子孔径光学检测拼接准确度实验研究

实验研究了子孔径光学检测的拼接准确度.实验选取9个子孔径进行拼接,同时利用ZYGO干涉仪来测量子孔径和整个被检面的表面面形.实验发现,测量基准子孔径和整个被检面的时间间隔对子孔径拼接准确度的评价存在严重影响.为此,重点研究了产生影响的原因并提出了消除测量基准子孔径和整个被测面时间间隙影响的方法.最后,利用该方法研究了子孔径重叠面积对拼接准确度的影响.结果显示,当重叠面积比为7%时,PV和RMS的拼接误差分别为0.03λ(λ=632.8 nm) 和 0.01λ,并且重叠面积比和拼接准确度呈近似线性关系.     

子孔径拼接检测非球面的初步研究

使用子孔径拼接技术可以无需补偿器、大口径的辅助镜、全息图等辅助元件实现对大口径、大偏离量、高陡度非球面甚至离轴非球面的检验,而且可以同时获得中高频的相位信息,大大地提高了测量精度,降低了成本。在总结了常用检测非球面方法优缺点的基础上提出了利用圆形子孔径、环形子孔径检测非球面的基本原理,并对其步骤的实现、数学模型的建立和拼接算法的开发进行了分析和研究。结果表明,子孔径拼接检测技术可以作为补偿检验以外的另一种定量测试非球面的手段,可以和其它检测方法相互验证,从而确保检测的准确性和可靠性。     

基于子孔径拼接的Hindle球检测法

为了能够准确获取基于子孔径拼接的Hindle球检测大口径双曲面镜的Hindle球参数,研究了Hindle球检测凸双曲面镜的理论模型,并从几何光学入手,讨论了基于子孔径拼接的Hindle球检测法的系统结构,推导了符合子孔径拼接要求的小口径Hindle球的参数计算式。对一个凸双曲面镜进行了在不同测量环带数目下的基于子孔径拼接的Hindle球检测法和经典Hindle球检测法的Hindle球参数对比。结果表明该Hindle球检测方法使Hindle球参数更合理。     

子孔径拼接干涉检测实验研究

为了满足国内ICF系统大口径光学元件的检测需要,提出了子孔径拼接干涉检测的方法。该方法是利用小口径干涉仪对大口径光学元件进行高精度波前检测。建立了拼接检测计算的模型。利用最小二乘法计算得到拼接参数,从而恢复大口径光学元件的全孔径波前相位分布。在理论分析的基础上设计了一套检测装置,对该装置的稳定性进行了实验研究。进行了两口径拼接检测的实验。拼接结果与全孔径检测结果进行了比较。结果表明,该检测方案能够满足大口径光学元件的检测要求。     

基于子孔径拼接法测量高精度反射镜

为了解决高精度光学反射镜的子孔径拼接检测问题,基于最小二乘拟合,依据拼接算法建立数学模型,编制了拼接程序,同时对口径为Φ120 mm的平面反射镜进行了拼接检测。检测中,基于标记点确定子孔径间的相对位置,完成子孔径间的对准。分别基于全口径检测结果与自检验子孔径测试结果对拼接结果进行精度分析。实验结果表明：拼接结果无“拼痕”,拼接结果与全口径测试结果、自检验子孔径测试结果一致; 拼接结果与全口径面形测试的PV值与RMS值的偏差分别为0020 λ与0002 λ,验证了检测的可靠性和准确性。     

基于子孔径拼接法测量高精度反射镜

为了解决高精度光学反射镜的子孔径拼接检测问题,基于最小二乘拟合,依据拼接算法建立数学模型,编制了拼接程序,同时对口径为120 mm的平面反射镜进行了拼接检测。检测中,基于标记点确定子孔径间的相对位置,完成子孔径间的对准。分别基于全口径检测结果与自检验子孔径测试结果对拼接结果进行精度分析。实验结果表明:拼接结果无拼痕,拼接结果与全口径测试结果、自检验子孔径测试结果一致; 拼接结果与全口径面形测试的PV值与RMS值的偏差分别为0.020 与0.002 ,验证了检测的可靠性和准确性。     

基于等效节点的子孔径拼接系统公差分析

在子孔径拼接系统中,各子孔径之间的倾斜与位移对整个系统的成像质量有直接影响,本文应用动态光学理论中等效节点概念,根据各个子孔径倾斜及轴向与垂轴位移位移时等效节点也将发生相应移动的原理,利用拼接元件形成像点的位移引起的各个子镜形成像点叠加误差形成的弥散圆尺寸变化之间的关系,简化了子孔径倾斜与位移对拼接系统像质影响的分析与...     

