基于灰色关联度的聚焦形貌恢复

针对目前鲜有聚焦评价函数能同时满足聚焦形貌恢复多个性能指标的问题,从邻域像素的灰度级差异性入手,提出基于灰色关联度的聚焦评价函数,并用于恢复表面形貌。采集部分聚焦序列图像,计算图像序列每一个像素点的聚焦评价值,最后重构表面形貌和全聚焦图像。实验表明,提出的算法能够恢复低纹理物体的形貌,精度较高,且具有较好的时间效率,可用于实际测量。     

基于图像区域像素重构的聚焦形貌恢复

为提高三维形貌图像的恢复精度,提出一种基于最大最小算子与区域像素重构的聚焦形貌恢复方法。利用最大最小算子判定图像序列中的噪声像素点,并采用中值滤波方法消除图像噪声。对图像序列进行区域像素重构,根据重构图像相邻像素的灰度差值设计聚焦评价函数,确定区域聚焦等级,实现聚焦形貌恢复。实验结果表明,该方法恢复的三维形貌图像精度优于传统形貌恢复方法,并对含噪图像具有较好的鲁棒性。     

基于图像处理的自动聚焦技术及应用

自动聚焦技术是提高压痕直径测量系统测量精度、智能化和自动化的重要手段.介绍了采用图像处理法实现压痕直径测量系统的自动聚焦技术,核心就是选择一个合适的图像清晰度评价函数.在研究了众多图像清晰度评价函数的基础上,提出了基于向量模型和改进DCT变换的图像清晰度评价函数,实验表明,提出的算法具有良好的单峰性、准确性、稳定性、可靠性和快速性.最后通过基于COM组件技术的Matlab与VB混合编程来保证算法实现和软件设计.     

基于聚焦形貌恢复的矿用截齿磨损测量系统

针对现有截齿磨损测量方法存在过程繁琐、精度低和成本高等问题,设计了一种基于聚焦形貌恢复的矿用截齿磨损测量系统。该系统利用聚焦形貌恢复技术对采集的截齿顶部圆锥序列图像进行处理,获得截齿顶部圆锥三维形貌恢复图,在此基础上得到截齿顶部圆锥表面的深度信息,从而计算出截齿顶部圆锥体积,并结合差值法得出截齿磨损体积。测试结果表明,该系统测量精确度达97.68%。     

数字图像清晰度评价函数的研究与改进

通过分析常见的图像清晰度评价函数,针对自动对焦系统中图像清晰度评价问题,提出了一种基于聚焦窗口的改进梯度评价函数算法。改进后的算法具有计算量小、实时性好、评价曲线单峰性好、灵敏度高、聚焦检测效率高等特点,可以更好地满足自动对焦系统对图像清晰度评价的要求。     

基于光学频率梳的高精度几何量检测系统

复杂结构高精度在线测量是航空航天等多个领域结构件生产过程中必要的环节,对产品质量起到决定性作用。针对现有手工测量方法结构特征尺寸精度低、三维形貌重建困难和数据一致性差等问题,提出了一种基于光学频率梳的非接触在线测量方法,并对结构件表面三维特征进行测量实验。该方法将机械平台与光学频率梳测量方法相融合,构建了以飞秒光学频率梳为基础的表面特征高精度测量体系。通过图像处理与分析获取表面三维点云数据,计算拟合得到被测物体的表面形貌特征,进而解算出被测物体的几何参数。实验结果表明：采用该测量方法和处理算法搭建的系统最大检测面积为900 mm×1100 mm,测量重复精度为0.01 mm,结合工控机数据处理软件,可实现自动化在线检测。     

纸张平整度视觉精密测量系统

针对纸张平整度测量,研究和提出了基于四步相移法的面结构光三维测量方法.首先,DLP投射正弦条纹图像到待测纸张表面,光栅条纹以1/4周期为步长平移扫描.然后由相机采集经待测纸张表面形貌调制后的结构光分布信息,并利用四步相移法获取结构光图像的相位主值.最后采用多频外差原理实现解调,获得绝对图像相位的解调信息,经相位与高度之间的映射关系得到纸张高度信息并重建出纸张表面形貌.采用纸张表面点云高度坐标的极差和标准偏差对其平整度进行定量评价.实验结果表明,测量精度达到0.1mm,测量时间小于2秒,其稳定性和测量精度能够满足纸张平整度的测量要求.     

