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.     

一种基于非锐化掩蔽模型的无偏振片成像技术

液晶透镜是一种新兴的可以电控调焦的液晶器件,无需机械移动就可以实现对焦、变焦和深度测量,因此被广泛应用于摄影摄像、显微成像、虚拟现实等领域。提出一种优化的液晶透镜无偏振片成像技术。该技术结合非锐化掩蔽模型,通过分析图像像素值的变化,估算得到环境光中寻常光分量的占比,并使用非对焦图像和对焦图像进行处理,获得高质量图像。实验结果表明,优化后的技术能够有效增强图像对比度,获得优质图像。     

一种基于修正直方图的图像增强算法

针对雾天降质图像对比度低的问题,提出了一种基于修正直方图的图像增强算法。统计图像的直方图时,每个像素分为两部分,一部分累加到当前像素灰度级,剩余部分按灰度级平均分配,实现直方图的修正,然后根据修正直方图产生灰度映射函数,由于每个像素只有一部分累加到当前灰度级,这样可以避免局部图像的过度增强。实验表明,该算法比经典的直方图均衡化算法、局部直方图均衡化算法有更好的增强效果。     

去散焦模糊的折反射全向成像系统设计

随着高分辨率传感器和大光圈的采用,光圈和反射面曲率造成的折反射全向成像散焦模糊问题越发突出。提出了一种有效去除散焦模糊的折反射全向成像系统设计。理论分析折反射成像散焦模糊的原因,建立全向图点扩展函数与实景空间物点及成像系统虚像位置的关系;在一次曝光成像时间内匀速旋转镜头对焦环,通过累积曝光使全向图散焦模糊核具有期望的空间不变性;利用反卷积算法对散焦模糊全向图进行复原,得到全局清晰的全向图像。该方法较好地解决了折反射全向成像散焦模糊问题,对提高折反射全向成像质量,促进其在相关领域的广泛应用具有重要意义。     

基于饱和像素剔除的自动对焦评价函数

对含光源等过亮区域场景的自动对焦较为常见,这些区域导致了图像像素的饱和,然而所提出的现有的评价函数适用于一般场景,无法适用于像夜景光源的场景。针对这一问题,通过分析饱和像素在离焦过程中的特性,提出了一种去除饱和像素的图像清晰度评价方法,且其可以用于评估包含光源或者过亮区域场景的图像质量。通过对大津法进行修改得到对焦窗口二值图,并利用形态学膨胀手段扩展饱和像素区域,以防止其在离焦过程中产生弥散,得到去除饱和像素区域的模板,将其作用于梯度信息矩阵,计算得到去除饱和像素影响的平均梯度值作为自动对焦评价函数。通过多组离焦序列图测试了所提出的评价函数,并与其他4种常用的评价函数进行比较,结果表明,此自动对焦评价函数适用于含有光源等过亮区域场景的拍摄,具有良好的无偏性、单峰性、稳定性且覆盖范围较广。     

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。     

角膜地形图仪中实时图像检测EI北大核心CSCD

为实现角膜地形图仪中实时图像检测,找到一种图像清晰度评价函数对实时角膜图像进行快速、稳定、精确的判别至关重要。基于角膜地形图仪中光学成像系统,分析系统离焦对图像清晰度的影响,并提出一种关于图像清晰度的评价方法。该方法选择拉普拉斯函数作为全局图像粗调的评判参数,通过霍夫圆变换及亚像素边缘检测来确定图像的中心点,并采用Sobel算子与Canny算子相结合的边缘检测方法根据中心点找出最清晰边缘,从而实时获得最清晰的角膜图像。实验表明,该方法具有很好的稳定性和抗噪性,能够准确、有效地评价角膜图像的清晰度,可用于角膜地形图仪中实时图像的精准检测。     

高精度角膜曲率半径测量系统

为了实现成像角膜曲率计沿光轴方向的精确对准,提高角膜曲率的测量精度,设计了一种高精度成像角膜曲率测量系统。对该系统的成像光源、成像光学系统、干涉测量系统等进行研究。通过LED阵列均匀照射靶环形成光源;成像物镜采用双远心镜头,使景深变大,有利于对准测量,同时保证成像物镜的放大率不会受景深的影响;引用低相干干涉测量技术,利用低相干干涉信号定位角膜顶点和测量光源的位置,利用光栅尺监测扫描反射镜的位置,实现了角膜顶点到测量光源距离的精确测量。最后,分析了该系统成像物镜放大率的稳定性和角膜曲率测量误差,在理论基础上,做出了实验样机,用所设计的样机对标准角膜模拟眼进行测试,系统精度达到±0.02 mm,基本满足角膜曲率的测量要求。     

角膜地形图仪中实时图像检测

为实现角膜地形图仪中实时图像检测,找到一种图像清晰度评价函数对实时角膜图像进行快速、稳定、精确的判别至关重要。基于角膜地形图仪中光学成像系统,分析系统离焦对图像清晰度的影响,并提出一种关于图像清晰度的评价方法。该方法选择拉普拉斯函数作为全局图像粗调的评判参数,通过霍夫圆变换及亚像素边缘检测来确定图像的中心点,并采用Sobel算子与Canny算子相结合的边缘检测方法根据中心点找出最清晰边缘,从而实时获得最清晰的角膜图像。实验表明,该方法具有很好的稳定性和抗噪性,能够准确、有效地评价角膜图像的清晰度,可用于角膜地形图仪中实时图像的精准检测。     

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。