不同测试方法下的轮胎性能评价函数值研究

以235/55R19轿车子午线轮胎为例,采用稳态力和力矩试验法与动态侧偏扫掠法进行对比试验,并计算轮胎的性能评价函数值。结果表明:稳态力和力矩试验法得到的侧偏角为1°,4°时的侧向力函数(F函数)、负荷转移敏感度函数(G函数)、回正力矩函数(AT函数)值随垂向负荷呈线性变化,趋势与动态侧偏扫掠法基本一致;但动态侧偏扫掠法回正力矩波动大,导致AT函数值随垂向负荷的增大而波动大;稳态力和力矩试验法与动态侧偏扫掠法下的F函数值和H函数值差异较小,但差异随着垂向负荷的增大而增大;2种方法的G函数值和AT函数值差异均较大。

基于相干合成涡旋光束光场分布角向不变性的评价函数构建及其应用研究

大气湍流引入的波前畸变导致相干合成涡旋光束质量劣化,需进行波前畸变校正。基于相干合成涡旋光束光场分布的角向不变性,通过像清晰度函数提取明暗干涉条纹区域的总光强,构建角向条纹对比度评价函数,将评价函数应用于随机并行梯度下降算法,可以实现单环以及双环阵列结构的相干合成涡旋光束波前畸变自适应校正。仿真实验结果表明,相较于光强相关系数等传统评价函数,以角向条纹对比度作为评价函数的随机并行梯度下降算法具有校正性能好、收敛速度快的优点。此外,单环和双环结构相干合成涡旋光束的波前校正结果均验证了角向条纹对比度作为相干合成涡旋光束评价函数的有效性及优势。

针对MiniLED芯片载板的图像清晰度评价函数设计

提出了一种针对MiniLED芯片载板的取窗法。对比了多种传统图像清晰度评价函数的效果并根据提出的取窗法改良了传统评价函数。对所提出的图像清晰度评价函数和传统评价函数进行了实验对比,实验结果表明,提出的评价函数相比传统评价函数表现更好,能更快更精地完成相机对MiniLED芯片载板的对焦。

14种结合自由能评价函数的比较

采用LigandFit作为构象采样工具,以230个蛋白质-配体复合物组成的预测集,系统地比较了14种自由能评价函数(Ligscore1、Ligscore2、Plp1、Plp2、Jain、Pmf、Ludi1、Ludi2、Ludi3、D-score、Pmf-score、G-score、Chemscore以及Xscore)对蛋白质和小分子之间的结合模式以及结合自由能的预测能力.Plp1、Plp2、G-score、Pmf和Xscore在预测测试集结合自由能时得到的分数同实验测定的结合自由能的线性相关系数大于50%.在识别配体分子实验结合构象的能力方面,选择测试构象与实际构象间的位置均方根偏差rmsd≤0.20nm作为评价标准,14种评价函数的成功率从46%到77%不等,其中Ligscore1、Ligscore2、Plp1、Plp2以及Xscore的成功率都在70%以上.将评价函数中的2个或者3个组合得到一组共同评价函数可以进一步提高实验构象的预测能力,其预测成功率可以达到80%.实验表明Xscore、Plp1和Plp2在对接和评价方面都得到较好的结果.

热网系统可靠度评价函数研究与应用

根据热网可靠度评价函数的特点,分析了评价函数与系统状态的关系,给出了热网系统可靠度评价函数的计算表达式。结合一实例说明了评价函数在工程中的应用。

刀具预调仪中评价函数对调焦的影响

调焦评价函数的优劣直接关系到调焦的精度和速度,合适的调焦评价函数的选取对调焦有着至关重要的作用。因此,对调焦评价函数进行了研究,找出合适的调焦评价函数对刀具预调仪自动调焦技术的应用有着重要作用。对各种调焦评价函数的分析研究发现,在常用的调焦评价函数中,使用梯度评价函数作为调焦评价函数,计算量小,灵敏度高,适用于刀具预调仪的自动聚焦过程。

数字图象清晰度评价函数研究

分析了梯度函数、频谱函数和熵函数在自动对焦技术中的作用 ,并研究了评价函数的性能 .实验表明 ,梯度函数具有运算速度快的优点 ,适用于需要实时成象的场合 ;而频谱函数具有灵敏度高、曲线尖锐的特点 。