基于深度估计置信度的聚焦形貌恢复

聚焦形貌恢复是非接触式三维重建领域中的重要技术手段。由于环境的影响和相机本身的限制,图像采集过程中会不可避免地产生噪声信息,影响重建精度。针对该问题,提出一种高精度、抗噪声的聚焦形貌恢复算法。使用聚焦评价函数对离焦序列图像进行评价,得到聚焦评价序列图像,并使用高斯拟合峰值法定位像素聚焦位置获得初始深度图。在此基础上,通过像素的聚焦评价曲线与灰度曲线之间的相似度衡量深度估计置信度,生成初始深度图的置信图,并将置信图作为引导图对初始深度图进行引导滤波,得到优化后的深度图。使用多组仿真离焦序列图像与真实显微离焦序列图像对所提方法进行性能验证,实验结果表明：所提方法在仿真与真实离焦序列中均能表现出优良的三维重建效果,在真实数据实验中,所提方法的所有指标均优于基于深度图优化的方法,与传统方法相比均方根误差分别降低64.8%和47.3%以上,相关系数分别提高2.18%和6.35%以上,具有更高的精度和更强的抗噪性,能有效提高聚焦形貌恢复精度。     

局部高效的SEM下三维测量法

针对微纳尺度三维扫描电子显微镜(3D SEM)形貌测量方法的配套算法缺失,严重限制其应用的问题,提出了基于视差—深度映射的微纳尺度三维测量方法。首先,建立视差与样品表面深度信息的映射模型;通过引入极线校正算法用以保证视差求解准确性;基于光流估计来进行对应点的匹配,获得稠密准确的视差图,保证了三维数据质量与精度;最后为了证明本文的D2D—SEM微纳尺度三维形面测量方法的有效性,与微纳测试领域较为常用的超景深三维显微镜(VHX—6000,KEYENCE)对比,对样品进行了三维测量与表征。结果表明:所提方法有效可靠。     

基于共聚焦图像序列的深度估计方法

提出一种基于共聚焦图像的深度估计方法。采用虚拟孔径技术把相机阵列获得的多视角图像合成得到共聚焦图像序列,并将其作为聚焦测距的数据源进行聚焦分析,实现对场景深度信息的估计。针对共聚焦图像的特点,将传统聚焦测距方法中的清晰度评价算法与颜色一致性评价算法相结合,提出一种聚焦度测量算法,该测量算法同时适用于图像中强纹理区域和弱纹理区域的聚焦分析。实验结果表明,该方法对聚焦判别的有效性较高,可以获得较准确的场景深度估计。     

一种改进的数字图像清晰度评价函数研究

图像自动聚焦时，由于噪声和不同光照条件影响图像质量，实时评价图像清晰度效果较差。本文比较了能量梯度函数、频谱函数、灰度熵函数、灰度变化函数评价图像清晰度的优劣，提出了一种改进的能量梯度闽值方法评价图像清晰度，建立了数学模型，并给出了三种不同物体的数字图像聚焦重复精度的试验结果和分析。试验结果表明：实时评价图像清晰度该方法速度快，计算量小，信噪比高，可靠性好，聚焦重复精度高。     

基于Laplace的显微物体三维形貌快速重构

显微物体表面三维形貌观测与分析在工业、医学、艺术、计算机等领域具有越来越重要的应用价值,也发挥着越来越重要的作用。该文以能够快速、廉价、非接触地重构出显微物体三维形貌为目标,提出一种基于改进的Laplace算子值进行图像的聚焦评价、高度测量和三维重构的方法,该方法通过计算每个像素点的改进Laplace值,帮助用户快速实现显微物体的三维形貌重构,将显微物体的形貌观测和分析从二维扩展到三维。大量的实验结果和用户体验反馈信息进一步验证了该方法的有效性和实用性。     

新型三维形貌测量系统SIFT算法改进研究

将测绘领域的三线阵摄影测量原理应用于运动物体三维形貌测量,提出一种基于三线阵CCD的新型三维形貌测量方法。针对新型测量系统获取的三线阵CCD影像同名点匹配问题,研究了常用的影像匹配算法,并选用SIFT匹配算法。由于传统SIFT匹配算法处理大尺寸图像耗时长、提取匹配点数少等不足,对算法进行优化,并提出基于新型大尺寸三维形貌测量系统的匹配搜索策略,确定最优匹配阈值,最后通过对比实验进行验证。实验表明,改进的算法能够解决匹配影像视角变化等问题,缩短算法处理时间,增加匹配点数,提高算法性能。     

基于光栅相位偏折的高反射曲面三维形貌测量

针对高反射曲面零件的三维形貌测量,提出基于迭代的光栅相位偏折测量方法,通过建立相位偏折信息与工件表面梯度和高度的对应关系,采用结合区域波前重构和路径积分的三维重建算法,由梯度恢复被测工件表面形貌.实验结果表明,该方法可实现对大面形或曲率较大的高反射曲面三维形貌的测量,测量范围达到150 mm× 150 mm×20 mm,测量精度约为40 μm.     

