摘要：在对高光谱图像采样重构的研究中,整体采样和固定分块采样没有考虑到高光谱图像复杂的纹理特征分布,使用了相同的测量矩阵导致图像的重构质量较差。针对此问题,该文提出基于2维图像熵自适应分块压缩感知重构方法(ABCS-IE),该方法以图像2维熵作为高光谱图像纹理细节的度量,根据图像的纹理细节分布自适应改变图像子块的大小,然后为不同的图像块分配特定的采样值,根据分配的采样值设计专有的测量矩阵对图像块进行压缩测量,将采样测量值代入重构算法中进行重构。实验结果表明,与整体采样重构和固定分块采样重构相比,将该方法应用到压缩感知重构算法中对高光谱图像进行采样重构后,重构的图像在视觉效果上有明显的提高,取得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)最大,采样率为0.4时,PSNR提高了2~4 dB,SSIM最大提高了0.27,均方根误差(RMSE)和信息熵差值(ΔH)也有所降低,说明重构的图像更加接近原始图像。而且运算时间也减少了1~1.5 s。可见,该方法能充分利用高光谱图像的纹理特征,有效提高图像的重构质量,同时减少重构的运算时间。

摘要：建立了成像前光学调制系统,利用移相莫尔条纹的产生原理,实现了调制臂子系统的匹配和校准;研究了调制臂子系统的标定方法,以建数字微镜器件(DMD)的寻址坐标和电荷耦合器件(CCD)图像平面坐标之间的对应关系;提出了基于成像前光学调制系统的Sobel边缘检测方法,避免了冗繁的软件卷积运算;最后,针对三维形貌测量中用到的回光标记点进行Sobel边缘检测实验。实验结果表明:基于成像前光学调制系统的Sobel边缘检测方法,将原本17 N次的软件加法运算减少为3 N次,原本20 N次的软件乘法运算减少到2 N次,有效地提高了处理器的运算效率。

摘要：为了提高应用于工业环境下的大型电机转子导线的铜排毛刺检测精度和效率,针对铜排工件毛刺检测存在光学照明不均、毛刺种类繁多、检测识别率不高等问题,提出了一种基于电机铜排毛刺生长区域的缺陷特征提取方法。设计了由硬件模块和图像处理模块组成的毛刺缺陷自动识别系统。在各类毛刺特征分析的基础上,通过基于掩膜的图像优化算法得到待检测铜排标准图像;利用形态学算法构造出图像待检测区域并分割;最后提取缺陷特征并通过毛刺分类算法和针对各类毛刺的阈值去噪方案得到毛刺的判决结果,实现铜排毛刺的自动检测。实验结果显示,算法能快速准确地检测出毛刺缺陷,对铜排加工过程中产生的毛刺具有较高的鲁棒性,检出率接近98%,漏检率为0%,误检率为1.471%,能够满足工业检测的要求。

摘要：因为眩光与成像光线混叠的复杂性,使得对它的测量和评价一直是物理光学里的研究热点。本文设计了一套计算型视觉成像前调制处理双臂式实验系统来解决眩光与成像光线的物理分离,并针对金属表面镜面反射引起的镜头眩光完成测量实验。实验结果数据证明了提出的眩光测量方法的有效性。本方法为针对眩光效应的定性评价提供了参考性的量化依据。另外为视觉测量研究中因高亮光引起的镜头眩光去除问题提供了解决途径。