单镜头大视场拼接成像方法及实现

在远距离目标轨迹测量系统中,当前的长焦相机由于CCD尺寸限制一般视场角度较小,无法实现对目标的可靠捕获。在对比当前的几种大视场拼接成像方法后,针对远距离目标测量系统的要求提出了一种通过控制单个相机进行圆锥旋转来模拟4相机阵列实现大视场成像的方法。设计了实验样机对该方法进行验证。首先根据该成像方法设计了相机运动控制方案和相应的机械结构,然后设计了相机的触发控制以及图像数据的传输和处理流程,最后使用该样机进行了实验。实验中样机经校准后采集到了相对位置正确的子视场图像,并拼接获得了大视场图像。使用视场角度为1.02°的小视角相机,实现了4个有一定程度重合的子视场2×2拼接,最终获得了1.93°的大视角。该方法为远距离目标测量系统中的目标捕获子系统设计提供了新思路。     

基于大气偏振模式的三维姿态信息获取

现有的偏振光导航方法提供的二维方向信息不能满足导航的实际需求,因此,本文提出了一种利用大气偏振模式获取三维姿态信息的方法,选取太阳作为空间显著特征点,利用大气偏振模式信息计算出载体在两次不同状态下的太阳空间位置信息,通过建立姿态变换矩阵获得了载体的三维姿态信息。最后,对不同天气条件、不同太阳空间位置、不同波段以及天空被部分遮挡情况下太阳空间位置计算的误差分布情况进行了仿真分析和实际测量。实验结果显示,当天空有气溶胶粒子分布时,蓝色波段下的计算误差最小,方位角和高度角的误差分别为1.50°和2.10°;当观测视场中有树木遮挡时,方位角和高度角的平均误差分别为0.91°和1.97°,由此表明本文方法能够有效提取太阳的空间位置,获得载体的三维姿态信息,并满足实际导航的需求。     

机器视觉多视场协同测量方法

提出了机器视觉多视场协同测量方法以实现二维几何特征的现场高精度自动测量。介绍了该方法的基本原理,研究了实现多视场协同测量的关键技术。首先,建立测量空间,在大视场图像上识别被测特征并规划测量路径,建立大视场图像坐标与测量空间坐标之间的映射关系;根据测量路径,在测量空间中完成小视场序列图像的自动采集。然后,建立大视场图像坐标与小视场图像坐标之间以及相邻小视场图像坐标之间的映射关系,据此关系,在小视场图像的相应位置搜索并构建精细的辅助测量特征。最后,根据小视场序列图像在测量空间中的方位,求解各局部被测特征参数并进一步求和得到整体被测特征参数。应用该方法对φ150mm圆盘上分布的100mm孔距进行测量实验,结果表明,相对误差的绝对值不超过0.03%。该方法测量精度不受机械坐标精度的影响,适用于在工业现场组建高精度自动测量系统。     

基于彩色图像的高速目标单目位姿测量方法

针对风洞分离实验对于视觉测量系统的高精度、大视场、高速的测量要求,提出一种基于单目摄像机的风洞运动目标位姿测量方法。该方法利用单目摄像机进行运动目标位姿信息测量,相比于双目测量方法具有设备简单、视场大的优点。首先提出一种基于靶标特征点相互约束关系的参数优化方法,采用复合式靶标实现摄像机的快速高精度标定;针对目标运动图像处理,提出一种基于图像差叠法和标记点位置估计的图像快速分割与目标定位方法,实现图像特征的快速准确定位;针对单目测量要求及目标运动特性,提出一种基于方向估计标记点布局方式,实现合作标记点的快速识别和提取;最后利用单目视觉原理求解运动目标的位置和姿态信息,通过实验室模拟实验完成了测量系统的精度验证,在1 m×1 m视场范围内,其位移测量精度可达到0.19 mm,俯仰和偏航角测量精度可达到0.18°。     

