Spot5影像统计分析及最佳组合波段选择

遥感影像特征分析是影像融合和解译的基础,而对遥感数据源各个波段进行定量分析是图像融合的前提。本文以SPOT5为遥感数据信息源,在湖南省资兴市天鹅山林场进行了图像特性和波段组合的实验研究。研究主要采用了典型地物的光谱数据采集分析和遥感数据定量分析相结合的方法,计算出各波段之间的熵、相关系数和协方差。研究结果表明:SPOT5各波段的标准差大小顺序为:波段3>波段4>波段2>波段1,熵值的大小顺序则为:波段4>波段1>波段2>波段3;波段3与波段4的协方差最大,而且两波段又处在红外区域,说明红外波段之间独立性较强;从光谱辐射仪采集的数据来看,水体、草地、裸土地的光谱反射率就有很大的差异性。乔木树种的光谱反射率在可见光区域内非常接近,在红外———近红外区域内具有一定的差异,红外———近红外区域波谱对林业遥感研究具有极其重要的意义;利用联合熵和最佳指数方法确定了最佳波段组合为1(R)4(G)3(B)波段。

一种新型抗畸变激光光斑检测算法研究

为了研究大坝内部的沉降和水平位移,设计了一种精密的微位移测量装置。其中,基于二维图像处理的激光光斑位移检测算法为该装置重要的组成部分。本文提出了一种抗畸变激光光斑中心检测算法,通过对原始光斑进行阈值分割,得出光斑发散部分的图像,并通过闭操作和高斯滤波对之进行降噪和平滑。然后,用sobel算子对其进行边缘检测,从而得出较为光滑的边缘轮廓。最后,对其进行抗畸变激光光斑中心检测算法的处理,确定光斑中心。同时,又通过实验装置来采集一系列激光光斑图像,并用传统激光光斑中心检测算法和抗畸变激光光斑中心检测算法对其进行了处理并进行比较。结果表明,抗畸变激光光斑中心检测算法精度最高,有效消除了远距离光斑的畸变对光斑中心计算的影响。

基于FPGA的双目高精度宽波段激光告警系统

针对传统二维激光告警系统的光斑中心提取误差大、角度测量精度差和分辨率低的问题,设计了一种基于FPGA和InGaAs焦平面阵列探测器的高精度宽波段激光告警系统,对传统的Otsu(最大类间方差法)阈值分割算法进行了推导和优化,同时,基于改进后的算法,通过FPGA实现了光斑中心坐标提取以及方位角、俯仰角等参数的计算,并将结果传输至上位机实时监测;实验结果显示,相较于传统的阈值分割算法,改进后的Otsu算法使光斑中心提取精度达到了0.06个像素,改进后的激光告警系统角度测量平均误差为0.03°,角度分辨率达到0.05°;实验表明,双目高精度宽波段激光告警系统达到了实际应用的要求,提高了系统测量的角度分辨率和精度,对光电探测和激光告警领域的工作具有一定的意义。

旋转测量状态下光斑中心定位方法

目前,对管道内腔为自由曲面的截面轮廓进行高精度测量是行业难题。拟将多个不同测量范围的激光位移传感器放置于管道内腔中,采用旋转的方式对内腔进行测量,将得到的测量数据进行归一化处理后获得被测管道内腔截面轮廓形状。分析测量过程中激光光斑的变化情况,针对光斑图像的多峰、散斑、平顶与形状变化等现象,提出了一种基于传统灰度重心法进行粗定位的距离倒数加权多项式插值亚像素光斑中心定位方法。采用中值滤波对光斑图像进行预处理,通过自适应阈值分割法从环境背景光强中分离出光斑中心定位区域。通过MATLAB仿真与灰度重心法、加权灰度重心法与高斯拟合法传统光斑中心定位方法相比,结果表明,光斑中心定位精度达到0.01 pixel,在激光光斑中心定位精度和稳定性方面有一定的改善,明显优于传统的光斑中心定位算法。

基于深度强化学习的数据中心热感知能耗优化方法

随着数据中心规模的不断扩大,所引起的高能耗、高运营成本和环境污染等问题日益严重,严重影响了数据中心的可持续性。大多数数据中心能耗优化方法为了降低计算能耗,会将任务集中在尽可能少的服务器上,但这样做往往会导致数据中心热点的产生,并且提高了冷却能耗。为了解决这一问题,文中首先对数据中心进行建模,并将数据中心总能耗优化问题建模为一个任务调度问题,并且要求调度过程中不产生数据中心热点。为了解决该问题,文中提出了一种基于深度强化学习的数据中心任务调度方法,并使用奖励塑造对该方法进行优化,在不产生热点的前提下降低数据中心的总能耗。最后,通过仿真环境和真实数据中心负载跟踪数据进行了实验。仿真实验结果表明,所提方法相比其他现有的调度方法能够更好地降低数据中心总能耗,最多降低了25.5%。此外,提出的优化方法还不会产生热点,这进一步证明了其优越性。