方域斜率子孔径拼接及其精度理论分析

子孔径拼接方法在大口径光学元件检测中发挥着重要的作用,关于子孔径拼接精度研究也受到广泛重视。子孔径斜率数据可由哈特曼探测器测得,被测光学元件上每个子孔径上的斜率数据通过最小二乘法进行拼接。测量过程中,测量数据不可避免含有随机噪声,这将影响拼接参数(如倾斜)的不确定度。推导了误差传递公式及评价拼接精度的公式,并分别计算了并行拼接和串行拼接中任意子孔径上每一点的拼接误差。在0.06s的随机噪声下,拼接斜率的统计误差与理论误差之间的差别在10-9 rad量级。模拟实验结果证实了所提出的拼接精度公式的正确性,可以用来评价拼接精度,并从理论上给出了并行拼接误差小于串行拼接误差的原因。     

基于等效节点的子孔径拼接系统公差分析

在子孔径拼接系统中,各子孔径之间的倾斜与位移对整个系统的成像质量有直接影响.本文应用动态光学理论中等效节点概念,根据各个子孔径倾斜及轴向与垂轴位移位移时等效节点也将发生相应移动的原理,利用拼接元件形成像点的位移引起的各个子镜形成像点叠加误差形成的弥散圆尺寸变化之间的关系,简化了子孔径倾斜与位移对拼接系统像质影响的分析与计算.通过在子孔径拼接原理样机结构设计与公差分析中的应用,得出原理样机的倾斜公差为4 μrad,位移公差为6 μm,使原理样机的子孔径装配调整得到了有效控制.     

子孔径拼接检测光学系统波前机械定位误差补偿算法

为了实现大口径光学系统波前子孔径拼接干涉测量,保证子孔径采样数据准确定位,提出了子孔径拼接定位补偿算法。介绍了该算法原理,分析了该算法子孔径定位误差补偿能力。首先根据被检光学系统和子孔径口径大小规划出采样子孔径布局,在子孔径采样装置机械精度误差范围内对子孔径进行拼接,根据所求子孔径定位误差补偿系数和调整误差系数,得到被检全孔径波前,完成大口径光学系统波前的拼接检测。通过仿真验证了该算法的可行性,在机械平移定位精度为1 mm和转动角定位精度为0.5°时,用该算法实验检测口径为200 mm的光学系统平面波前。检测结果表明该算法稳定可靠,能有效补偿机械精度引起的子孔径定位误差,从而可放宽对机械定位精度的要求。     

Nighttime Image Stitching Method Based on Guided Filtering Enhancement

Image stitching refers to stitching two or more images with overlapping areas through feature points matching to generate a panoramic image, which plays an important role in geological survey, military reconnaissance, and other fields. At present, the existing image stitching technologies mostly adopt images with good lighting conditions, but the lack of feature points in scenes with weak light such as morning or night will affect the image stitching effect, making it difficult to meet the needs of practical applications. When there exist concentrated areas of brightness such as lights and large dark areas in the nighttime image, it will further cause the loss of image details making the feature point matching unavailable. The obtained perspective transformation matrix cannot reflect the mapping relationship of the entire image, resulting in poor splicing effect, and it is difficult to meet the actual application requirements. Therefore, an adaptive image enhancement algorithm is proposed based on guided filtering to preprocess the nighttime image, and use the enhanced image for feature registration. The experimental results show that the image obtained by preprocessing the nighttime image with the proposed enhancement algorithm has better detail performance and color restoration, and greatly improves the image quality. By performing feature registration on the enhanced image, the number of matching logarithms of the image increases, so as to achieve high accuracy for images stitching.     

子孔径拼接干涉测试技术现状及发展趋势

子孔径拼接测试技术拓展了标准干涉仪的横向和纵向动态范围,能够以低成本、高分辨率检测大口径光学元件。按子孔径形状的不同,分别介绍了其工作原理,综述了该技术国内外20多年来的发展历史和技术现状,最后在分析比较的基础上提出了该技术研究的几个可能发展方向和应用前景。     

基于灰度变换的红外图像实时分割算法

针对高灰度等级红外数字图像提出了一种基于灰度变换的实时分割算法.通过实时分析原始图像中几个小区域的灰度直方图,自动确定分割阈值,将原始图像通过灰度变换实时转换为低灰度等级图像.该算法能够将高灰度等级的红外数字图像实时显示在普通显示器上,并且能够有效抑制背景并保留目标灰度信息.由于变换后的图像灰度等级较低而且背景及噪音信息较弱,极大地提高了红外跟踪器的性能.     

