不同稀疏基对单像素相机矩阵性能的影响

针对不同稀疏基与单像素相机矩阵构成的重构矩阵研究较少的问题。首先将DCT矩阵和DWT矩阵这两种稀疏基分别与单像素相机矩阵组合成不同的重构矩阵，将得到的重构矩阵进行优化，分析优化过程中重构矩阵与优化矩阵性质的改变，再用重构矩阵与优化矩阵对信号进行重构实验。实验结果表明，基于DWT矩阵得到的重构矩阵和优化矩阵对信号的重构效果更好。基于DWT矩阵的重构矩阵和优化矩阵比基于DCT矩阵的重构矩阵和优化矩阵展现出了更好的重构性能。     

稀疏采样傅里叶望远镜成像

为了实现傅里叶望远镜快速成像,提出了一种稀疏采样图像重构方法,并对利用稀疏傅里叶样本精确重构目标图像的问题进行了研究。首先,基于压缩感知理论,并考虑目标图像在变换域的稀疏性或可压缩性,建立稀疏采样图像重构问题的优化模型。然后,构造适当的随机稀疏采样模板,对目标图像的傅里叶分量进行采样测量。最后,利用随机稀疏测量样本,通过非线性优化精确重构目标图像。实验结果显示,对实际的卫星图像,利用20%～30%随机测量样本非线性重构图像与利用全部测量样本直接重构图像的均方误差仅为4%～6%,表明利用随机稀疏傅里叶样本能够实现精确的图像重构,而且大大减少了测量样本的数量,从而有效降低了实现快速成像对傅里叶望远镜系统的成本和复杂性要求。     

基于低秩矩阵分解的光场稀疏采样及重构

光场成像技术中光场的采集和数据的压缩处理是亟待解决的问题。为了实现光场的稀疏采样和恢复,建立了基于光场低秩结构的压缩采样相机系统,研究了光场矩阵的结构特征及压缩采样下光场图像的重构问题。根据静态光场各视点图像之间的内容相似性,将这些图像向量化并按列组合成一个二维矩阵,该矩阵呈现出低秩或近似低秩的状态。对光场图像矩阵进行低秩分解,结果表明偏离低秩的部分呈现出很强的稀疏性性质,低秩和稀疏各自表征不同的数据冗余度。然后,对基于掩膜的相机采样系统进行随机Noiselets变换测量,鉴于重构过程是一个低秩稀疏相关性约束下的优化求解问题,采用贪婪迭代求解分别重构出光场矩阵的低秩部分和稀疏部分。仿真结果表明,重构图像的PSNR维持在25dB以上,且保留了光场视点间的视差信息,能够满足稀疏采样中对光场图像的要求。     

基于同名点间距变换的三维显示参数匹配

传统集成成像系统以重构场景为记录场景的镜像,而当用相机阵列代替透镜阵列获取元素图像时,两种阵列参数的不匹配会破坏上述镜像关系.为了得到相机阵列获取的元素图像经透镜阵列重构后的物像关系,本文提出用同名点间距计算集成成像重构像距的方法.该方法通过获取端场景物距、相机焦距等参数,得到同名点间距,并等效至重构端透镜阵列系统来实现光学参数的匹配.理论计算表明,同名点间距不同,得到的重构像距也不同.对与透镜阵列参数匹配的同名点间距进行变换处理,即可精确再现不同重构像距的景物.最后,通过实验验证了本文所提方法的有效性.     

