基于简化对焦模型的自动对焦窗口调整方法

提出一种基于简化对焦模型的自动对焦窗口调整方法用于数码相机自动对焦过程.根据初始对焦窗口和初始像距计算初始对焦窗口边界的视场角,镜头位置改变后,再根据此视场角和新的像距计算新的对焦窗口边界,进而调整对焦窗口,实现景物跟随.实验结果表明,该方法能够在物距未知的情况下近似地计算出目标的像高,与固定对焦窗口相比,能够避免背景信息的干扰,使评价函数具有单峰性.且该方法计算过程与图像内容无关,不受图像模糊程度的影响.     

基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别

提出了基于最小各向同性小波滤波的图像清晰度识别方法,对二维最小各向同性小波滤波提取图像特征进行了研究.直接将原始图像通过带通小波滤波器G0获得图像边缘信息,结合图像能量分析,建立了基于小波滤波的图像清晰度评价函数.利用构建的显微镜自动对焦实验平台,比较分析了基于小波滤波和拉普拉斯的评价方法.实验结果表明,采用基于各向同性小波滤波的自动对焦算法有更好的综合自动对焦性能.     

基于自动对焦技术的透镜曲率半径检测

为实现光学透镜曲率半径的快速准确测量,设计了一种基于自动对焦技术的非接触式透镜曲率半径测量方案。测量系统分别在被测透镜表面的顶点位置和曲率中心位置自动对焦,系统所记录的两个位置之间的距离即为曲率半径。针对透镜曲率半径检测应用,对自动对焦技术进行了改进:将连通区域提取技术应用于定位目标图像,提高了清晰度评价函数的灵敏度;利用均值比较法和三点法改进了传统爬山搜索策略。实验结果表明:基于自动对焦技术的透镜曲率半径检测是有效的,测量误差低于0.196%,测量重复性好于0.109%。该方法已经成功应用于透镜曲率半径测量仪。     

数字对焦光场成像清晰度评价方法研究

结合光场成像数字对焦空间域算法和频率域算法的区别,分别提出了适用的图像清晰度评价方式,并进行了仿真实验分析.空间域评价方法根据评价区域缩小图像重构数据量,频率域评价方法则将评价函数嵌入到图像重构过程中,改进后的方法相对传统方法提高了速度.     

数字对焦光场成像清晰度评价方法研究

结合光场成像数字对焦空间域算法和频率域算法的区别,分别提出了适用的图像清晰度评价方式,并进行了仿真实验分析.空间域评价方法根据评价区域缩小图像重构数据量,频率域评价方法则将评价函数嵌入到图像重构过程中,改进后的方法相对传统方法提高了速度.     

阵列像素器件投影显示系统中自动对焦评价函数研究

数字投影显示已成为现代数字显示领域的主流,阵列像素器件投影成像的的精确会聚,直接决定了显示的效果。阵列像素器件的自动对焦,是实现生产自动化的关键技术。以CCD(电荷耦合器件)采集阵列像素器件的局部投影图像为基础,试验和分析了梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子、方差函数和熵函数评价方法在阵列像素器件大屏幕投影显示系统中自动对焦的作用及性能。实验表明,方差算子具有良好的稳定性和对噪声的不敏感性,调节效果较好,可以作为这一特殊系统中的评价方法。     

一种抗噪声的图像自动对焦算法

传统的图像自动对焦算法易受环境噪声影响,导致焦距评价函数的单峰性、无偏性和灵敏度降低.提出了一种基于噪声抑制的图像自动对焦算法,采用Sobel算子加权滤波抑制噪声,再利用全局门限分割边缘像素,最后用四种算子作为对焦评价函数,得出对焦曲线.实验表明,该算法具有较好的抗噪声性能.     

基于图像清晰度评价函数的显微镜自动调焦技术研究

自动调焦技术是提高自动显微镜测量精度的一个重要手段,图像清晰度评价函数是计算机自动调焦中的关键技术。根据图像清晰度评价函数实现了显微镜的自动调焦。     

基于皮肤探测的自动对焦

用模式识别方法选择对焦窗口,对成像主体是人的情况进行了详细讨论.先对自动对焦中使用模式识别的必要性进行了深入的理论分析,然后讨论了具体的实现方法.利用人类皮肤颜色分布的特点来探测图像中的皮肤区域;用形态学操作来去除皮肤区域中的眼睛、鼻孔、嘴巴和其他非皮肤碎片;最后以所得的皮肤区域作为对焦窗口应用对焦评价函数.实验结果表明这种方法的实用性和有效性.     

一种自适应的自动聚焦算法

自动聚焦是图像测量和计算机视觉中的重要技术。研究发现,以前的一些自动聚焦算法,在没有噪声的影响下,效果较好,但一旦有噪声的影响,算法可能会失效,因此,提出了一种自适应的自动聚焦方法。首先通过一个基于局部小窗口的自适应门限将边缘像素和非边缘像素区别开来,然后再加上一个全局门限来进一步滤除噪声的影响,最后用一些自动聚焦算法来计算经过自适应处理后的图像,画出它们的聚焦曲线。经过大量的实验,结果表明,该算法不仅具有单峰性强,无偏性好,灵敏度高等特点,而且还具有很好的抗噪声性能。     

