基于改进Sobel算子的边缘检测算法的研究

针对传统Sobel边缘检测算法对噪声敏感的缺点进行了分析,提出了自适应权值的改进算法,该权值的大小取决于Sobel算子模板内像素灰度值之和。通过不同形式的噪声图像处理对比,结果表明,该算法不仅计算简单,而且具有较强的抗噪能力,对图像边缘有较高的检验精度,极大地改进了图像边缘识别的效果。     

一种改进的Sobel图像边缘检测算法

边缘检测在数字图像处理和计算机视觉中有着重要的应用。对数字图像处理中具有代表性的Sobel边缘检测算法进行了分析。针对该算法存在检测出的边缘粗且对噪声极其敏感的缺点,提出了一种改进算法。该算法对实际图像中出现的边缘类型进行了数学模型描述,然后把连续型的边缘模型作为研究对象,重新构造了对图像边缘方向进行检测的模板。针对Sobel边缘检测基于一阶导数极大值或二阶导数零交叉而带来的边缘定位准确度不高的缺点,对图像梯度图进行了细化处理。仿真结果表明:该算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻。     

一种改进的Sobel梯度函数自动对焦评价算法

传统的自动对焦梯度函数评价算法在对细胞显微图像进行对焦时,由于对焦精度不佳,图像受噪声的影响较大。针对此问题,通过对不同对焦评价函数性能进行对比,提出了一种基于Sobel梯度函数改进的自动对焦评价算法——Sobel4direction_Brenner梯度函数算法。对对焦评价技术设计指标和算法的通用性进行了验证,结果表明:在调焦时该算法较传统对焦梯度函数能更好的抑制噪声,并且使电机在爬山算法的搜索对焦中具有更小的对焦搜索区间范围,获得的细胞显微图像的清晰度评价值也更高。     

基于图像灰度梯度最大值累加的自动调焦算法

从光学系统出发介绍了基于图像处理的离焦图像成像原理,分析了传统基于灰度梯度的自动调焦算法的缺陷——灰度梯度考虑不全面并且易受噪音影响.针对传统算法不足,提出了基于图像灰度梯度最大值累加的自动调焦算法.该算法通过计算中心像素的八邻域灰度梯度,以自动聚焦区域内各像素最大灰度梯度与最大灰度与最小梯度差值乘积之和作为新的评价函数,分析了该算法可以抑制噪音影响的原理;介绍了焦点搜索自适应变步长爬山算法原理和实现过程;最后进行算法性能实验验证.首先,利用不同算法对序列图像和加入高斯噪音的图像进行清晰度评价,结果证明该算法对含噪图像的清晰度评价准确,与传统算法相比该算法在抑制噪音方面具有优越性;其次,用不同聚焦算法进行序列图像自动调焦实验,结果显示传统算法会出现错误聚焦的情况,而该算法聚焦准确迅速,相比于传统算法具有明显优势.     

图像法自动调焦的最佳调焦区域选取算法

对分辨率较高的图像来说,调焦评价函数的计算耗时较多,会影响调焦的实时性。选用整幅图像中细节最丰富的子图像作为调焦对象,在保证调焦精度的同时,可改善调焦效率。为快速找到此区域,提出了基于自适应遗传算法(AGA)的寻优算法。在此算法中,用离焦子图像的加权熵作为适应度函数,自适应的改变遗传算法的交叉概率和变异概率,以避免结果陷入局部极值。实验结果表明,此算法具有运算复杂度低,稳定性好等优点,所选定的子图像具有良好的调焦特性曲线。     

基于1.2m望远镜系统实时自动调焦的清晰度评价算法

望远镜自动调焦技术在提高天文观测效率和观测精度方面有着重要的作用。针对云南天文台1.2 m望远镜系统在观测空间目标时受外界多重因素影响下的像点离散、能量分散等问题,提出了一种改进定心精度的半通量直径（HFDICA）实时自动调焦清晰度评价算法。该方法在进行图像预处理的基础上,采用改进的强度加权质心法（improved IWC）,以亚毫米的精度迭代计算星像质心;然后测出星像HFD,根据HFD值用双曲线法拟合出V型调焦曲线。经过大量实验表明,该算法在指导望远镜调焦时能够迅速找到焦点位置,其精确定焦率与高精度天文图像处理软件IRAF的计算结果相当,在调焦过程中平均处理时长为4.7 s,耗时仅为IRAF的1/10,满足1.2 m望远镜自动调焦的实时性与精度要求。所提方法的调焦效率大致提高37%,具有一定的可行性与实用性。     

不同对比度下自适应的自动调焦新算法

针对大多数自动调焦函数不能克服对比度变化引起的调焦曲线失去理想特性、陷入局部极小值甚至失去单峰性等问题,介绍了Zernike正交矩,分析了各阶Zernike矩的调焦函数曲线并且提出了一种新的基于Zernike正交矩的自动调焦算法,定义了此算法的公式.与几种常用自动调焦函数在不同对比度条件下进行了调焦效果的比较分析,验证了通过调整各阶Zernike矩的权重系数、可以灵活变换调焦公式,能够适应不同对比度下的调焦过程.实验比较了基于Zernike正交矩的自动调焦算法应用于完全对称型物体和非对称型物体时焦效果的差别,证明了该算法应用于圆形或球状等完全对称型的物体时调焦效果较好.     

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.     