360°高阶非球面反射式全景镜头设计

为了简化系统配置、提高图像采集及处理效率,实现单一光学系统环视高清全景成像,依据折反射式光学系统的工作原理,设计了高阶非球面反射式360°全景镜头,并对光学结构和系统像质进行优化设计。该相机采用高阶非球面反射镜压缩视场角,将垂直光轴方向俯仰角从-55°到20°的环视目标光引入到系统,接着,在后续光路中利用玻璃透镜组对目标光进行接收,并使其聚焦于相机靶面,获得物体的环形全景图像。通过对系统像质的优化,得到高清的360°环视全景图像,并对光学系统的主要性能指标进行了分析。所设计的360°全景镜头采用1片高阶非球面反射镜和10片玻璃球面镜组成,系统的焦距为0.4mm,光圈数为2.2,俯仰角达到75°,像方全视场在150lp/mm处的光学传递函数值均大于0.3。该360°全景镜头采用单一光学系统成像,解决了传统拼接式全景镜头图像采集与图像处理效率低的问题,同时通过简化系统结构,使该产品符合成本低、可量产的要求。     

基于视场拼接方法的仿生复眼光学系统设计

为解决传统单孔径光学系统存在的大视场与高分辨率之间的矛盾,利用复眼大视场、高分辨率的特点,将大孔径仿生复眼成像技术应用于目标定位系统,并克服了子眼孔径小、视距短的缺陷。首先,通过系统地研究相邻子系统视场间的关系,分析了子系统视场分布形式与总视场角的关系。然后,依据入射窗与出射窗的物象共轭关系,提出了子眼视场拼接的几何模型,并推导了子眼视场拼接与子眼系统参数之间的数学关系。最后,利用该方法设计的31组元仿生复眼成像系统全视场可达53.9°,系统最高角分辨率为0.006°,最低角分辨率为0.017°。13组元样机的仿真与实验结果表明:图像采集与视场重合结果与仿真数据一致,验证了该视场拼接方法理论及31组元仿生复眼成像系统设计的正确性。对视场拼接方法的研究解决了大孔径仿生复眼光学系统中子眼视场分配与布局的问题,为大孔径仿生复眼中子眼系统的设计与结构布局提供了理论依据。     

多通道大视场目标定位仪的研制

研制了一种在大视场范围内可靠性高、功耗低的便携式目标定位仪器。研究了该系统采用的光、机、电、定位数学模型、标定方案以及在目标定位过程中根据像点识别对应通道的算法等。首先,根据大视场的要求设计了透镜阵列曲面分布的结构,加工了安放透镜的球壳基底,并将它们成像在同一个图像传感器上。采用折射透镜进一步优化了光路系统,从而改善了成像质量。编写了相应的驱动程序完成了图像的采集和数据高速传输,然后,建立了所设计复眼系统的定位数学模型,并对复眼成像系统进行了标定。最后,根据像点匹配通道算法,实现了目标的三维定位,并在此基础上进行了简单的三维零件轮廓测量。实验结果表明：系统对横向66°、纵向43°视场角的目标实际三维测量精度误差在2%左右,表明本仪器能完成大视场范围内的目标三维定位任务。     

外视场拼接测量技术及其实现

由于单台高速摄像机无法满足高速测量领域对大视场、高帧频、高分辨力和高数据量处理的要求,本文对通过外视场拼接来实现大视场角目标测量的技术进行了研究。在分析和比较各种拼接方式的基础上,提出了由4个测量相机的外视场拼接实现大视场测量的系统方案。4台测量相机以"田"字型配置在跟踪架水平轴两端,拼接后在视场上实现了"一"字型大视场测量。采用提出的方案,设计和研制了外视场拼接测量系统样机。采用视场角为10°的镜头进行视场拼接,实际拼接后最大视场为40°(方位)×10°(高低);视差为360mm时,目标距摄像机大于247m无盲区,可以拍摄到完整的图像。     

叶型孔背向照明图像的拼接方法研究

针对叶型孔四坐标视觉测量系统中成像视场的局限性问题，提出基于模板匹配法的背向照明图像拼接方法，用于将采集到的多幅叶型孔局部图像拼接成全景图像。建立图像拼接算法的数学模型并进行模型简化，采用模板匹配法计算模型中平移量参数。在应用过程中，先按照规划图像采集策略由成像装置采集被测叶型孔的多幅局部背向照明图像，而后选取模板并通过模板与待拼接图像之间的对比与遍历确定最佳匹配位置，从而获取拼接矩阵。为了验证所提出的图像拼接方法，应用该测量系统对静子组件外环上分布的目标叶型孔特征进行视觉测量，获得其全景图像和相应的型面轮廓参数测量结果，从而验证了叶型孔背向照明图像拼接方法的可行性和有效性。     