基于机器视觉跟踪的船舶小组立焊接过程中焊点提取技术研究

针对船舶分段小组立焊接工艺要求,开展了基于机器视觉跟踪引导焊接中焊点提取技术的研究。首先,介绍了焊点提取技术的国内外研究现状;其次,分析了焊接工件的常用接头形式;再次,采用自主研制的视觉跟踪引导传感器采集了工件的激光线图像,基于灰度重心法提取了激光光心重心;最后,基于斜率平均值法计算了光心的斜率,提取了光心轮廓单调区间,基于突变点的几何特性提取了最大跨度单调区间,确定了焊点坐标。最终开展了小组立零件的焊接实验,取得了较好的焊接质量。

基于数字图像处理技术的激光光斑位置检测研究

激光技术在应用过程中,光斑位置检测与确定是其中的关键环节,直接决定着激光技术的应用性能。但是,现有光斑位置检测方法由于应用手段的缺陷,存在着检测时间过长、检测精度较低等问题,故提出基于数字图像处理技术的激光光斑位置检测研究。使用图像采集设备(相机或者摄像机)获取激光光斑图像,基于数字图像处理技术处理激光光斑图像,以此为基础,采用二维Otsu算法分割激光光斑图像,应用Canny算子提取光斑边缘,通过最小二乘圆拟合方法拟合处理光斑边缘,即可计算出激光光斑中心位置,从而实现了激光光斑位置的精准检测。实验结果显示:应用提出方法获得的光斑位置检测时间最小值为0.1 s,光斑位置检测误差最小值为0.2%,充分证实了提出方法应用性能较佳。

四象限探测器基于高斯分布的激光光斑中心定位算法

为了提高四象限探测器在FPGA中实时激光光斑位置测量的精度,提出了一种基于高斯分布的光斑中心定位算法。首先,四象限探测器光敏面上分布的激光光斑采用高斯分布模型等效。结合探测器的工作原理,合理设置高斯积分区间,计算出呈高斯分布的光斑在探测器各象限内的光能量,从而对应各象限输出的光电流,得到包含光斑位置信息的正态分布关系式。再通过标准正态分布表查询快速求解出光斑中心位置,将算法在硬件上实时地实现。最后,分别对基于高斯分布的定位算法和基于圆模型的传统算法进行仿真与实验验证。结果表明,基于高斯分布的定位算法的测量精度相较于传统算法提高了43.8%。由此证明基于高斯分布的定位算法能有效提高激光光斑中心位置测量精度。

基于高斯拟合的激光光斑中心定位算法

激光光斑中心定位是光学测量中的关键技术之一。通过对常用定位算法的分析,给出利用光斑图像中的不饱和点对光斑进行高斯拟合,并以拟合函数的幅值点作为光斑中心的方法。利用人工光斑对该算法进行验证,结果表明该算法误差远小于0.1像素;利用一维高精度电动平移台、CCD相机、激光器等搭建测试系统,由计算机自动采集激光光斑图像并对其进行分析,实验结果表明该算法与理论分析结果的均方根误差仅为0.1像素。

激光光斑中心高精度定位算法研究

为提高测风激光雷达系统光学结构能量接收效率,需要对激光雷达系统中的激光光斑中心进行准确定位.通过对常用亚像素定位算法的分析,利用高斯拟合和矩形区域来对灰度重心定位算法进行优化,提出了激光光斑定位的改进算法,并与已有的算法进行了对比分析,设计并开展了验证试验.试验结果表明改进算法比已有传统算法对激光光斑的定位准确性大幅提高,最大限度地减小光斑形状的不对称所导致的误差,对于光能量分布中心的估计也更为准确,是一种切实可行的光斑中心定位算法.

基于动态梯度的激光光斑中心定位算法

为提高激光光斑中心检测的长期稳定性、抗干扰性能和定位精度,在对相关圆心定位算法进行研究的基础上,通过理论分析与实验测试,提出一种基于动态梯度的激光光斑中心定位算法。该算法根据激光光斑特点,利用图像梯度对光斑进行标识与定位。实验结果表明,该算法定位精度高,有效提高了激光光斑中心检测的抗干扰性能和长期稳定性,适合对测量精度要求高的长期在线测量。这种新方法已被成功用于自动激光挠度测量系统中。

基于亚像素定位技术的激光光斑中心位置测量

传统亚像素定位算法过程中存在着抗干扰能力弱、定位精确度差、软件实现难度大等问题。为了解决这些问题,提高激光光斑中心定位精度,采用曲线拟合算法,结合小尺寸光斑中心的高精度定位测量法,进行了理论分析和实验验证。结果表明,该方法可将质心提取误差控制在0.1pixel内,与传统算法相比,其误差更小。该图像质心测量方法有效地降低了噪声干扰,增强了算法的抗噪声性能。

几种激光光斑中心检测方法的比较

激光光斑位置的准确确定是决定测量系统精度高低的关键因素,所以激光光斑中心的定位就显得尤为重要。通过对模拟光斑图像进行计算,对常用的几种方法进行了比较并得出了结论。