高速单像素相机数据采集系统

研究了在压缩感知基础上发展起来的3D单像素相机的成像机制。基于现场可编程的阵列(FPGA)和FMC子板设计了一种可以代替雪崩光电二极管(APD)单光子探测器的高速3D单像素数据采集系统,以提高现有3D单像素相机系统的数据采集速度、降低系统成本。该系统基于Xilinx公司的FPGA和4DSP公司的FMC126子卡,配合高速光电探测器来实现对光信号的高速采集,同时获得目标物体反射光的光强信息和纵向距离信息,其采样率为5GS/s、分辨率为10bit。系统采用脉冲采样模式,最大程度地降低了数据量和计算成本。实验结果表明:在用800ps半脉宽的脉冲激光器作为光源时,可以得到20cm以上的纵向分辨率,每次数字微镜阵列(DMD)调制后的采集时间由目标物体的纵向长度决定。该系统也适合激光三维成像,脉冲激光测距等方面的应用。     

视觉传感器网络协作块压缩感知图像传输方法

JPEG2000等现有图像压缩传输算法虽然压缩性能好,但复杂度高,资源受限的视觉传感器节点很难适应.基于压缩感知理论研究视觉传感器网络环境下的图像传输问题.首先设计主-从节点对模型,分块监测图像;然后研究协作块压缩感知理论,基于图像分块和节点协作来减少测量矩阵的维数,降低压缩感知的计算复杂度;对处在发送端的主从节点,提出尽力而为的压缩感知测量值传输方法,以最大化图像重构质量为目标,尽力传送最多的测量值;而在接收端,汇聚节点依据内积准则来判断重构质量,确定传输终止条件,避免多余的测量值传输,节省传输耗能.实验结果表明,和经典压缩感知相比较,4个视觉传感器节点协作的块压缩感知传输方法将测量矩阵维数减少了2个量级,且有更少的网络耗能.     

动态三维测量中图像同步高速投影与采集的原理及实现

基于结构光的动态物体三维面形测量对航空航天、能源和汽车等领域的科学研究与工程应用具有重要作用。然而现有测量设备单次测量时间过长,难以实现对动态物体三维面形的测量,其中主要的难点在于图像高速同步投影与采集。提出了一种图像精确同步高速投影与采集的方法,该方法通过实验测定出数字微镜翻转延时和触发曝光延时,设计了帧触发信号、数字微镜翻转、LED光源点亮和相机曝光之间耦合工作的精确时序,从而实现了220帧/秒图像的精确投影与采集,为动态物体三维面形测量设备的开发提供了良好的技术基础。     

粒子群优化结构测量矩阵的遥感压缩成像

针对块循环测量矩阵应用于遥感压缩成像存在图像重构性能不理想的问题,本文把粒子群智能优化算法引入到块循环矩阵优化中,实现了在保持矩阵结构不变的同时对块循环矩阵的优化。首先以相关系数的Welch界为阈值约束Gram矩阵非对角元素构造目标矩阵;然后以Gram矩阵逼近目标矩阵的方式建立目标函数,将优化对象改为构造块循环矩阵的自由元向量。为提高优化效率,文中采用权重自适应更新的方式提高粒子搜索能力。开展了相关重构对比实验,结果表明,优化后的块循环测量矩阵在保持矩阵结构的同时,降低了与稀疏变换矩阵的相关性,其与稀疏变换矩阵的最大相关系数、平均相关系数和阈值平均相关系数分别降低了0.027 3、0.017 5和0.004 6,得到的结果显示优化的块循环矩阵提高了图像的重构性能。     

推扫式高光谱谱间压缩感知成像与重构

提出一种推扫式谱间压缩采样的高光谱成像系统,用于实现高光谱图像的压缩感知成像,并对该系统成像的重构算法进行了研究。在图像采集阶段,采用棱镜对地面成像行的像素进行谱带分离,然后利用数字微镜器件实现谱带的线性编码,通过柱面透镜完成编码谱带的叠加。压缩采样数据重构时,不像传统的压缩感知重构方法那样直接重构高光谱数据,而是利用线性光谱库混合模型将重构高光谱数据转换成重构丰度系数矩阵,采用交替方向乘子法求解丰度的优化问题,再根据重构的丰度和高光谱库恢复原数据。与标准压缩感知重构算法的对比实验表明,该方法在压缩采样数据为总数据的20%时,重构的平均峰值信噪比比标准压缩感知提高了18dB。所设计的成像系统采样方式简单,可应用于星载或机载的高光谱压缩感知成像。     

