快点火锥壳靶内爆自发光图像数据处理

为研究快点火预压缩过程中导引锥对压缩靶丸芯部辐射对称性的影响,在神光Ⅲ原型上开展了快点火预压缩的自发光测量实验。采集了相同长度黑腔中不同类型靶丸的内爆自发光图像和不同长度黑腔中同类靶丸的内爆自发光图像,利用最小二乘椭圆拟合方法对芯部的自发光半峰值强度等高线进行椭圆拟合,通过椭圆特征来分析靶丸在最强发光时刻的压缩对称性。分析结果表明:导引锥的存在会使发光区域沿着赤道方向拉长,降低了压缩对称性;有锥靶丸在1600μm黑腔内的形变小于在1500μm和1700μm黑腔内的形变,压缩对称性可以通过调整黑腔长度来控制。     

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用AFM轮廓仪测量了ICF靶丸3个相互正交方向上的表面高度数据。分析了测量数据的误差来源,给出了消除表面异常扰动和偏心距两类误差的方法和原始数据预处理步骤,采用最小二乘法评定了靶丸球度。给出了靶丸表面形貌一维功率谱估计计算方法和表面粗糙度的计算方法。     

靶丸壳层厚度及其分布的白光反射光谱测量技术

为了精密检测靶丸壳层厚度及其分布数据,开展了靶丸壳层厚度及其分布的白光反射光谱测量技术研究。介绍了靶丸壳层的白光反射光谱及其光谱数据处理方法（极值法、峰值拟合法、干涉级次校正法等）的基本原理,搭建了基于白光反射光谱的精密回转轴系测量装置;开展了GDP靶丸壳层厚度及其分布的白光反射光谱测量、数据处理和可靠性验证实验,获得了靶丸壳层厚度圆周分布曲线。结果表明,基于峰值拟合法和干涉级次校正的白光反射光谱技术可实现靶丸壳层厚度及其分布的准确测量,其测量误差小于0.1 μm。     

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.     

复杂工况下视觉AGV导航标识带中心线的提取研究

针对光照不均匀、导航标识带破损、少量杂物干扰的复杂工况条件下,对视觉AGV采集到的路面导航标识带图片进行特征提取,采用灰度化、中值滤波进行了图像预处理,研究了Otsu法和迭代法等动态阈值分割算法以及形态学在图像分割中的应用,并对预处理图像作了分割对比实验。然后对分割后的图像进行边缘提取,分析了基于最小二乘法和Hough变换算法的直线拟合原原理,提出了Hough算法下基于边缘线的中心线拟合算法,并作了直线拟合对比试验。实验表明,复杂工况下,采用基于形态学和Otsu算法相结合的方法对图像进行分割,得到的二值图像边界更完整,效果更好,基于Hough变换算法较最小二乘法能更精确有效地提取出导航标识带中心线及其方程。     

高斯拟合算法在光谱建模中的应用研究

采用高斯拟合算法对光谱进行特征提取,利用拟合得到的特征参量表征光谱信息,并结合多元校正方法对光谱模型进行优化和解释,建立了样品快速准确的测定方法。实验以玉米活体叶片为研究对象,建立叶片光谱与叶绿素含量之间的关系模型,采用三个高斯峰对原始光谱的1 551个数据拟合后,光谱数据转换为9个高斯特征量(约为整个波段的0.58%),进而利用该高斯特征量来预测叶绿素含量。实验结果显示,采用高斯拟合分别与偏最小二乘法和主成分回归结合建模,其预测集相关系数分别为0.960和0.962;不采用高斯拟合算法而直接采用偏最小二乘法和主成分回归对全光谱建模,其预测集相关系数分别为0.957和0.919。可见,将高斯拟合算法运用到定量分析模型中是可行的,该方法不仅简化了模型参数,而且提高了模型的可解释性。     

一种基于最优频段的X射线脉冲星累积轮廓时延估计方法

为提高X射线脉冲星导航中累积脉冲轮廓的时间延迟估计精度, 分析了X射线脉冲星累积脉冲轮廓的频谱特性和现有Taylor快速傅立叶变换时延估计算法的缺陷, 提出了一种基于最优频段的累积轮廓时延估计算法, 并通过建立不同信噪比下时延估计误差与所采用频段之间的关系以确定最优频段. 数值及实测数据实验结果表明: 在短时观测或光子流量较小时, 该算法优于常用的近似最大似然 (FAML)、相关 (CC)、最小二乘 (NLS) 及加权最小二乘 (WNLS) 方法; 在观测时间较长或光子流量较大时, 该算法的估计精度与CC及NLS方法相当, 但其运算量低于NLS, FAML 及WNLS方法. 本文所提算法适用于短时观测脉冲轮廓或低流量脉冲星的高精度时延估计.     

