基于FPGA的亚像元图像融合系统的设计与实现

研究并设计了基于FPGA的亚像元图像融合系统，该系统能够在接收到亚像元相机输出的两路CCD图像信号后，实时地将其融合并显示．搭建了亚像元图像融合实验平台，介绍了系统的组成以及主要电路的实现方法，并进行了实验验证．结果表明，图像融合效果好，设计方案可行．     

基于B样条插值算法的亚像元技术的研究

亚像元动态成像技术是目前实现卫星相机小型化及提高相机空间分辨率的一种有效方法。在不改变TDICCD相机的焦距、成像距离,以及TDI CCD器件的像元尺寸的前提下,亚像元动态成像技术可以提高相机的空间分辨率。利用B样条插值算法,研究了TDI CCD相机的图像的亚像元动态插值问题,由两幅相机输出的原始图像经过算法得到比原图像分辨率高的图像,并对比了该算法与其它几种算法的效果,分析结果表明,该算法较其它算法得到的高分辨率图像的效果更佳。     

高速TDI CCD亚像元动态成像系统分析

亚像元动态成像技术是目前实现相机小型化及提高相机空间分辨率的有效方法。将亚像元动态成像技术引入高速TDICCD相机中,通过特殊设计的光学拼接方法,使相机在不影响扫描速度及不改变TDICCD器件尺寸和相机焦距的情况下,可大大提高空间分辨率。为评价该TDICCD亚像元动态成像系统的成像质量,对成像系统的调制传递函数(MTF)进行了分析,分析结果表明该TDICCD亚像元动态成像技术可以将系统的空间分辨率提高1.6倍以上。     

一种TDI CCD亚像元图像合成方法

通过分析TDI CCD亚像元相机输出数据的空间和频谱特点,设计了亚像元插值算法,由相机输出的两幅原始图像经过插值融合处理得到一幅比原图像分辨率高的图像.仿真结果表明,该算法较其它算法得到的高分辨率图像的效果更佳,融合之后的图像比原图像分辨率提高至少1.4倍.     

航天TDI-CCD亚像元相机的MTF研究

讨论了不同步采集和偏流角带来的像移对航天TDI-CCD亚像元相机系统相机调制传递函数的影响.通过对成像工作方式中所产生的速度失配和方向失配的调制传递函数影响的分析,得出了提高相机采集同步精度和消除偏流角的方法.     

亚像元动态成像技术中系统的调制传递函数

亚像元动态成像技术是国际上目前实现遥感器小型化非常有效的新方法，因而研究亚像元动态成像系统的调制传递函数（MTF）显得非常必要和重要。本文分析亚像元动态成像系统的MTF模型，并给出亚像元动态成像系统MTF的数学表达式。     

亚像元动态成像技术中系统调制传递函数的数值分析

亚像元动态成像技术是目前实现遥感器小型化非常有效的新方法,因而研究亚像元动态成像系统的调制传递函数MTF显得非常必要和重要.介绍了亚像元动态成像的基本原理及成像过程,指出了光程差对亚像元动态成像系统MTF的影响.对亚像元动态成像系统的MTF进行了数值分析,并指出了亚像元动态成像系统的成像质量及空间分辨率与一般成像系统相比较的优点.     

亚像元几何图像成像与超分辨恢复算法

随着光学成像到光电数字成像的转变,如何提高CCD的几何分辨率已成为研制高分辨光电成像系统亟待解决的问题。从研究现状入手,给出了现有算法并指出不足之处`,建立了亚像元超分辨成像数学模型,提出了亚像元的CCD几何超分辨方法:将两片线阵CCD集成在同一器件中,在线阵方向上错开半个像元,同时读出时间减半,最终交织重组图像数据,合成高分辨率图像。利用MATLAB软件对双线性插值方法及亚像元成像方法进行了仿真,并定性定量地分析了两种方法的效果。结果表明:亚像元方法合成图像分辨率约为低分辨率图像的2倍,且两组仿真图像中的峰值信噪比比双线性插值图像分别高出1.4864dB和2.2070dB,该方法可以显著地减轻欠采样引起的图像模糊,且实时性优于双线性插值方法。     