一种新的图像清晰度评价函数

离焦模糊图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的一个关键,需要不断地提高评价函数的准确性和有效性。深入研究了各种图像梯度的分布情况后发现模糊图像小梯度像素数较大,而清晰图像大梯度的像素数则明显比模糊图像的多,因此可以给梯度加一个阈值,去掉梯度小的值保留梯度大的值,这样可以突出清晰图像的的优势,易于准确判断。首次提出了一种用图像梯度加阈值求和作为由于离焦产生的模糊图像的评价函数,建立了上述评价函数的数学模型,并给出了实验结果和分析。与以往的图像灰度方差、梯度和、小波变换等评价函数相比,给出的评价函数无偏性好、单峰性强,信噪比高,计算量小,在焦平面附近具有变化趋势明显和灵敏度高的特点。

数字图像清晰度评价函数的通用评价能力研究

图像质量客观评价是计算机视觉领域长期以来研究的难点和热点问题。如何能让计算机像人的视觉系统一样具有评价图像质量的能力,至今仍是尚未完全解决的难题。图像清晰度评价函数是图像质量客观评价标准中的重要组成部分。现有的图像清晰度评价函数主要基于图像边缘细节或者整体信息熵的统计,给出对图像相对清晰度的估计。主要考察了五种具有代表性的清晰度评价函数,着重分析了它们对不同模糊程度下不同内容图像的清晰度评价能力,进而说明现有的清晰度客观评价方法与人主观感受的差距。

一种新的能量谱熵图像聚焦评价函数

针对计算机视觉中图像聚焦评价函数的选择与设计问题，首先对图像聚焦评价函数的基本概念和特征进行了讨论，然后对目前几种主要的图像聚焦评价函数（ 灰度变化函数、梯度函数、图像灰度熵函数、频域类函数） 进行了分析．在此基础之上提出了一种新的能量谱熵函数评价方法，并且给出了相应的计算公式．该函数的理论依据较之目前常用的评价函数更为充分，最后给出了与其它几种主要评价函数的实验对比结果，证明了能量谱熵函数比其它评价函数在评价图像聚焦质量方面更为准确、稳定和可靠．

基于方向WPS改进TDI CCD遥感图像清晰度评价函数

在轨调焦是航天相机获取高质量图像的关键技术之一。针对航天相机在发射、在轨期间由于振动冲击及温度气压等环境参数变化引起的光学系统离焦现象,以及TDI CCD遥感相机成像场景实时变化的特殊特点,对基于功率谱的清晰度评价函数进行了研究。根据小波变换的多分辨率和带通特性,提出了一种对FFT功率谱的改进——小波功率谱(WPS)估计。针对像移亦会导致TDI CCD图像模糊的问题,提出了方向WPS估计算法。参照功率谱地物无关性及离焦会引起功率谱高频分量损失的思路,设计了基于方向WPS的加权清晰度评价函数。实际外场推扫实验结果表明,提出的新清晰度评价函数能有效反映出实际推扫图像的离焦状态,另外相对于FFT功率谱,对场景差异更不敏感,误判率从0.36降低为0,曲线更加饱和。100个仿真样本的平均误判率仅为0.06,满足系统误差要求。因此文中算法满足单调性、灵敏度高、准确度高原则,更适合TDI CCD遥感相机的自动调焦。

一种快速高灵敏度聚焦评价函数

针对实时性和聚焦精度两方面的要求,在分析对比了常用聚焦评价函数的基础上,提出了一种基于灰度差分的快速聚焦评价函数——利用相邻像素在水平和垂直方向的差分乘积作为核函数。该算法保持了较好的计算性能,但函数陡峭性提高,可加快搜索定焦的收敛速度并能提高聚焦精度,同时引入阈值滤除噪声,增强了算法的稳定性。与常用聚焦函数进行了实验对比,结果表明该算法既有较好的计算速度又有较高的灵敏度,适用于对实时性要求较高的场合,如显微镜自动聚焦系统等。

基于灰度梯度的数字图像评价函数

提出用图像灰度梯度向量模方和、Roberts梯度和与拉普拉斯(8邻域微分)算子和作为数字图像的评价函数。建立了上述几种评价函数的数学模型,针对离焦模糊和运动模糊等情况分别给出了实验结果,并进行了比较。它们都有无偏性好、单峰性强、灵敏度高等特点,可用于离焦模糊和运动模糊情况的评价,且灰度梯度向量模方和最理想。