光具座测量透镜焦距的自动调焦方法研究

在原来光具座测量透镜焦距的装置基础上 ,用 CCD代替人眼作接收器时 ,正确判定焦面是实验的关键。本文基于点扩散函数理论提出评定焦面的一种方法 ,并对这种方法进行理论分析。实验结果与理论分析相吻合。实验表明 ,该方法调焦精度可达到± 4 μm范围内 ,比目测精度提高了大约1.5μm。     

Multi-parameter fusion algorithm for auto focus

<正>A multi-parameter fusion algorithm(MPFA) for auto-focus(AF) is discussed.The image sharpness evaluation algorithm(ISEA) and zoom tracking method(ZTM) are combined for AF.The zoom motor position (z) and background complexity(c) are regarded as the main parameters of this algorithm.A priority table depending on z and c is proposed.Modified ISEA or ZTM is adopted according to the priority table value. The hardware implementation of the MPFA on Texas Instruments' Davinci digital signal processor is also provided.Results show that the proposed scheme provides faster focusing compared with the conventional approaches.     

高能闪光照相中Sobel算子的边缘检测方法

针对高能闪光照相中投影图像的特点,对数字图像处理中具有代表性的Sobel边缘检测算法进行了分析,发现该算法存在检测出的边缘粗和人为进行阈值的选取会造成边缘点的误判的缺点;为此提出了一种阈值确定方法和基于最大梯度的定位准则算法。改进的算法实测结果表明：该方法有效地解决了Sobel算子检测出的边缘过粗的问题,得到的边缘较细,定位精确,提高了边缘检测精度,可用于高能辐射照相中的边缘提取。     

基于GS加权改进算法的相位恢复

阐述了GS算法用于相位恢复的原理,并对算法的应用范围进行了扩展,不再局限于已知光瞳面和焦平面光强的情况。仿真中,选取了光束自由传输的两个垂轴截面,利用光强分布,采用了GS迭代算法对常见的几种波前畸变进行了恢复。针对相位恢复中GS算法收敛速度慢和精度低的问题,提出了迭代过程中,在光束输入端和输出端分别进行加权改进,给出了加权系数取值范围。仿真结果表明,这种改进有利于算法跳出局部极值,在加权值取1.2时,针对象散像差的恢复中,速度和精度提高了2倍左右,对一些其它常见像差的恢复精度也有所提高。     

基于GS加权改进算法的相位恢复

阐述了GS算法用于相位恢复的原理,并对算法的应用范围进行了扩展,不再局限于已知光瞳面和焦平面光强的情况。仿真中,选取了光束自由传输的两个垂轴截面,利用光强分布,采用了GS迭代算法对常见的几种波前畸变进行了恢复。针对相位恢复中GS算法收敛速度慢和精度低的问题,提出了迭代过程中,在光束输入端和输出端分别进行加权改进,给出了加权系数取值范围。仿真结果表明,这种改进有利于算法跳出局部极值,在加权值取1.2时,针对象散像差的恢复中,速度和精度提高了2倍左右,对一些其它常见像差的恢复精度也有所提高。     

An improved operator expansion algorithm for direct and inverse scattering computations

Abstract

In the first part of the paper we present an implementation of Milder's operator expansion formalism for acoustic scattering from a rough non-periodic surface. Our main contribution to the forward-field calculation is the development of two accurate ways of computing the order-zero normal differentiation operator N ₀. The accuracy of our implementation is tested numerically. In the second part of our paper we apply this approach, combined with a continuation method, to an inverse scattering problem. The resulting scheme performs significantly better than the classical first-order methods.     

基于改进差分进化算法的相机标定研究

目前相机标定多采用Tsai和Weng的基于非线性成像模型的分步标定法。在研究标定算法的过程中发现,待优化的目标函数具有多个局部极值点,采用传统的局部优化算法会导致迅速收敛到局部极值点,而非全局最优解,影响了标定精度。差分进化是一种收敛速度很快的进化算法,但当初始种群分布不够理想时,它可能快速收敛到局部极值点。将其改进后用于相机标定,提出了分步法与改进的差分进化算法相结合的相机标定方法。数据实验表明:标定精度比直接采用分步法有所提高。     

An improved Richardson-Lucy algorithm based on local prior

Ringing is one of the most common disturbing artifacts in image deconvolution. With a totally known kernel, the standard Richardson-Lucy (RL) algorithm succeeds in many motion deblurring processes, but the resulting images still contain visible ringing. When the estimated kernel is different from the real one, the result of the standard RL iterative algorithm will be worse. To suppress the ringing artifacts caused by failures in the blur kernel estimation, this paper improves the RL algorithm based on the local prior. Firstly, the standard deviation of pixels in the local window is computed to find the smooth region and the image gradient in the region is constrained to make its distribution consistent with the deblurring image gradient. Secondly, in order to suppress the ringing near the edge of a rigid body in the image, a new mask was obtained by computing the sharp edge of the image produced using the first step. If the kernel is large-scale, where the foreground is rigid and the background is smoothing, this step could produce a significant inhibitory effect on ringing artifacts. Thirdly, the boundary constraint is strengthened if the boundary is relatively smooth. As a result of the steps above, high-quality deblurred images can be obtained even when the estimated kernels are not perfectly accurate. On the basis of blurred images and the related kernel information taken by the additional hardware, our approach proved to be effective.     

基于改进的FAST-SURF快速图像拼接算法

针对SURF(speeded-up robust features)算法计算量大、图像拼接效率低的不足,以FAST(features from accelerated segment test)角点取代SURF斑点在图像重合区域提取特征点,使用SURF描述子进行特征点描述,通过描述子降维、自适应最近邻与次近邻比值法、几...