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。     

亚像元线阵CCD推扫成像系统调制传递函数分析方法

通过对CCD器件成像过程的描述 ,分析亚像元成像系统工作方式 ,从几何参数的角度研究亚像元系统特点 ,及其调制传递函数的分析方法 ,并从理论上进行模拟计算。     

阵列探测器的像点亚像素定位精度

本文研究阵列探测器的像点亚像素定位精度与内插算法及像斑大小的关系，文中提出一种校正算法误差、提高定位精度的方法。上述分析和论述通过实验证明是正确的。     

基于Zernike矩的亚像素边缘定位算法

亚像素软件处理技术可以在一定程度上补偿图像测量系统由硬件限制引起的边缘定位精度,提出了一种基于Zernike矩的亚像素边缘定位算法。该算法利用Zernike多项式的正交性与完备性以及复数矩幅度的旋转不变性计算出边缘的亚像素位置。计算出了像素为正方形与矩形(长宽比为4∶3)时的矩模板,使其应用范围进一步扩大。分析了由于矩模板产生的原理偏差,并提出了修正公式,使定位精度得到提高。进一步推导出了实际边缘模型的定位公式,导出了其存在的偏差,并进行了补偿。最终的实验结果表明,补偿后的算法对直线的定位精度达0.05像素,对曲线的定位精度可达0.07像素。     

星点图像超精度亚像元细分定位算法的研究

在CCD星敏感器中,星点图像质心定位的准确性影响星图识别的正确性,也决定了星敏感器测量的有效性。质心法是星点质心亚像元定位的传统方法,然而,它存在系统误差和随机误差。分析了误差产生的原因。在传统质心法的基础上提出了采用二元线性插值和自适应质心窗来改善信噪比,并对误差进行校正,实验证明了它比传统的质心法有更高的精度。     

基于模糊隶属度的图像空间距离修正插值算法

为解决传统图像插值算法存在的边缘模糊和边缘锯齿,提出了一种基于像素点模糊隶属度的图像自适应插值方法.该方法首先根据图像的梯度与相角特性,确定像素点的模糊隶属度,再根据图像的局部不对称性在一维方向上修正插值点空间距离,并将一维修正结果转化到二维图像空间,最终将修正后的空间距离应用到传统双线性插值和双立方插值中.实验结果表明,该算法改善了图像的信噪比,有效抑制了边缘锯齿和边缘模糊的发生.     

空间矩和Zernike矩亚像素边缘算子分析

讨论了空间矩、Zernike矩两个亚像素边缘算子的运行时间和定位精度。分析结果表明,Zernike具有更快的运行速度,当计算3个用于边缘定位的参数时,其运行时间较空间矩算子节约了50%。理论分析了空间矩和Zernike矩算子的关系,并推导出了两个算子边缘距离为l的差值公式。测试结果表明,当两个算子的l都限制在中心像素内时,空间矩算子的边缘厚度多达3个像素,而Zernike矩算子的边缘厚度小于1个像素,可见Zernike矩算子的定位精度为真正的亚像素级。经比较,Zernike矩算子的运行时间和定位精度均好于空间矩算子。     

基于快速小波分形插值的声纳图像缩放算法

本文讨论主动图像声纳的图像结果显示问题,主要介绍一种基于快速小波分形插值的实时声纳图像缩放算法。并通过对合成孔径声纳图像数据进行算法比较,发现此算法比通用的图像插值算法,如双线性插值和双三次样条插值等,具有更好的性能。由于可以分块并行实现,因此本算法易于应用于实时图像声纳工程中。     

基于形态学的人工标志中心亚像素定位方法研究

在使用圆形人工标志的计算机视觉检测中,标志的定位精度直接影响到检测的整体精度。以往的中心定位算法对人工标志的中心定位精度差、速度慢,已不能满足精密、快速的检测要求。在经典数学形态学的基础上提出采用改进的扩展形态学的方法提取圆形人工标志的边缘,通过最小二乘拟合方法计算人工标志中心。该方法具有精度高和速度快的优点。实验表明其定位精度在0.02~0.03像素之间,能够满足高精度计算机视觉检测的要求。     

Image noise cancellation using linear matrix inequality and cellular neural network

In this paper, the technique of image noise cancellation is presented by employing cellular neural networks (CNN) and linear matrix inequality (LMI). The main objective is to obtain the templates of CNN by using a corrupted image and a corresponding desired image. A criterion for the uniqueness and global asymptotic stability of the equilibrium point of CNN is presented based on the Lyapunov stability theorem (i.e., the feedback template “A” of CNN is solved at this step), and the input template “B” of CNN is designed to achieve desirable output by using the property of saturation nonlinearity of CNN. It is shown that the problem of image noise cancellation can be characterized in terms of LMIs. The simulation results indicate that the proposed method is useful for practical application.     

基于微区统计特性的数字散斑相关测量亚像素位移梯度算法

提出了一种形式简单、求解快速、稳定性好和精度高的用于数字散斑相关方法亚像素位移求解的微区梯度算法。介绍了算法原理,并给出了四种不同模式的算法公式。采用模拟图像,介绍了四种模式在计算时间、计算子窗口时对结果的影响,并对适用范围和求解精度等方面进行了分析对比。最后的计算实例验证了算法的可行性和优越性。