温度变化对光电系统成像模糊的影响研究

针对温度变化使光电系统成像质量下降的问题,从图像模糊程度的角度,分析了温度变化对系统离焦的影响,建立了离焦模糊图像的数学模型,进而揭示了温度变化对成像模糊的影响规律。利用建立的数学模型,对一幅清晰的图像进行仿真实验,仿真结果表明:温度变化越大,光电系统成像越模糊。通过研究温度变化对光电系统成像模糊的影响,为光电系统的环境适应性设计提供了重要的参考。     

基于FPGA的高分辨率彩色实时成像系统设计

为了从单片Bayer格式图像探测器中获取更高分辨率实时彩色图像,设计了一套基于FPGA硬件的彩色图像实时采集系统.重点研究了影响彩色图像质量的Bayer格式图像去马赛克放大算法,该算法首先估计原始Bayer格式图像中丢失的绿色通道信息;然后计算颜色差R-G和B-G;接着将梯度方法用于确定丢失的绿色像素,放大绿色通道;最后,放大颜色差值图像R-G和B-G,再结合放大的绿色通道,便可恢复出红色和蓝色通道信息,得到放大全彩色图像.为了减少数据量,设计了基于FPGA的JPEG压缩功能,同时设计了千兆以太网(GigE)图像传输机制,使系统数据吞吐率大大提高.试验数据表明,在分辨率为2 352 × 1 728、帧频为20 f/s的情况下,可以实时输出全彩色放大图像.目前,系统已经工程应用,其优异表现满足了项目实际需要.     

基于红外热像技术铸坯表面质量检测的研究

为了提高连铸生产效率和铸坯质量,设计了一种基于红外热像技术的连铸坯表面质量实时检测系统,通过红外热像仪在线实时采集生产过程连铸坯表面热图像;并在VB基础上建立连铸坯缺陷特征图像评估系统,对采集的连铸坯的热图像进行分析运算和分类处理。采用Halcon软件建立人机界面,并结合实际生产数据,结果表明该系统降低铸坯的误报率,提高了铸坯质量和生产效率。     

自适应约束下的双边全变差正则化超分辨率重建

在经典的双边全变差( BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域;然后针对加权系数的不变性导致边缘削弱的问题,利用边缘方向和垂直边缘方向扩散性的不同,设计自适应权重矩阵;最后根据代价函数的极值问题推导出迭代公式,从而进行图像的超分辨率重建,重建过程中采用自适应的方法确定正则化参数,以便求得代价函数的全局最优解,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明：与双三次线性插值法和经典BTV算法相比,该算法取得了更好的视觉效果和更高的峰值信噪比,更多地保留了图像的边缘细节信息。     

基于改进遗传神经网络的MR脑组织图像分割方法

为了提高MR脑组织图像分割的准确度,针对传统BP神经网络算法存在的问题,提出了改进的遗传神经网络算法。首先根据医学图像改进遗传算法的编码方式、适应度函数以及遗传操作,利用该算法获取最小适应度函数值,进而确定神经网络最优权值和阈值;然后将该神经网络用于MR脑部图像的分割。试验结果表明,改进的遗传神经网络算法分割效果优于传统BP神经网络算法。     

基于区域特性的Curvelet变换图像融合算法

为克服小波变换在二维或更高维度空间分析中的缺陷,提高图像融合质量,提出基于二代Curvelet变换的图像融合改进算法。引入可以有效分析图像中的曲线奇异性,能更加合理处理图像边缘信息的Curvelet变换对图像进行分解,对图像分解后的低频部分采用自适应阈值的区域方差高斯加权融合方法,增加图像像素之间的关联,并有效保留细节和边缘。对高频部分采用区域能量融合方法来降低噪声,增强图像的细节。采用该算法对多组不同图像进行融合实验,并用信息熵、交叉熵、相关系数、空间频率等对融合图像进行客观评价。实验结果表明,该算法优于传统的融合规则和算法,能在保持更好清晰度的同时获得更丰富的图像内容。     

基于Sobel的多方向算子模板边缘检测算法

针对传统Sobel算子存在的边缘检测方向性不强及提取边缘较粗等问题,提出了一种改进的多方向算子模板的边缘检测算法。算法增加了22.5°,45°,67.5°,112.5°,135°和157.5°六个方向算子模板,能够较好地检测出图像不同的方向边缘。模板权值根据中心像素点到邻域像素的距离及方向夹角的大小进行设定,充分考虑到了邻域内像素对中心点方向梯度的贡献大小;算法对梯度图像采用了改进的非极大值抑制方法进行细化,得到了较细的图像边缘。实验结果表明,与传统Sobel算法相比,该算法提取的边缘图像具有边缘方向性强且边缘较细的优点,具有较高的应用价值。     

一种基于多传感器的红外图像正则化超分辨率算法

提出一种红外图像多传感器超分辨率重建算法。 算法存在两个关键点:一是有效利用两类图像的相关性;二是针对红外图像的特点利用其自 身信息 构造正则化模型。采用相位一致性算法提取可见光图像边缘,利用此边缘信息对正则化模型 加权,以 充分利用可见光和红外图像的相关性;将一阶梯度锐化算子引入总广义变分模型,构成针对 红外 图像特点的正则化模型;最后采用一阶主-对偶优化算法求得加权后模型的最优解。实验表 明,本文算法可获得边缘清晰的重建结果,并且有效抑制噪声,在主观视觉效果和客观评价 指标方面均优于其他算法。     

结合提升静态小波和灰色关联分析的图像融合算法

本文针对多聚焦图像,提出了一种基于提升静态小波变换（lifting stationary wavelet transform,LSWT）和灰色关联度相结合的图像融合算法。首先将待融合的两幅图像分别进行提升静态小波变换,低频分量采用平均法融合,其次再针对低频分量和各个方向的高频分量,分别计算以每个像素为中心的方块的能量和均值,然后计算低频分量的能量和均值构成的序列与高频分量的能量和均值构成的序列之间的灰色欧几里德关联度。按照一定的融合规则,分别得到高频分量融合后的值,最后进行提升小波逆变换,得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统算法。     

基于双线性内插算法的多路视频的缩放设计

基于双线性内插算法,设计改进了一种以FPGA为硬件平台的多路视频信号的图像缩放装置.把与期望位置相邻的两行像素缓存在RAM中,先对垂直方向进行插值运算,再对水平方向进行插值运算.利用FPGA并行处理的优势实现多路视频信号的实时缩放.