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聚焦形貌恢复性能提升的关键在于噪声序列图像的预处理以及初始深度值的连续化处理。通过对图像噪声类型识别理论及逼近技术的深入研究分析,实现了一种高精度的聚焦形貌恢复算法。该方法从含噪图像灰度直方图分布特性入手,在对序列图像未知噪声进行初步判断后,决定采用中值滤波进行图像预处理以减少噪声干扰;根据聚焦评价函数曲线特性,利用参数化的三次贝塞尔-伯因斯坦多项式对初始深度值进行插值处理,通过最值搜索方法得到插值曲线的峰值位置,进而实现深度值的精确估计。对不同表面特征,不同材质的实体对象进行形貌恢复实验,结果表明提出的方法兼具恢复的高精度性及有效性。 相似文献
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聚焦深度法广泛地应用于小尺寸零构件的三维形貌测量。 针对聚焦评价曲线多存在噪声导致三维形貌测量的精度下
降,且效率受图像序列数目和聚焦评价算法限制的难题,通过结合双拟合优化理论与聚焦单峰性评价指标提出了一种基于自适
应权重的聚焦极值搜寻方法,并进一步基于三次多项式二次插值算法和多级中值混合滤波优化深度信息。 实验结果表明,方法
对仿真图像数据的均方根误差(RMSE)较高斯拟合和多项式拟合分别降低了 19. 08% 、17. 32% , 对球栅阵列封装 (BGA) 图像
中受噪声干扰较大的区域仍具三维分辨能力,同时对钻削刀具进行了测量,提出的方法在 50% 的图像序列数目和图像分辨下
RMSE 仍降低了 77. 8% 、62. 6% ,有效减少了聚焦曲线噪声对测量结果影响的同时提升了三维测量的效率。 相似文献
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刀具磨损三维形貌的测量及评价方法 总被引:1,自引:0,他引:1
长期以来,刀具磨损的分析一直局限在二维参数上.利用小景深的光学显微镜.运用聚焦合成的原理,以改进的拉普拉斯算子作为聚焦评价函数,提取与聚焦高度相对应的像素点,叠合生成能够反映刀具磨损表面全貌的全景深图像,进一步重构出刀具磨损表面的三维形貌图.提出了最大磨损深度、平均磨损深度以及磨损体积的刀具磨损评价指标,为后续的磨损区域形貌观察、磨损量的测量以及磨损机理研究提供了依据. 相似文献
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《工具技术》2021,55(7)
基于图像处理技术提出一种非接触式高效且高精度的微小孔零件尺寸测量方式。通过对微小孔零件进行图像采样,依次进行图像灰度化、图像滤波、图像二值化处理和微小孔边缘轮廓提取。采用加权平均值法对图像进行灰度化处理,去除无用部分,减小采集到的原图大小;采用双边滤波去除图像中的噪音点,减小边缘提取时的误差,用最大类间方差法对图像进行二值化处理;采用改进型Canny算子进行图像轮廓提取,再用最小二乘法拟合像素尺寸;通过对标准件进行尺寸标定,进而获得零件测量尺寸。以铝板小孔为实验对象,通过实验对比和分析得到的测量结果误差达到微米级别。该方法具有高效且高精度的特性,具有较高的实用价值。 相似文献
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