增量维纳滤波法在波前探测解卷积中的应用

一个常规的自适应光学系统通常包含三个重要环节：波前探测、波前校正和波前重构。因此对系统的技术要求非常高,造成系统复杂,成本昂贵。基于哈特曼-夏克波前探测的图像解卷积处理就是“事后”处理的一种,它省去了波前校正环节,使常规的自适应光学系统得到简化,降低了系统成本。其基本原理为对瞬时波面进行短时间曝光探测,同时记录相应的短时间曝光图像,来进行解卷积处理。将增量维纳滤波法应用于基于哈特曼-夏克波前探测的解卷积中,并对室内模拟点源情况下的三组畸变光斑图像数据进行了解卷积恢复处理。结果表明,将增量维纳滤波法应用于基于波前探测的解卷积是完全可行的,在室内模拟点源情况下,恢复的图像可以达到衍射极限分辨力。与维纳滤波相比,它扩展了噪声抑制因子的选取范围,在噪声抑制因子选取不正确的情况下,仍能得到比维纳滤波更好的结果。     

干涉多光谱卫星图像序列编码

星载干涉多光谱图像序列通过图像匹配实行定位形成光谱序列,相邻图像之间具有很强的相关性,与一般图像序列不同的是,相邻图像之间具有明显的平移特点。为了充分利用这一特点实现有效的图像压缩,同时减少编码系统复杂度,提出了一种新的图像序列编码方法,通过小波域系数匹配算法检测出相邻图像之间的相对位移量,然后对差值图像进行类似于单幅图像的编码,从而提高了总体编码效率。本算法具有与相同单幅图像编码算法相当的低复杂度特点,只需要对单幅图像与模板的差值进行基于小波变换的编码,从而避免了基于三维小波变换的编码算法对系统存储量要求大以及编码延时大的缺陷。仿真结果表明,本算法比基于三维小波变换的编码算法效果更好。     

航天光学遥感器像移速度矢计算数学模型

随着地面影像分辨力愈来愈高的要求,航天光学遥感器实时精确补偿摄影时地物产生的像移,已成为必需解决的关键技术之一。论述了航天光学遥感器在对星下点摄影时,通过建立从地面景物到像面的七个坐标系,进行14次线性变换,获得了具有15个参量的像面位置方程、像面速度方程,推导出像面上像移速度矢的计算公式,对影响像移速度矢的11个参量进行误差分配,以及应用蒙特卡罗法(统计试验法)进行误差综合。该理论方法已得到了实际应用,从获得的遥感图像达到的分辨力、奈奎斯特(Nyquist)频率处的传递函数、信噪比和平均灰度层次均充分证明了该研究结果的正确性。     

阴影像与眼像差仪的几何光学原理

Howland像差仪是一种由正负柱透镜中间夹着格栅组成的系统。它通过检出人眼透过像差仪所视的变形格栅图中的偏移变形量,来获得对应的人眼的波像差信息。建立了该系统的等效光学成像模型,从格栅所成阴影像的概念出发,得到其成像公式,给出人眼波像差计算方法。     

在大学物理教学中使用Matlab制作图像和动画的几个实例

从一些典型实例出发,介绍Matlab在大学物理中的具体应用．指出在大学物理课程中适当地加入Matlab图像和动画,可进一步推动基础课程教学方法的现代化进程,使教学内容更加形象、生动而同时兼具科学性．     

一种新型陀螺动态漂移检测系统的设计

在分析传统陀螺动态漂移测量方法的基础上,介绍了一种新的高、低温陀螺动态漂移测量系统的原理和结构设计。该系统由计算机软件控制其检测全过程,系统的中心部件由CCD摄像机、图像采集卡和处理软件等构成。处理软件用VC开发而成,利用一种快速的目标跟踪算法,它能实时的跟踪目标并能画出其运动轨迹,计算出陀螺的动态漂移。实验证明了该系统的简单性和实用性,其分辨最小动态漂移角度的能力不低于1.8′。     

基于边缘软判决的小波域自适应图像去噪

提出了一个新的图像去噪方法。该方法基于非抽样小波变换的多分辨分解,在各尺度下对小波系数进行了边缘和非边缘分类,并根据它们的不同统计特性运用了不同的估计技术。鉴于边缘分类的不确定性,提出了依概率的软分类技术,通过计算边缘发生的概率,判决当前系数应该采用哪一种估计。仿真结果表明:该方法在滤除图像噪声的同时,边缘得到了保持,较目前存在的一些方法更具有优越性。     

基于图像处理的人眼注视方向检测研究

提出了一种基于图像处理技术以实现人眼注视方向的实时检测方法。研究了人眼瞳孔、眼眶的位置、形状及其与视线方向的关系。以人眼注视不同方向时,眼睛瞳孔位置和眼眶形状产生的差异为基础,通过对所拍摄的眼部图片进行实时处理与分析,实现了对人眼注视方向的实时检测。实验结果表明了该方法的可行性及有效性。     

利用DIP技术测定荷质比

将数字图像处理(DIP)技术用于汞546.1nm谱线塞曼分裂横效应π谱线、σ谱线的图像处理,建立了CCD实时测量系统。通过多图像平均,图像细化,取样分析,快速方便地测量计算了电子的荷质比。结果表明,直接测量无法分辨的σ谱线可以通过数字图像处理测量;测量π谱线引起的相对误差小于1%,比直接测量法降低了近一个数量级。     

基于算术-几何均值距离的多模态图像配准

根据图像灰度联合概率分布函数与图像相似程度之间的关系,提出了一种基于算术 几何均值距离的多模态图像配准新测度。与基于信息论的测度不同,新测度不再要求概率分布必须满足连续性的要求。实验结果表明,所提出的新测度比基于信息论的测度具有更强的噪声鲁棒性和计算量更小。