光学图像中的抛物线目标特征检测方法研究

针对光学图像中的抛物线目标特征检测问题,提出一种基于最小二乘法的抛物线检测方法。采用Canny边缘检测算子进行边缘提取,对提取到的边缘点采用最小二乘法确定抛物线方程的系数,通过对二次曲线施加抛物线约束,使得算法不需要经过迭代就能得到最优解,并对抛物线方程进行坐标变换推导,计算出抛物线的参数。仿真数据实验和实际图像的实验表明:该算法能够检测到光学图像中的抛物线目标特征,各个参数的计算精度均在98%以上。     

靶丸内表面轮廓的白光共焦光谱测量技术

靶丸内表面轮廓是激光核聚变靶丸的关键参数,需要精密检测。本文首先分析了基于白光共焦光谱和精密气浮轴系的靶丸内表面轮廓测量基本原理,建立了靶丸内表面轮廓的白光共焦光谱测量方法。此外,搭建了靶丸内表面轮廓测量实验装置,建立了基于靶丸光学图像的辅助调心方法,实现了靶丸内表面轮廓的精密测量,获得了准确的靶丸内表面轮廓曲线;最后,对测量结果的可靠性进行了实验验证和不确定度分析,结果表明,白光共焦光谱能实现靶丸内表面低阶轮廓的精密测量,其测量不确定度优于0.1μm。     

高功率激光驱动器光束自动准直目标定位算法

为满足高功率激光驱动器光束自动准直的高精度和实时性要求,提出了一种快速高精度的自动准直目标定位算法。首先利用变结构元广义数学形态学边缘检测算法在充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响,然后采用拉格朗日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以及几何形心拟合的方法实现图像中光斑目标中心的精确定位。该算法在神光Ⅱ升级装置的光路自动准直中得以验证,实验结果表明八路预放光路准直时间小于3 min,主放光路准直时间小于7 min,主放输出光束近场准直准确度优于0.2%,远场指向准确度优于0.2(RMS)。     

基于迭代拟合的集装箱角件边缘检测算法

噪声通常是影响集装箱角件图像中低层次语义信息提取精度的重要因素,传统的边缘检测算法通常通过改进滤波器和阈值来消除图像中的物理噪声和环境噪声,但是却无法去除边缘检测后的噪声,为解决这一问题,提出了一种基于迭代拟合的边缘检测算法。首先,对角件图像进行一系列预处理操作获取边缘点集,其次,使用拟合算法处理点集并且得到函数表达式,然后定义偏差值度量并计算,用于衡量目标点集到拟合或者检测结果的偏差,最后,去除定义下距离拟合结果最远的指定数量的点,如此迭代拟合直至评价函数收敛。实验结果与分析表明,该算法可以有效地去除边缘点集中的非真实边缘点,相比于传统的边缘检测算法更能去除特殊噪声,算法具有收敛速度快、准确率较高、灵活性好等特点。     

Image restoration of skin scattering and optical blurring for finger vein recognition

Finger vein recognition has been adopted due to its high recognition rate and the invisibility of vein in visible light. However, because a finger vein pattern is not distinctive due to light scattering in the skin layer, the localization of a finger vein pattern region using an image processing algorithm is a difficult procedure. Also, optical blurring increases these difficulties. We propose a new finger vein image restoration method to deal with skin scattering and optical blurring. Our research is novel in three ways compared to previous studies. Firstly, the amount of optical blurring of a finger vein image is measured based on the average gradient of the orthogonal profile of a finger edge. Secondly, the accurate point spread function (PSF) of optical blurring is adaptively determined based on the orthogonal profile of a finger edge. Thirdly, using a constrained least square (CLS) filter and optimized parameters in terms of the lowest error of finger vein recognition, the restoration of a skin scattered and optically blurred finger vein pattern was performed. Experimental results show that the equal error rate (EER) of finger vein recognition with restoration was reduced by as much as 3.14% (5.05-1.91%) compared to the EER without restoration.     

A new analytical edge spread function fitting model for modulation transfer function measurement

We propose a new analytical edge spread function (ESF) fitting model to measure the modulation transfer function (MTF).The ESF data obtained from a slanted-edge image are fitted to our model through the non-linear least squares (NLLSQ) method.The differentiation of the ESF yields the line spread function (LSF),the Fourier transform of which gives the profile of two-dimensional MTF.Compared with the previous methods,the MTF estimate determined by our method conforms more closely to the reference.A practical application of our MTF measurement in degraded image restoration also validates the accuracy of our model.     