多分辨力分析在自动聚焦算法抗噪声性能中的应用

自动聚焦是数码设备、计算机视觉中的一项关键技术。自动聚焦过程中,聚焦的准确性和抗噪声性能至关重要。以高频分量作为度量的聚集评价函数具有灵敏性高、聚焦准确的优点,适用于实时系统,但是对噪声十分敏感,受噪声污染时可能导致聚焦失败。因此,提出了一种具有噪声稳健性的高频分量自动聚焦评价函数。该函数通过小波多分辨力分析提取高频分量,利用了信号的每个子带的小波系数存在一定相关性,而噪声不存在这样的相关性的特点,设定高频子带阈值,认为低于阈值的系数是噪声的贡献,大致分离图像信号与噪声信号,从而将其滤除。经过大量的实验,证明提出的方法具有单峰性好、灵敏度高等优点,特别是在抗噪声性能方面有很大提高。     

高保真图像与视频处理技术

得益于对图像技术多年的深入研究和持续投入,数字图像在空间、频域和时域的保真度一直稳步提升,现在已经可以赶上甚至超过传统胶卷。但是无论传感技术如何发展,总会有一些令人兴奋的新应用要求更高的图像精度。医药、空间、工程和科学领域的研究人员总是渴望得到更小尺度、更精确的图像细节。由于传感器件自身的保真能力受到物理定律的严格限制,所以用户不能指望仅仅靠传感器本身达到这些成像要求。而通过信号处理技术从算法上提高传感器件的成像精度已经并且将会在图像与视频处理以及机器视觉领域扮演重要的角色。介绍了高保真图像与视频处理领域的一些技术难题,并回顾了已经存在的和正在兴起的解决这些难题的科学方法和技术手段。     

基于指数律分布的图像快速盲复原算法

针对现有图像盲复原迭代算法多存在耗时较长和难以保证收敛性等问题,提出一种改进的快速算法.首先根据指数律重建原始图像的频谱,然后利用原始图像和降质图像的频谱关系,采用多方向综合估计方法得到点扩散函数.多方向综合估计方法可降低估计误差,增加算法的稳定性.最后利用得到的点扩散函数和维纳滤波法进行图像重建.与现有算法的对比实验结果表明,针对适合大量成像系统的G类点扩散函数,本算法可以得到更准确的点扩散函数估计,且降低了振铃效应的影响,取得更好的图像复原效果.     

基于红外图像边缘特性的自动对焦技术

与可见光图像相比,红外图像的分辨率较低,景物边缘较为粗糙,传统的自动调焦技术无法直接用于红外热成像系统。为了解决这一问题,采用基于红外图像边缘特性的自动对焦算法,建立快速有效的对焦评价函数,驱动高精度光机闭环控制单元,以实现快速、准确的红外自动对焦。系统包含数字处理单元和运动控制单元。其中数字图像处理单元主要进行红外数字图像的采集,利用Roberts梯度算子提取红外图像中的信息量,并统计边缘点数以评价图像的清晰度,实时计算序列红外图像中细节和信息量的变化量和趋势,从而提供运动控制单元所需的位置给定。运动控制单元则主要进行调焦电机的控制及驱动,完成自动聚焦的过程控制。最后,通过实验证明了该方案的有效性。     

自动调焦系统中一种调焦的判别方法

准确有效的调焦评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的关键环节,而调焦评价函数的好坏又直接影响着调焦系统的结构精度和运算的复杂程度。分析了灰度标准差比较法和灰度对比度比较法的优缺点,提出了经改进的灰度比较法作为调焦评价函数,该方法具有响应速度快、计算量小、信噪比高、可靠性好等特点。实验与分析结果表明,该方法对具有复杂细节和纹理特征的图像能得到较好的处理结果,而对于背景高亮度的图像则不能判断其是否聚焦。     

基于小波变换和非负支撑域递归逆滤波算法的盲目图像复原

提出了一种将自适应正则化方法与非负支撑域递归逆滤波(NAS-RIF)算法相结合用于小波域的盲图像复原算法.该算法先对降质图像进行小波分解,得到了图像在不同子频段的信息.在各个子频段采用NAS-RIF算法进行复原.针对各个子频段内图像的频率和方向特性,分别引入了不同的正则化约束项.在各个子频段估计出噪声方差,提出了根据噪声方差和图像局部方差来选取正则化参数.分别对两幅模糊图像进行了仿真实验,复原结果取得的信噪比分别为19.66 dB和23.86 dB.实验结果表明,复原效果相对于空间自适应正则化方法有一定的提高.     

基于VxWorks的电视图像测偏

Bt878A视频采集卡和Intel X86微机性能稳定、价格低廉.提出了一套利用Bt878A芯片的视频采集卡在Intel X86平台和嵌入式操作系统VxWorks上实现电视图像取差测偏的方案.通过开放高速缓冲,使PCI总线下,对于90×60像素的波门,处理时间由50 ms缩短到5 ms.     

基于图像处理和模式识别的网络图像监控系统

随着科学技术和生活水平不断的提高,人们的财产和人身安全问题已经不仅仅来自于传统的经验,而是逐渐的转变到虚拟的网络当中;为此,提高人们的隐私安全和财产安全需要加强网络监控,其中图像监控是较为主要的方面;加强图像监控的可靠性和实时性,是实现社会稳步发展和人民网络隐私安全的首要目标;应用计算机网络技术和现代化通讯技术相结合,综合图像处理技术和模式识别技术的应用,设计应用于网络图像监控系统是当前社会发展的安全技术保障之一;文章通过对图像监控进行简析,阐述图像处理技术和模式识别技术的相关方面,探讨研究网络图像监控中图像识别和处理方面的技术;通过对图像处理中的色彩均化和模糊识别实验,得出其对于网络中传播的图片辨识度和提取信息能力具有很高的发展。