机载激光雷达姿态角补偿及其效果验证

机载激光雷达(LiDAR)扫描被测地形获得激光点云,进而重建被测地形的三维图像。机载激光雷达测量过程中,机载平台姿态角时刻发生波动,其对激光点云密度分布及重建三维成像精度具有显著影响。为消除姿态角波动对激光雷达测量的不利影响,设计了一套姿态角补偿装置,包括机械结构设计和控制系统设计;并搭建了半物理仿真实验系统,编制了总控制软件使各子设备之间时间同步控制及数据采集,实现了对机载激光雷达工作原理及姿态角补偿原理的实验仿真和补偿效果验证,补偿后DSM高程精度的RMSE误差由3.50mm以上减小到3.28mm。实验结果表明,搭建的半物理仿真实验系统可正确模拟机载激光雷达的工作过程,设计的姿态角补偿样机对机载激光雷达点云产品质量有显著的补偿效果。     

Cloud segmentation property extraction from total sky image repositories using Python

Abstract

Acquiring the reflectance, radiance, and related structural cloud properties from repositories of historical sky images is a challenging and a computationally intensive task, especially when performed manually or by means of nonautomated approaches. In this article, a quick and efficient, self-adaptive Python tool for the acquisition, and analysis of cloud segmentation properties that is applicable to images from all-sky image repositories is presented and a case study demonstrating its usage and the overall efficacy of the technique is demonstrated. The proposed Python tool aims to build a new data extraction technique and to improve the accessibility of data to future researchers, utilizing the freely available libraries in the Python programing language with the ability to be translated into other programing languages. After development and testing of the Python tool in determining cloud and whole sky segmentation properties, over 42,000 sky images were analyzed in a relatively short time of just under 40?min, with an average execution time of about 0.06?s to complete each image analysis.     

oRGB颜色空间的夜视图像彩色融合

针对红外与可见光双波段夜视图像增强提出了基于oRGB颜色空间的彩色融合算法。选择亮度与颜色分离的对立色颜色空间,应用多尺度Top-hat变换方法将红外与可见光增强融合图像作为伪彩色图像的亮度分量,根据双波段图像的差异性并结合参考图像色调构造颜色分量;为避免线性变换的颜色传递方法容易造成灰度级压缩或过饱和情况,在分析颜色传递机理的基础上,使用非线性的直方图匹配方法实现颜色传递。实验结果表明,融合图像的颜色分布更自然,纹理细节、整体亮度和对比度等视觉特征表现更优。     

基于FPGA的微光图像伪彩色处理系统的实现

本文研究伪彩色增强算法,并设计实现了基于FPGA的图像伪彩色增强处理系统,这个系统适用于实现多种伪彩色算法或其它各种增强算法硬件电路,本文主要采用了密度分层算法,根据不同灰度的级别来化分各个颜色带,电路成功的实现了各种场合图像伪彩色图像增强。     

多方向偏振光实时定位样机的设计与搭建

为了提高偏振光导航定位的可靠性和实时性,提出了一种利用多方向偏振光的自主式导航定位方法并搭建了样机。通过样机多方向阵列结构中的偏振光导航传感器实时检测天空多个方向的偏振光信息,并对这些信息进行优选和融合处理,计算得到更加可靠且准确的太阳空间位置。最后根据太阳空间位置,结合时间和地磁场分布信息,计算样机所在位置的经纬度,实现实时定位。基于可视化软件LabVIEW编写样机上位机程序,能够实时采集样机中传感器数据,同步处理计算且实时显示载体地点经纬度,数据更新率可达10Hz。静态测试结果表明,定位样机性能稳定,经度方向上的定位精度为±0.4°,纬度方向上为±1.2°,定位精度较高,可应用于实际导航。     

输电线路巡检智能单兵装备全景采集系统设计

为了提升图像采集效果和抗干扰能力,结合单人背包式采集方式,设计输电线路巡检中的单人背包式全景采集系统.该系统由后台管理模块和单人背包式采集设备等组成,以 GPS 卫星定位技术定位全景采集设备,以互联网方式连接 GPRS 基站和后台管理模块,实现了输电线路巡检任务从云端到终端的执行过程;单人背包式采集设备利用数码相机、云台、红外仪器采集线路图像,并以 USB 串口方式传输到后台管理模块;后台管理模块通过 SIFT 图像特征提取后,拼接全景图像,实现全景图像采集.实验结果表明,该系统具有图像采集角度广、图像采集能力强、信息传输不受噪声干扰等优点.     