接触线双目视觉测量系统标定及立体校正方法研究

由于单个相机的镜头焦距和像面中心位置均存在偏差,且镜头成像存在畸变,而双目测量系统的两个相机的相对位置参数也不可避免存在误差,这将直接影响双目测量结果的可靠性与精度。因此,必须对每个相机的参数及两相机的位置关系进行精确标定。利用张正友的平面模板两步法对相机的内参数矩阵、外参数矩阵、镜头畸变参数和两相机的相对位置关系进行标定;然后,基于所得到的标定结果,应用bouguet立体校正方法对两相机拍摄的一对图像进行校正。实验结果表明,两相机的平均重投影误差均小于0.2个像素,达到了比较理想的标定精度。而且,通过bouguet立体校正,可使得非共面、非行对齐的一对图像实现共面和行对齐,充分证明了标定结果的准确性与可靠性。对接触线及类似目标的双目测量系统设计开发与标定提供了重要参考与理论依据。     

压缩传感用于极弱光计数成像

为解决灵敏度达到单光子水平的面阵探测器件其单位像素上灵敏度有限和测量数多等问题,研制了具有极高灵敏度的成像系统来实现欠采样的极弱光成像探测。该成像系统基于光子计数成像技术和压缩感知理论,利用数字微镜器件(DMD)完成随机空间光调制,通过单光子点探测器收集光子,以计数形式记录下光强值。然后,利用算法重建出极弱光照明下的图像。文中设计了相关实验,研究了测量数、光强极弱程度和测量时间对成像质量的影响。最后,引入了图像质量评价标准和系统信噪比,分析对比了实验数据。结果表明,当测量数高于信号总维度的19.5%时,系统能完美成像,信噪比可低至2.843 8dB,DMD单位像素上的平均光子数可低于1.106count/s,成像的关键在于信号的波动大于噪声的波动。该成像系统基本满足了极弱光成像探测在光强、灵敏度和采样数等方面的要求。     

用构造光系统实现3-D形貌测量的研究

介绍了一个用构造空间二进制编码进行非接触3-D形貌测量的系统。它以一台LCD投影仪为硬件基础,用8幅条纹投影图案对被测物体表面进行空间编码。用CCD摄像机获取物体编码信息,用基于单一像素的三角法原理从摄像机图像中获取三维形貌数据。指出了二进制编码图案生成软件及其生成的条纹图案的特点。为了提高3-D形貌测量的精度,分析了由摄像机和投影仪镜头造成的误差,建立了它们的透镜误差矫正公式,并取得了良好的实验结果。     

用构造光系统实现3-D形貌测量的研究

介绍了一个用构造空间二进制编码进行非接触３Ｄ形貌测量的系统。它以一台ＬＣＤ投影仪为硬件基础,用８幅条纹投影图案对被测物体表面进行空间编码。用ＣＣＤ摄像机获取物体编码信息,用基于单一像素的三角法原理从摄像机图像中获取三维形貌数据。指出了二进制编码图案生成软件及其生成的条纹图案的特点。为了提高３Ｄ形貌测量的精度,分析了由摄像机和投影仪镜头造成的误差,建立了它们的透镜误差矫正公式,并取得了良好的实验结果。     

最小化预测残差的图像序列压缩感知

提出了一种最小化预测残差的图像序列压缩感知算法以实现高速相机输出图像的实时压缩.首先,在编码端仅使用映射矩阵对原始输出图像进行压缩,将压缩得到的观测向量通过信道传输到解码端.接着,在解码端对相邻帧进行运动估计和运动补偿,得到一幅待重建图像的预测图像,利用压缩感知算法对原始图像和预测图像之间存在的预测残差图像进行重建.最后,用迭代的方法优化预测残差图像的重建结果,直到连续两次的重建结果之差小于设定阈值,从而获得重建的原始图像.采用DALSA公司的CR-GEN0 H6400相机进行的实验表明,该算法可以实现1 000 frame/s图像的实时压缩,并且图像重建质量比独立地重建每张图像至少提高了2～6 dB,有效地实现了对高速相机输出图像的实时压缩与高质量重建.     