一种全局参数估计的水下主动偏振去雾算法

为改善水下主动光照明条件下后向散射光对成像的影响，通过分析水下主动偏振成像模型，提出一种基于拟合函数的全局参数估计的水下主动偏振去雾算法。该算法结合图像增强作为图像预处理，再设定二元多项式函数，利用最小二乘法进行后向散射光偏振度变量的拟合求解，得到对比度更高、信息更丰富的水下复原图像。实验结果表明:该算法可有效改善主动光照明条件下的水下图像质量，提高图像对比度，复原被淹没的细节信息，复原图像的图像增强测量值较以往算法相比提升70%，且能适用于不同浓度介质的情况。     

光学测量中椭圆圆心定位算法研究

提出了一种椭圆圆心定位算法。先对图像中的椭圆目标进行粗定位,获取椭圆的粗定位信息,再用Canny算子对图像中的感兴趣区域进行边缘检测。根据椭圆的粗定位信息以及图像的边缘灰度分布特征,用高斯曲线拟合的方法求得精确的亚像素边缘点的坐标。针对亚像素边缘点中出现的“孤立点”以及噪声点,分别用曲率滤波和均值滤波的方法加以滤波,将滤波后的亚像素边缘点用最小二乘法加以拟合,求得精确的椭圆圆心数据。实验证明了该算法的定位精度和抑制噪声能力,通过测试算法运行时间,证明该算法具有很好的实时性。     

相对误差最小二乘法的TDLAS气体浓度标定曲线拟合

可调谐半导体激光光谱技术（TDLAS）是光谱检测技术的一个分支,具有高灵敏度、高分辨率、实时监测、便携性好、小型化等优点,在工业环保、医疗检测、气象监测等领域得到了广泛应用。TDLAS气体传感器的测量精度与标定曲线密切相关,标定时,常用最小二乘法对标定曲线进行多项式拟合,但最小二乘法是以绝对误差的最小平方和作为评价标准,无法对相对误差进行约束,在低浓度量程下TDLAS气体传感器的标定曲线相对误差偏大,限制了标定量程。推导了光强透射率对数与气体浓度关系式作为目标函数,提出了基于相对误差意义下的最小二乘法,迭代方法采用高斯-牛顿迭代法（Gauss-Newton iteration method）,实验以雅士林DHS-100恒温恒湿箱来产生大量程范围的水汽标定浓度,Vaisala HMT337在线湿度检测仪的测量值作为标定浓度,自主研发的TDLAS湿度传感器选择波数为7 306.752 1 cm-1的水汽吸收峰,气室的光路长为50 mm,对1%~50%VOL的水汽浓度进行了拟合标定,对比了最小二乘法与相对误差最小二乘法的标定拟合结果。实验结果表明：采用最小二乘法拟合时,在低浓度量程下会出现较大的相对误差,高浓度量程下相对误差逐渐减小,无法保证整个大量程下测量精度要求;采用相对误差最小二乘法拟合时,在整个大量程范围下的相对误差波动比较小,相对误差分布曲线比较平稳,最大相对误差和相对误差标准差都远小于最小二乘法的拟合结果;以Ratio-C关系式作为目标函数,采用相对误差最小二乘法进行拟合标定时,最大相对误差为0.049 4,相对误差标准差为0.023 7,远优于最小二乘法的拟合结果,符合TDLAS传感器测量精度要求,验证了相对误差最小二乘法的标定算法可靠性,提高了TDLAS气体传感器的测量精度。     

CARS spectral fitting with multiple resonant species using sparse libraries

The coherent anti‐Stokes Raman spectroscopy (CARS) technique is often used in the study of turbulent flames. Fast and accurate algorithms are needed for fitting CARS spectra for temperature and multiple chemical species. This paper describes the development of such an algorithm. The algorithm employs sparse libraries whose size grows more slowly with number of species than a regular library. It was demonstrated by fitting synthetic ‘experimental’ dual‐pump CARS spectra containing four resonant species (N₂, O₂, H₂ and CO₂), both with added noise and without it, and by fitting experimental spectra from a H₂ air flat flame produced by a Hencken burner. In the four‐species example, the library was nearly an order of magnitude smaller than the equivalent regular library (fitting times are correspondingly faster), and the fitting errors in the absence of added noise were negligible compared to the random errors associated with fitting noisy spectra. When fitting noisy spectra, weighted least squares fitting to signal intensity, as opposed to least squares fitting or least squares fitting to square root of intensity, minimized random and bias errors in fit parameters. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.