基于全天空红外测云系统的云辐射强迫研究方法

利用全天空红外测云系统(WSICMS)获得的全天空红外辐射图像,研究了云量和云的地面辐射强迫的计算方法。将全天空红外辐射图像中的辐射值和天顶角绘制散点图,从各天顶角的最小辐射值中提取晴空辐射,计算云量和云的辐射强迫,分析云的地面辐射强迫和云量的关系。结果表明:所获得的云分布图像与实际天空相吻合,准确性比较高;8～14μm波段云的地面辐射强迫与云量呈非线性关系,与其它资料的研究结果具有很好的一致性,证明了利用全天空红外测云系统进行云辐射强迫研究的可行性和准确性。     

Advantages of stereo imaging of metallic surfaces with low voltage backscattered electrons in a field emission scanning electron microscope

High emission current backscattered electron (HC-BSE) stereo imaging at low accelerating voltages (≤ 5 keV) using a field emission scanning electron microscope was used to display surface structure detail. Samples of titanium with high degrees of surface roughness, for potential medical implant applications, were imaged using the HC-BSE technique at two stage tilts of + 3° and − 3° out of the initial position. A digital stereo image was produced and qualitative height, depth and orientation information on the surface structures was observed. HC-BSE and secondary electron (SE) images were collected over a range of accelerating voltages. The low voltage SE and HC-BSE stereo images exhibited enhanced surface detail and contrast in comparison to high voltage (> 10 keV) BSE or SE stereo images. The low voltage HC-BSE stereo images displayed similar surface detail to the low voltage SE images, although they showed more contrast and directional sensitivity on surface structures. At or below 5 keV, only structures a very short distance into the metallic surface were observed. At higher accelerating voltages a greater appearance of depth could be seen but there was less information on the fine surface detail and its angular orientation. The combined technique of HC-BSE imaging and stereo imaging should be useful for detailed studies on material surfaces and for biological samples with greater contrast and directional sensitivity than can be obtained with current SE or BSE detection modes.     

结合高斯混合模型的改进暗通道图像去雾方法

针对经典的暗通道先验方法在处理含有大面积天空的有雾图像时,去雾图像的天空区域出现不同程度的颜色失真等问题,提出了一种结合高斯混合模型的改进暗通道图像去雾方法。首先,采用高斯混合模型对有雾图像进行建模,然后用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法优化模型参数,从而将有雾图像分割成天空区域和非天空区域。其次,根据天空区域暗通道值的不同将其分为淡雾区、中雾区和浓雾区,分别估计透射率。并结合大气散射模型得到复原图像。最后,采用高动态范围图像自适应局部色调映射方法提升复原图像的亮度。实验结果表明,该方法有效地解决了经典暗通道先验方法去雾时产生的天空失真问题,且复原后的图像更清晰、视觉效果更好。     

遥感图像去云雾噪声的实现

为了去除相机拍摄的遥感图像中的云雾,提出了一种新的非局域均值算法来处理遥感图像序列中的云雾噪声。首先,根据遥感图像在云雾阴影下的梯度值的性质,得出了在云雾阴影下图像灰度值偏低而梯度值却变化不大的结论,从而在权重值的计算中耦合了梯度值信息。然后,利用序列图像的帧间冗余信息来计算新的权重值。最后,用新的权重值对图像进行恢复。用UltraCamD相机对在我国新疆地区和山西地区上空拍摄的两组遥感图像序列进行的实验表明:与传统的图像恢复算法相比,用提出的方法恢复图像可获得更好的图像质量;与原始图像相比,恢复后图像的峰值信噪比提高了9dB以上。实验结果表明,该算法可以在不知道云层运动方向和相机运动方向以及噪声模型的情况下有效地对薄云雾覆盖的遥感图像进行恢复。     

Characterization of cloud cover with a smartphone camera

A smartphone sky camera and associated image analysis algorithm has been developed and validated to determine total cloud cover and the percentage of thick and thin clouds using supervised image classification for a range of cloud types, cloud cover from 4% to 98%, and solar zenith angles between 6° and 49°. Additionally, this system provides the percentage of total, thick, and thin clouds in proximity to the solar disc. The measurement errors were comparable to those associated with values obtained by commercial sky camera systems. The benefits of increasing the availability of cloud fraction measurements include the potential to develop improved local ultraviolet indices and weather forecasts and to provide a better understanding of cloud patterns required for the generation of solar energy.