现

针对现有光栅测量方法不能兼顾高速与高精度的问题,为适应电子制造装备高速运动和高精密定位的位移反馈要求,提出基于增量式光栅尺的纵横转换细分测量原理和相应的图像快速处理算法。为了提高光栅图像采集处理速度,搭建基于FPGA的硬件测试平台,先将采集到的图像进行滤波和二值化处理,然后对图像先进行纵横坐标相加,求取像素点最小值得到交点位移值。实验结果表明:应用纵横转换算法并搭载FPGA测试系统,能够达到0.029 μm的分辨率,精度达到0.3 μm。     

基于CCD的图像数据采集技术的物料计数系统研究

介绍了CCD的工作原理,设计了一种新型的基于CCD的数据采集技术的物料计数器。该计数器具有较高的测量精度,由CCD图像传感器、光学系统、微型计算机数据采集和处理系统等构成。提出了一种物料计数的新方法,采用面阵黑白CCD摄像头,对采集的像素点进行灰度调整,通过区域取舍进行像素点分析计算,实现比较精确的计数。分析了影响计数器测量结果的主要因素。     

基于视觉测量的齿廓图像边缘失真判别算法

针对齿轮视觉测量过程中因齿廓表面受到污染导致齿廓图像边缘出现光学失真,从而影响齿廓偏差、齿距偏差测量精度问题,提出一种基于视觉测量的齿廓图像边缘失真迭代逼近——临近度判别算法(IAPD).建立渐开线齿廓图像边缘过渡带内像素点法向偏距与像素点极径的映射关系,将复杂的二维图像边缘信号转化为容易处理的一维信号;利用小波去噪算法对信号进行处理,提取齿廓边缘的失真特征;采用变阈值迭代逼近算法分离出齿廓倾斜偏差;采用K-邻近度分类方法自动判别齿廓图像边缘失真的起止位置,为齿距、齿廓偏差测量时进行齿廓图像边缘失真修正提供定位依据.为验证本算法的可靠性,根据相邻同名齿廓真实边缘的相似性,对失真齿廓和无失真齿廓图像提取亚像素边缘,并进行相似性比较,实现基于相似性比较的齿廓图像边缘失真判别算法,以此对IAPD算法的失真区域判别精度进行校验.实验结果表明:本文提出的齿廓图像边缘失真判别算法能够快速自动识别图像失真区域,失真区域边界的径向定位精度可以达到2.5个像素(50μm),能够满足图像边缘失真修正补偿的定位精度要求,可以实现齿轮测量的实时计算.     

高光谱成像技术无损检测赣南脐橙表面农药残留研究

高光谱成像技术具备图像和光谱的双重优势,作为一种快速无损检测分析技术,检测过程无损、无污染和无接触。高光谱成像数据包括样本的图像信息和光谱信息,采集样本高光谱成像数据时,样本的每个像素点都有一条光谱与之对应,样本的每个波长都有一幅灰度图像与之对应。研究采用高光谱成像技术无损检测不同稀释浓度的农药在赣南脐橙样品表面残留随时间变化的关系。用蒸馏水把农药分别配置成1∶20, 1∶100和1∶1 000倍的溶液。然后把不同浓度的溶液滴到30个洗净的脐橙表面, 将涂有农药的脐橙分别放置0,4和20 d,然后采集在900～1 700 nm波长范围的高光谱成像原始数据。通过主成分分析获取930,980,1 100,1 210,1 300,1 400,1 620和1 680 nm共8个特征波长,基于这些特征波长做第二次主成分分析,应用PC-2图像并经过适当的图像处理方法对不同浓度及放置不同天数的农药残留进行无损检测。采用高光谱成像技术检测三个时间段较高稀释浓度的果面农药残留都比较明显。高光谱成像技术作为一种检测方法,可用于评价各个时间段较高浓度的农药残留。     

小型内窥镜干涉型光纤陀螺仪装配质量控制系统（英文）

提出一种用于干涉型光纤陀螺仪(IFOG)装配质量控制的内窥镜系统设计及相关图像分析方法。同时采用1.0mm与2.4mm工业内窥镜系统采集IFOG内部图像与视频数据;并利用多自由度运动控制平台调节内窥镜工作姿态以保证图像的顺利采集。在此基础上,设计了基于db4小波基的图像增强方法,基于灰度共生矩阵的图像纹理特征估计方法以及图像几何形状特征的计算方法等,用以进行内窥镜图像的分析。通过上述系统与方法的应用,能够有效检测出IFOG产品在装配过程中出现的多余物颗粒、光纤断纤或异常胶粘等质量问题,有效提高了IFOG产品的装配质量。     