基于差分光斑中心定位算法的位移传感技术研究

光斑中心定位是激光投射式位移传感技术中的关键技术。为了提高激光光斑中心检测的抗干扰性和精确性,在总结了现有的光斑中心定位方法的基础上,对其中的梯度光斑中心定位算法进行分析和改进,提出了一种差分光斑中心定位算法。该算法主要针对强干扰光线下的激光光斑特点,利用差分运算和梯度算子对光斑进行识别与定位。实验结果表明,该算法定位精度高、抗干扰能力强,适合于对恶劣环境下的结构进行长期在线监测。基于该算法的位移传感器设备已成功应用于渝黔高速公路河耳沟大桥的桥梁远程健康监测中。

一种光斑图像中心的亚像素提取方法

针对空间发光点所成光斑图像中心的高精度提取问题,本文提出一种亚像素提取方法。该方法建立了具有高斯能量分布的空间发光点的透视投影光斑图像灰度分布数学模型,证明了空间发光点能量中心的透视投影不变性。通过对光斑图像二阶方向导数和自相关函数的分析,获得Hessian矩阵并推导出像素级光斑图像中心的判定条件,再将图像灰度分布函数在光斑图像像素级中心的亚像素邻域内泰勒展开,并求取光斑图像灰度分布曲面的局部极大值点作为亚像素级光斑图像的中心点。与现有经典方法的对比仿真实验结果表明,该算法具有更高精度和更好的鲁棒性,可广泛应用于视觉检测的摄像机标定、三维形貌测量等任务中(类)光斑中心的高精度提取。

无衍射光莫尔条纹的中心定位方法

无衍射光莫尔条纹被广泛应用在精密测量领域中,实现无衍射光莫尔条纹中心的精确定位是高精度测量的关键。通过对无衍射光莫尔条纹图像特征进行分析,提出了一种无衍射光莫尔条纹的中心定位方法。该方法首先根据光强分布特征,提取莫尔条纹图像中两光斑中心局部同心圆区域;然后进行局部同心圆环检测,确定初始圆心集;再对初始圆心集进行聚类分析确定两光斑中心的初始位置;最后删除异常点并迭代求取两光斑中心较精确的位置,实现无衍射光莫尔条纹两光斑中心的定位目的。理论和实验结果表明该方法能快速、准确地同时确定两光斑中心位置,且误差小于1 pixel。

采用四象限探测器的光斑中心定位算法

为提高激光发射系统的监测精度,提出了一种基于四象限探测器的光斑中心定位算法,首先采用均匀分布的椭圆模型对光斑进行分析,根据四象限探测器工作原理,通过计算椭圆形光斑在四象限探测器上各对应区域所占面积进而推导光斑中心坐标表达式,然后采用解析几何的方法求取椭圆光斑的长轴与短轴,最后搭建四象限监测系统对算法进行实验验证;结果表明,所提算法能有效提高四象限探测器的光束监测精度,较传统方法精度提高21.3%。

激光光斑中心空间定位方法的研究

介绍了一种用于工程机器人的双目立体视觉系统。该系统采用双面阵CCD,可对激光光斑中心表示的空间点进行定位。给出了系统的结构、数学建模方法及计算公式,采用灰度矩法实现激光光斑中心的精确定位。通过对不同尺寸的椭圆形、方形和三角形光斑的实际测量,系统中心定位精度达到 2%,而且不受光斑形状的影响,具有良好的稳定性。

激光光斑中心定位算法的实用性改进

研究了重心法、Hough变换、圆拟合算法及空间矩算法,通过理论分析与实验测试,找到一种能有效提高激光光斑中心检测抗干扰性能和定位精度的算法,该算法适用于对测量精度要求高的实时自动测量,并被成功地用于渝黔高速公路太平庄大桥和安稳大桥的自动激光挠度测量系统中。

TFT-LCD面板光学检测自动对焦系统设计

针对TFT-LCD面板尺寸大、厚度薄、光透过率高的特性,建立了基于激光三角测距法的自动对焦系统。采用光学回路和机械结构设计,对激光光斑中心位置准确求取以及自动对焦原理等算法进行了研究。首先,根据激光三角法测距原理进行了光学回路设计,并以纳米定位平台作为微小行程对焦驱动轴。其次,通过分析光斑图像特性,调节相机快门调整曝光量从而对图像进行噪声消除。另外,采用质心法快速提取光斑中心,在分析激光光斑中心位置与离焦关系的基础上,说明了自动对焦算法。最后,介绍了系统自动对焦时间的设定方法。实验结果表明:在行程为100μm的自动对焦范围内,5X物镜下,自动对焦时间为0.36 s,重复定位精度为±1.98μm。50X物镜下,自动对焦时间为0.41 s,重复定位精度为±0.26μm。该系统稳定性好、对焦精度高、抗干扰能力强,基本满足大尺寸玻璃基板光学检测的需要。