基于微观图像的加工表面3维形貌重建算法研究

切削加工表面由于微观不平度及镜面效应的存在,使得照射其上的光线具有多次散射及后向散射的特性,从而影响了以工件表面图像3维重建形貌的精度。提出了一种基于二向反射分布函数的表面重建算法,构造了以Hapke模型表达的金属切削表面重建方程。该算法以重建方程离散化为手段,计算出光源和物体的倾角和偏角,得到光源和物体的梯度值,最后采用全微分方程对物体表面高度进行恢复。通过对实际切削加工表面图像3维形貌重建结果与触针式测量结果的对比表明,重建形貌粗糙度轮廓贴近实测粗糙度轮廓,证明了本文算法的准确、有效性,为加工表面3维形貌的重建提供了新的思路和方法。     

快速自动聚焦算法在影像精密测高中的应用

快速、有效地实现聚焦是图像法测高的焦点,选择合适的焦点评价函数和设计高效的图像自动聚焦算法是其中的关键问题。在比较研究图像评价函数的基础上,选择灰度方差作为焦点评价函数,研究了一种粗略试探和微步距精确搜索相结合的自动聚焦算法,并分析了影像聚焦精度和速度的影响因素。该聚焦算法应用于自动影像测量仪,通过对各种材质的表面在变倍镜头的不同倍率下做聚焦和测高试验,获得结果并进行了详细的比较分析。结果表明,该算法稳定、可靠、高效,测量结果精确。     

基于稀疏表示的对抗网络图像聚焦形貌修复

传统方法在进行对抗网络图像聚焦形貌修复时,图像光影边缘修补效果不佳,图像去噪效果差,提出一种稀疏表示的对抗网络图像聚焦形貌修复方法.通过摄像机采集到基本的目标图像,利用计算机图像扫描程序对目标图像分别进行整体的与局部的图像扫描,采集需要修复的图像内部信息.使用图像融合法融合图像数据,提取特征点.通过预估字典矩阵确定字典类型,运用贪婪算法中的追踪匹配法,实现图像数据匹配与缺陷填补.使用平滑处理的方式改善线条与光影边缘部分,得到清晰的图像.实验结果表明,设计的图像聚焦形貌修复方法能够提高目标图像完整融合,提高图像修复清晰度,有效解决噪声问题.     

基于空域均值法的双频三维轮廓测量

针对传统双频三维轮廓测量方法存在分辨率低、数据处理时间长等问题,提出基于空域均值的双频三维轮廓测量方法。该方法通过空域均值图像对采集到的包含物体深度信息的双频结构光图像进行处理,得到物体表面的真实深度信息,提高测量效率和测量精度。通过对物体模型的测量,证明由该方法构成的系统输入、输出满足线性关系,并且可以实现高效、高分辨率的三维物体轮廓测量。     

基于相对清晰度的多焦距图像融合算法

针对现有图像域融合算法难以合理度量区域清晰度,导致融合结果出现"振铃"现象的问题,提出一种基于图像区域相对清晰度的多焦距图像融合算法.该算法定义了图像区域的相对清晰度判定指标,并根据多焦距图像像素邻域的相对清晰度来逐个选取聚焦清晰的像素点从而构成融合图像.实验表明,所提算法能取得优于其它算法的融合效果;特别是,它能较好保留源图像包含的细节信息,从而显著减弱融合结果中的"振铃"现象.     

基于图像矩函数的图像清晰度评价方法

自动调焦作为显微图像测量中的关键技术,其核心为图像清晰度评价函数。现有图像清晰度评价函数在对焦目标与背景的对比度较低时,评价曲线极易失去其理想特性,或灵敏度下降,造成聚焦精度的降低;或出现多个局部极值,造成调焦失败。针对这一问题,在分析离焦图像成像原理的基础上,提出一种新的基于图像矩的图像清晰度评价函数,并给出定义。新的评价函数由不同阶的图像矩加权构成,通过调节权重系数可以灵活控制评价函数的灵敏度和抗噪性。通过微小透明球体的显微图像序列对新的评价函数进行实验验证,并和四种常用评价函数进行分析比较。实验结果证明,在低对比度条件下,相对于其它四种常用评价函数,基于图像矩的图像清晰度评价函数在有效保持了如单峰性、无偏性等理想曲线特性的同时,在灵敏度及抗噪性方面也具有明显优势。