基于模糊自适应Kalman滤波的机械手动态图像雅可比矩阵辨识

提出了一种改进的基于模糊自适应Kalman滤波的动态图像雅可比矩阵辨识方法.该方法在机器人参数和滤波参数未知而且视觉成像模型动态变化的情况下,通过模糊逻辑自适应控制器在线监测滤波残差均值和残差协方差误差,对过程噪声参数Q和量测噪声参数R进行自适应调节,实现了未知环境下动态图像雅可比矩阵的稳定辨识.通过微装配机械手运动实验验证了该方法的有效性.     

基于局部运动模糊图像的测速方法

针对在静止背景中运动的目标对所拍摄图像造成的局部运动模糊,建立了运动速度与图像上运动模糊尺度、目标距离以及曝光时间等相机参数间的对应关系,提出了一种局部运动模糊点扩展函数的参数辨识算法.目标运动方向信息由傅里叶频谱和Radon变换得到.当运动模糊方向调整为水平后,经图像分割,改造的Prewitt算子进行边缘检测,二值图像与边缘图像对应区域上各行进行自相关三个步骤,运动尺度由统计信息确定,并在此基础上完成目标速度的测量.实验结果表明,本文算法对形体较为复杂目标的局部运动模糊参数辨识具有良好的效果,实验测得的运动速度与实际平均速度的误差都在7%以内,有利于自动完成,具有较好的实时性.     

基于快速CCD位移探测的运动模糊图像的恢复

提出了一种可以对被任意形式的运动所造成的退化图像进行恢复的方法,给出了理论推导,并建立了一套实现系统.解决了以前的恢复方法存在的只能恢复特定运动形式(如匀速直线运动)的模糊图像的局限性问题.在主CCD曝光的同时,利用低分辨力的黑白快速CCD获得多帧图像,根据这些图像序列来计算位移,然后求得相对运动的瞬时速度,根据理论分析,点扩展函数和瞬时速度有着对应的关系,进而计算出模糊过程的点扩散函数(PSF),并用来RL迭代法来恢复模糊图像.实验结果表明,这种恢复方法对任意运动形式造成的模糊,能够得到较好的恢复效果.     

基于差分自相关的运动模糊图像尺度参数识别

在运动模糊图像盲复原的过程中,对点扩散函数(PSF)进行准确识别具有非常重要的意义.当识别出运动模糊方向后,二维PSF的识别问题就可以转化成一维PSF的识别,进而提出用一阶差分自相关的方法识别运动模糊尺度.给出了差分自相关方法用于尺度识别的理论分析,重点研究和推证了在该方法下噪声对模糊尺度识别的影响,提出了改进的差分自...     

高斯型点扩展函数估计的最近邻算法

本文针对计算光学切片中的最近邻算法提出了一种改进算法.通过小波变换计算出高斯点扩展函数的方差值,再根据相邻图像成像及高斯函数特性,得出所需的高斯型层间点扩展函数.同时,文章还给出了两种高斯型层间点扩展函数方差的获得方式及获得过程,对最近邻算法中的加权因子的取值范围做出了讨论,对传统的最近邻算法做出了改进.实验表明,本算法能够更有效地复原符合最近邻要求的切片图像.在点扩展函数未知的情况下,复原效果要优于传统方法.     

基于单阈值PCNN的边缘-参数运动模糊辨识算法

针对存在着无旋转角度的线性位移模糊的图像,本文提出了一种新的基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的边缘-参数曲线模糊分析法来辨识位移参数.该方法利用归一化的局部熵变换和改进的单阈值PCNN模型构造一个新的边缘因子,提取出模糊图像的边缘和纹理信息;通过边缘因子与对应的线性匀速运动参数构成的边缘-参数曲线,可以准确地辨识该模糊图像的位移量.实验结果表明,该算法产生的辨识曲线性能稳定,辨识方便准确,可辨识的有效线性移动模糊参数范围可到4～30个像素.     

基于频域方法的运动模糊方向识别

本文通过深入研究匀速直线运动模糊图像的点扩展函数,提出一种识别运动模糊图像模糊方向的频域方法.首先对模糊图像的频谱图出现平行暗条纹的原因进行分析.从理论证明和实验说明指出暗条纹的方向与模糊方向垂直的特性,并采用RADON变换方法检测这些暗条纹.最后,给出了运动模糊方向精确的数值估算方法.实验结果表明,该算法可以准确地识别图像运动模糊方向,绝对误差不超过2°.     

基于MATLAB的数字图像恢复技术研究

本文介绍了图像复原的基于MATLAB两种模糊图像的恢复方法,采用运动函数作为扩展函数.     

基于倒频谱的运动模糊图像恢复

图像去模糊是图像处理中的基本问题,在成像系统中,引起图像退化的原因有很多。例如噪声的影响,就是引起图像降质的主要原因之一,但另一个主要原因就是在成像系统的散焦,成像设备与物体的相对运动,成像器材的固有缺陷或外部干扰等过程中成像产生模糊。主要针对图像恢复中的模糊情况,利用倒频谱把模糊信息和原图像信息分离出来,从而可以估计出模糊图像的模糊尺度。并对估计值进行仿真实验,取得较好的效果。     

基于不完备频响函数辨识结合部等效参数的研究

研究了输出信息不完备情况下结合部等效动力学参数的辨识问题,阐述了一种较为通用的结合部等效动力学参数辨识方法.首先采用实验与有限元法相结合,辨识出试验中难以获取的频响函数,构造出完备频响函数.然后通过完备频响函数,运用迭代算法辨识出结合部等效动力学参数.在辨识过程中,建立损失函数模型,将问题转化为求解损失函数的最小值问题.该方法不需要求出模态参数,所以同样适用于大阻尼系统或者模态密集系统的结合部参数辨识.由于只需部分易测的频响函数,所以具有很好的工程应用性.最后通过算例验证了本方法具有很高的辨识精度.