基于SVD的直线电机动子位置的高精度测量方法

针对直线电机动子位置测量的高精度和实时性要求,提出了一种基于奇异值分解(SVD)相位相关算法的高精度图像测量方法。通过直线电机动子上的高速相机采集相邻栅栏图像,采用单行抽样栅栏条纹数据,再利用相位相关技术得到相邻栅栏图像的相位相关矩阵,进而利用SVD得到水平位移相位矢量。通过相位解缠算法和最小二乘法线性拟合得到二幅栅栏图像的亚像素位移量,将相邻栅栏条纹的像素位移值和动子实际位移进行标定,结果用于直线电机动子位置测量系统标定。并且进行傅里叶变换前采用Hanning窗抑制频谱泄露,提高匹配精度。实验结果表明,该直线电机动子位置的亚像素测量方法可以满足实时性和高精度测量要求。     

基于数字光处理的结构光三维扫描系统的设计

结合结构光投影三维扫描的原理,设计了数字微镜器件(DMD)作为结构光的发生装置,主控芯片为FPGA,实现了高速的DMD的控制和相机的同步采集。搭建了一个嵌入式三维扫描光学平台,并应用四步相移法完成实验。首先指定不同方向和周期的正弦条纹结构光,同步采集图像;然后通过软件设计完成对采集图像的预处理、相位的解调、相位的展开、相位-高度映射还原得到三维的深度信息并建模;最终获得最高464.8帧/s不同方向和周期的正弦条纹结构光显示,达到194帧/s的相机触发采集,三维扫描效果图清晰,还原和重建效果理想。     

基于区域划分的红外超分辨率重建

提出了红外超分辨率重建系统以获取高分辨率红外数据。首先,根据红外图像获取过程建立了数学模型,讨论了降采样、模糊、运动以及高斯噪声对红外系统的影响;在非退化特征提取的基础上提出了基于特征的亚像素配准算法,其根据所得到的非退化特征应用归一化均方根误差来估计两帧之间的亚像素位移。然后,分析了传统全变分因子在高分辨重建时的不足并对其进行改进;利用区域划分将图像划分为平滑区域和细节区域,并根据区域的不同情况自适应全变分因子,从而使细节区域不至于过平滑。最后,利用MM(Majorization Minimixation)算法对合成的低分辨率红外图像和真实红外图像进行了超锐度重建。与同类相关算法的比较实验显示:所提算法亚像素配准最大误差为0.09pixel,重建后的红外图像质量优于其他同类算法。所提算法可以对低分辨红外图像序列进行有效重建,具有配准精度高、重建图像细节丰富等特点,可应用于各种红外成像系统。     

压缩感知理论测量矩阵研究

压缩感知理论突破传统的奈奎斯特采样定律对数据进行采集,其研究的核心问题是随机测量矩阵的设计和恢复重构算法。本文主要将压缩感知理论应用于数字图像处理领域,在对压缩感知进行系统研究的基础上,主要分析了常用随机高斯测量矩阵对图像还原算法的影响,结合矩阵的相关性构造了由测量矩阵和稀疏矩阵所决定的格拉姆(Gram)测量矩阵,并对其进行相关性阈值和缩放处理。使用优化改进后的测量矩阵能获取更多有信息量的测量值,进而完成对测量值的优化,最后结合不同的恢复重构算法在MATLAB环境下对改进方法进行仿真验证,仿真结果证实了改进方法的正确性,具有较高的研究和实用价值。     

基于单次成像的三维形貌拼接技术

针对大型物体的三维形貌测量,研究基于辅助靶标的三维形貌拼接技术,并在此基础上提出单摄像机单次成像求解转换矩阵的方法.该方法通过单摄像机单次成像,结合控制点的边长约束,求解出全局坐标系同局部测量坐标系的转换关系,进而将局部测量数据统一到全局坐标系下,实现拼接.此方法避免采用单摄像机多摄站测量时带来的繁琐操作以及产生的相关问题,大大提高拼接的速度,并且可以保证较高的精度.