小型内窥镜干涉型光纤陀螺仪装配质量控制系统（英文）北大核心CSCD

提出一种用于干涉型光纤陀螺仪(IFOG)装配质量控制的内窥镜系统设计及相关图像分析方法。同时采用1.0mm与2.4mm工业内窥镜系统采集IFOG内部图像与视频数据;并利用多自由度运动控制平台调节内窥镜工作姿态以保证图像的顺利采集。在此基础上,设计了基于db4小波基的图像增强方法,基于灰度共生矩阵的图像纹理特征估计方法以及图像几何形状特征的计算方法等,用以进行内窥镜图像的分析。通过上述系统与方法的应用,能够有效检测出IFOG产品在装配过程中出现的多余物颗粒、光纤断纤或异常胶粘等质量问题,有效提高了IFOG产品的装配质量。     

小型内窥镜干涉型光纤陀螺仪装配质量控制系统（英）

提出一种用于干涉型光纤陀螺仪(IFOG)装配质量控制的内窥镜系统设计及相关图像分析方法。同时采用1.0 mm与2.4 mm工业内窥镜系统采集IFOG内部图像与视频数据;并利用多自由度运动控制平台调节内窥镜工作姿态以保证图像的顺利采集。在此基础上,设计了基于db4小波基的图像增强方法,基于灰度共生矩阵的图像纹理特征估计方法以及图像几何形状特征的计算方法等,用以进行内窥镜图像的分析。通过上述系统与方法的应用,能够有效检测出IFOG产品在装配过程中出现的多余物颗粒、光纤断纤或异常胶粘等质量问题,有效提高了IFOG产品的装配质量。     

基于ARM的嵌入式图像识别检测系统的设计

图像识别的主要目的是使用计算机作为工具对目标图像进行处理、解析与应用,通过数据分析检测出具有不同特征的目标和对象,发展至今其已成为了人工智能的基础。本文基于ARM嵌入式芯片提出了一种结合尺度不变特征变换匹配算法的图像识别检测系统,系统硬件部分采用模块化设计的思想以提高系统的兼容性,分为图像获取、数据采集、数据存储、图像识别等模块;软件部分采用斑点检测匹配匹配算法进行图像识别以提高图像识别速度与精度。实验结果表明所设计的系统具有识别速度快、精度高、可靠性高、故障少的特点。     

嵌入式结构下集成优化自动控制系统设计

随着互联网技术的发展,数字图像处理与优化已普遍应用于各个领域。近年来集成控制技术快速发展,图像处理系统已向集成控制方向发展。通过对现有的图像优化控制系统分析发现,系统普遍存在嵌入式结构下多模组协调逻辑性欠缺、自动处理识别反馈单元缺失、系统整体控制单元统一性欠佳,导致传统控制系统无法在嵌入式结构下快速、高效、平稳的运行。针对这些问题,提出嵌入式结构下集成优化自动控制系统设计方法。采用IFCO嵌入式逻辑数据库、多元数据主控平台、HRG数据平流稳定模组针对性的解决传统控制系统存在的一系列问题。通过仿真模拟实验测试证明,提出的系统设计方法具有处理速度快、数据信号执行准确率高、运行稳定性好的特点。     

基于黑体标定的红外图像非均匀性校正系统设计

为提高某中波红外探测器的图像质量,设计了基于FPGA的红外图像实时处理系统,系统能够完成实时的非均匀性校正与盲元补偿处理。介绍了目前常用的非均匀性校正、盲元识别和补偿算法,并结合实际工程需求采用多点法进行非均匀性校正以及8点平均法进行盲元补偿。在仿真实验成功的基础上,基于FPGA平台构建了硬件平台。系统可以实现系数自定义更新,可以手动或自动完成非均匀性较正系数计算,以及实现盲元列表的自动更新操作。利用某国产中波红外探测器对处理系统进行了测试试验,实验结果表明:校正后图像非均匀性0.3%,盲元率0.001%。系统工作稳定、可靠,图像处理满足实时性和精度要求。     

基于CCD传感的激光粒度测试技术研究

颗粒测试在工业生产和科学研究中涉及的领域非常广泛,常用的颗粒粒度及其分布的测试方法是激光粒度测试法,其具有测试精度高、测量速度快、重复性好和可测粒径范围宽等突出优点。CCD传感器有灵敏度高、分辨率高、噪声小和较大的动态范围等优点,其作为激光粒度仪的探测器提高光强分辨率的应用已经很普遍了。为提高测量精度,通过对CCD传感技术的研究,应用图像处理的方法来设计光电探测器,搭建了基于米氏散射原理的激光粒度测试系统。实验结果表明,用CCD传感器采集光散射图像,再对图像进行处理,D50与D10误差在6%之内,D90误差在1%之内,降低了测量的重复误差。     