大口径凸非球面反射镜的拼接检测算法研究

大口径凸非球面子孔径拼接干涉检测中的各子孔径之间为离轴形式,各子孔径之间除了平移和倾斜变换外,还含有旋转变换,测量结果中不可避免地会出现参考面未对准的情况,当进行数据拟合处理时,需要把由未对准造成的误差去除。本文在平面检测的最小二乘拟合基础上,对拟合算法进行了改进,从而实现了离轴子孔径的拼接检测拟合。为了验证算法的有效性,采用Matlab对口径为1m的大口径凸非球面的子孔径拼接检测的拟合过程进行了仿真实验,实验结果表明,离轴式大口径凸非球面干涉检测的子孔径拼接可采用改进后的最小二乘法拟合而成,且拟合精度可达到0.0048λ。     

基于均值偏移的灰度图像分割方法

针对灰度图像分割往往存在的过分割或欠分割问题，提出了一种基于均值偏移的图像分割方法．该方法通过联合像素的空间位置和灰度特征，建立图像的特征矢量，构造基于像素的位置和灰度的改进核函数直方图．采用均值偏移算法搜索图像的特征模式，并以此对图像进行平滑滤波和分割．对以地物为背景的图像分割结果表明，该方法既能抑制具有纹理的大片背景，又能提取出面积较小且轮廓清晰的物体，分割的物体完整且符合人眼视觉，较有效地避免了图像过分割和欠分割的问题．     

基于亮度对比度传递的红外与可见光图像融合方法研究

基于亮度一对比度传递技术提出了一种红外和彩色可见光图像的融合方法,该算法通过对红外图像和可见光图像在HIS空间进行二次融合,保留了可见光图像的颜色特性,并获得一幅具有良好亮度和对比度效果的融合图像。实验结果表明该方法融合噪声小、细节缺失少、融合速度快。     

基于灰度统计的快速模板匹配算法

针对传统的基于灰度值的匹配算法计算量大、时间复杂度高的缺陷,提出了一种基于灰度统计的快速模板匹配算法,以十字特征直线代替模板进行粗匹配,仅对搜索图中像素点数目较少的一段灰度区域进行匹配,从而大大减小了计算量,使匹配速度得到极大提高.仿真实验证明本算法匹配速度快、较传统的灰度相关算法快了二至三个数量级,具有较强鲁棒性.     

基于灰度冗余图像融合增强研究

为了改善原图像直方图像素灰度分布集中于低灰度级,与经过常规直方图均衡化处理的图像直方图像素灰度分布集中于高灰度级且均具有灰度冗余的图像增强效果,提出了一种新的图像增强算法.对原始图像进行常规直方图均衡处理,并对原始图像与进行了常规直方图均衡处理的图像分别在尽可能大的范围内进行映射,使两者变换后都尽可能去除灰度冗余而有较大的动态范围.取变换后的两图像各自的优点,融合成一幅效果最好的图像.实验结果验证了理论分析的正确性.     

An Improved Stereo Matching Algorithm for Vehicle Speed Measurement System Based on Spatial and Temporal Image Fusion

This paper proposes an improved stereo matching algorithm for vehicle speed measurement system based on spatial and temporal image fusion (STIF). Firstly, the matching point pairs in the license plate area with obviously abnormal distance to the camera are roughly removed according to the characteristic of license plate specification. Secondly, more mismatching point pairs are finely removed according to local neighborhood consistency constraint (LNCC). Thirdly, the optimum speed measurement point pairs are selected for successive stereo frame pairs by STIF of binocular stereo video, so that the 3D points corresponding to the matching point pairs for speed measurement in the successive stereo frame pairs are in the same position on the real vehicle, which can significantly improve the vehicle speed measurement accuracy. LNCC and STIF can be used not only for license plate, but also for vehicle logo, light, mirror etc. Experimental results demonstrate that the vehicle speed measurement system with the proposed LNCC+STIF stereo matching algorithm can significantly outperform the state-of-the-art system in accuracy.