数码相机原理与系统设计研究

介绍了数码相机的工作原理 ,分析了数码相机的系统结构 ,提出了设计数码相机的处理流程。典型的数码相机系统有镜头、闪光灯、光学取景器、LCD显示屏、图像数据存储扩展设备接口、图像数据传输接口、供电系统以及核心处理器等八个主要模块。数码相机的数据流向从图像传感器开始 ,止于图像数据的存储和传输。数据流的处理主要包括模数转换、光学黑电平钳位、针对镜头的边缘畸变的运算修正、坏像素处理、白平衡处理、伽马校正、色彩合成处理、边缘检测 (锐度检测 )和伪彩色检测 (伪彩色抑制 )、JPEG压缩和图像存储器等模块     

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。     

高功率激光驱动器光束自动准直目标定位算法

为满足高功率激光驱动器光束自动准直的高精度和实时性要求,提出了一种快速高精度的自动准直目标定位算法。首先利用变结构元广义数学形态学边缘检测算法在充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响,然后采用拉格朗日多项式插值算法对圆目标轮廓进行快速亚像素定位,最后利用最小二乘拟合以及几何形心拟合的方法实现图像中光斑目标中心的精确定位。该算法在神光Ⅱ升级装置的光路自动准直中得以验证,实验结果表明八路预放光路准直时间小于3 min,主放光路准直时间小于7 min,主放输出光束近场准直准确度优于0.2%,远场指向准确度优于0.2(RMS)。     

车辆轮对踏面缺陷的光电检测方法研究

铁路车辆轮对踏面的擦伤与剥离是车辆在运行过程中形成的一种常见的不规则表面缺陷,是轮对检修过程中必须检测的一个项目。提出了一种利用光电技术非接触测量此表面缺陷的方法。该方法在轮对旋转条件下,用精密激光位移传感器对踏面进行快速扫描,采集值经处理后被转换为数字图像,再通过图像处理识别是否存在表面缺陷。必要时通过对缺陷部位的往复扫描,更准确识别出擦伤与剥离是否超出段修限度。该方法可有效检测出踏面缺陷,重复性好,可满足车辆段修现场使用要求。     

用高斯非均匀采样解决自动聚焦中的误判

在自动聚焦系统中,对焦窗口的选择直接影响对焦的速度和准确性。若窗口过大,则不仅会增加计算量,而且背景图像太多会引起误判;若窗口太小,则会导致目标偏离窗口,也会引起误判。引入非均匀采样,可以保证图像中央区域的高分辨率和较大的视场范围,有效地提高了对焦的准确性,减少了数据量,加快了对焦速度。     

基于形态学4子带分解金字塔的图像融合

提出了一种基于数学形态学滤波的多分辨力图像融合。这种融合方法使用了形态学开闭运算构造了低通与高通滤波器,将原始图像分解为4子带图像金字塔和4子带方向衬比度图像金字塔。然后利用方向衬比度和区域标准差进行图像融合得到融合的4子带图像金字塔,最后应用子带图像重构得到融合图像。融合实验表明,该方法优于传统的形态学金字塔图像融合,衬比度金字塔图像融合和小波分解图像融合。     

简单有效的运动汽车投影阴影分割算法

在实时的车型识别系统中,由于光照的影响,需要一种简单快速有效的方法将汽车车体与其阴影分割开。利用阴影的光谱属性,同时根据阴影的几何特征及阴影区域内的点和汽车的空间位置、形状等相关特点,提出一种基于小波变换多分辨率特性的阴影分割算法,该算法能有效地分割出阴影与目标之间的分界线。先利用阴影的光谱属性对阴影进行粗分割,然后利用小波变换的多尺度性对候选阴影点进行特征提取,从而获取最后的阴影分界线。该方法不需要事先确定光源的方向、车体的彩色信息和背景纹理信息,能有效地分割任何颜色、任何背景纹理下、任何光源方向下的运动汽车投影阴影。实验表明,该方法定位准确,处理速度快,抗噪能力强,为进一步的车型识别提供基础。     

颜色失真二维彩色条形码的自适应阈值机读法

采用紫外辐照加速老化方法研究纸基彩色条形码的褪色规律。基于CIELAB模型分析紫外辐照累计时间与二维条形码色差的关系，对4色打印标签的检测结果表明：品红色褪变速率较大，青色、黄色和黑色的褪变速率逐次减小。基于RGB三基色直方图和概率统计原理，提出能有效校正颜色失真、正确机读二维条形码的“自适应阈值法”。实验表明：对于紫外25h加速老化后的褪色条形码，“自适应阈值法”的机读误码率≤0.05%。该研究结果为褪色彩色条形码标签进入实用阶段提供了实验依据。     

高温超导热图像信号采集和处理系统

本文介绍一种高温超导热图像信号采集和处理系统，采用在ＰＣ机中插入采集板的硬件结构和Ｃ语言与汇编语言混合编程的软件设计方法，实现了对高温超导热图像信号的采集和图像处理，图像管理，图像显示等多种功能。     

二维高斯分布光斑中心快速提取算法研究

在深入分析二维高斯分布公式的基础上,通过将光斑中心整像素坐标和亚像素坐标进行分离,推导出一种无需求解广义逆矩阵的高斯曲面解析算法,该方法综合利用窗口内的所有像素灰度信息,通过解析表达式直接计算高斯分布光斑的亚像素中心位置;并且对传统高斯曲面拟合法求解过程进行了优化,提出一种更加高效的定参高斯拟合法。与传统高斯曲面拟合法相比,提出的两种方法具有基本相同的稳定性和定位精度,但运行效率分别提高了278倍和78倍以上。