基于智能视觉的透明液体可见异物检测软件设计

目前在国内的透明液体生产线上,液体通常采用人工检测。然而目前国内人工检测存在着诸如效率低、准确率低等不足,所以基于图形处理算法以及QT,我们设计了一套基于机器视觉的自动化可见异物检测智能检测软件,重点实现了软件与算法的改进优化。获取的连续图像经自适应中值滤波预处理去除图像噪声后,通过改进的序列图像二次差分算法提取出序列图中的细小的异物,然后根据通过SIFT特征度量的MeanShift目标跟踪算法,跟踪到到液体图像中的细小异物.并根据异物的运动轨迹及大小,检测到有无异物以及异物的类型,进而进一步判断透明药品质量是否合格。结果测试表明,软件的准确率达到95%以上,检测分辨率达到了44μm,基本可以替代透明液体生产线上的人工检测。     

A new multi-spectral feature level image fusion method for human interpretation

Various different methods to perform multi-spectral image fusion have been suggested, mostly on the pixel level. However, the jury is still out on the benefits of a fused image compared to its source images. We present here a new multi-spectral image fusion method, multi-spectral segmentation fusion (MSSF), which uses a feature level processing paradigm. To test our method, we compared human observer performance in a three-task experiment using MSSF against two established methods: averaging and principle components analysis (PCA), and against its two source bands, visible and infrared. The three tasks that we studied were: (1) simple target detection, (2) spatial orientation, and (3) camouflaged target detection. MSSF proved superior to the other fusion methods in all three tests; MSSF also outperformed the source images in the spatial orientation and camouflaged target detection tasks. Based on these findings, current speculation about the circumstances in which multi-spectral image fusion in general and specific fusion methods in particular would be superior to using the original image sources can be further addressed.     

基于数字图像处理技术的人脸检测算法研究

为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究。使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率。为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法。该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测。实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。     

利用图像处理实现平面工作台三自由度位移的同步检测

为了实现平面工作台三自由度位移的同步检测 ,研制了图像处理位移检测系统。以CCD相机为核心 ,结合显微镜放大、图像采集和图像处理构成检测系统。图像处理软件用VC编制 ,计算并绘制了工作台三自由度位移随时间的变化关系 ,以及工作台在平面内的运动轨迹。系统的位移检测不受工作台大幅转动的影响。检测系统达到了亚像素级的位移分辨率。选择合适的显微镜放大倍率 ,可使检测系统既有较高的位移分辨率 ,又有一定的位移检测范围     

基于谱图还原的中阶梯光栅光谱仪有效波长提取算法

中阶梯光栅光谱仪具有高色散、高分辨率、宽波段、全谱瞬态直读等诸多优点,是先进光谱仪器的代表之一。在中阶梯光栅光谱仪民用化、商品化的发展趋势之下,其二维谱图图像处理的地位越来越重要。目前,国内一般先利用质心提取算法计算光斑质心再结合谱图还原算法计算有效波长,但这种方法难以达到较为理想的要求。为了提升运算速度、波长提取精度以及成像误差补偿能力,提出了基于谱图还原的有效波长提取算法。利用谱图还原算法,将探测器拍摄的二维谱图转换为一维图,通过改进的直方图双峰法选取阈值对一维图降噪,实现了二维谱图中全部有效(x, y)点对应波长的一次性提取。先将二维谱图转换为一维图进行图像处理,使算法在提升运算速度的基础上提取精度也得到了改善,还可以对一定范围内的成像误差进行补偿。采用标准汞灯作为待测光源开展了中阶梯光栅光谱仪成像实验,并使用该算法进行数据处理。实验结果表明,不仅能够自动补偿光谱仪0.05 μm(两个像元)以内的成像偏差,而且能在精确提取有效波长的基础上大幅提升运算速度,波长误差小于0.02 nm,满足中阶梯光栅光谱仪图像处理的要求。     

基于半像素错位的多幅图像重建高分辨率图像技术研究

介绍了一种基于半像素错位的多幅图像重建高分辨率图像技术。分析了半像素错位的多幅图像与高分辨率图像各像素灰度值的对应关系 ,并从CCD数字化采样的角度进行了论证。同时 ,结合实际摄像机CCD结构 ,求出了高分辨率图像重建的计算公式 ,并通过实验进行了验证和完善。重建的本质是以原高分辨率图像的 4邻域平均图像为基础 ,增加一定比例的边缘细节信息 ,去接近原高分辨率图像。CCD的动态范围越大 ,图像的灰度级越多 ,那么计算误差就越小 ,图像的边缘细节信息就可以利用更多 ,重建的图像就越接近原高分辨率图像。通过实验和分析表明 ,利用半像素错位的多幅低分辨率图像重建高分辨率图像的原理是正确的 ,方案是可行的