调焦系统中数字图像清晰度评价函数的研究

为了实现基于数字图像处理的自动调焦技术,采用准确有效的图像清晰度评价函数是其实现的关键。通过实验分析比较了梯度函数、频谱函数和熵函数在自动对焦技术中的作用,并研究了各评价函数在实验平台下所表现出来的性能和特点。研究结果表明,Tenengrad函数、Brenner函数和平方梯度函数在焦平面附近具有变化趋势明显和灵敏度高的特点,而在离焦较远时变化不大,适用于要求精确对焦的设备。而方差函数具有良好的单峰性和无偏性,具有较好的计算效率,相对其他的评价方法具有更高的信噪比、可靠性和清晰灵敏度,更好地满足了对图像清晰度评价的要求,适用于摄像头辅助调焦系统中。

一种新的图像清晰度评价函数

准确有效的图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现自动调焦的关键。通过分析比较3种聚焦效果较好的清晰度评价函数,提出了一种基于聚焦窗口模式的平方梯度函数作为聚焦评价函数,建立了评价函数的数学模型,并给出了实验分析和结果。与以往常用的评价函数相比,具有更高的可靠性和聚焦灵敏度。

SUSAN清晰度评价函数在自动对焦中的应用

为了满足自动对焦系统的实时性与抗噪性要求,提出了一种基于SUSAN算子的清晰度评价函数。该函数利用SUSAN边缘提取算子的算法简单、准确度高、抗噪性强的特点,对SUSAN算子边缘检测函数进行改进,将边缘点的USAN值的平方和作为清晰度评价值,并将其运用到自动对焦算法中。将该函数与几个经典的清晰度评价函数进行性能比较,实验结果表明:对于引入噪声前后的图像序列,基于SUSAN算子的清晰度评价函数均具有良好的单峰性、无偏性和较高的灵敏度;对于256×256的对焦窗口图片,该函数在TMS320C6416硬件平台上的运行时间仅为16 ms。该函数能够满足清晰度评价函数的单峰性、无偏性、高灵敏度等基本特性,同时具有良好的实时性与抗噪性。

基于小波变换的显微图像清晰度评价函数及3-D自动调焦技术

提出了基于小波变换的图像清晰度评价函数。采用大NA(数值孔径)和小NA的显微图像序列,比较分析了本文提出的评价函数和经典的归一化方差函数、熵函数、能量拉普拉斯函数以及另外两种基于小波变换评价函数的清晰度评价性能。同时采用带有标准偏差为25的高斯噪声显微图像序列,比较了这五种评价函数的抗噪能力。实验结果表明:提出的评价函数具有最高的聚焦精度和聚焦分辨率,且具有与抗噪能力最强的归一化方差函数相当的抗噪能力。提出了基于区域选择的自动聚焦方法,实现了处于不同深度的微操作对象的3-D自动聚焦。该评价函数和区域选择聚焦技术可以用于高精度的自动微操作作业中。进一步说明自动调焦是实现自动化微操作的关键技术,而其核心是清晰度评价函数的选取或构建。

显微视觉系统中自动调焦评价函数的选取

综述了显微视觉系统中常用的自动调焦算法,并分别在不同的照明方式和不同的图像内容条件下对其调焦函数特性进行测试,得到了调焦评价函数优劣的客观评价。实验结果表明:梯度平方函数、Tenegrad函数、Laplacian函数灵敏度高,稳定性好,适于小范围精细调焦;Variance函数、熵函数灵敏度低,但调焦范围大,适用于粗调焦;透射照明通常比反射照明有更好的调焦曲线;高频信息丰富的图像宜采用梯度平方函数或Tenegrad函数调焦,高频信息不是很丰富的图像宜采用Laplacian函数调焦。

基于梯度计算的自动聚焦图像清晰度评价函数仿真分析

基于梯度计算的评价函数在自动聚焦系统中应用广泛,函数形式变化多样,本文基于图像梯度计算的数学原理,通过MATLAB仿真分析,对比了常见梯度类评价函数的性能,总结了梯度类评价函数应用中结合系统成像质量控制算法性能的方法。

离焦模糊图像清晰度评价函数的研究

离焦模糊图像清晰度评价函数是采用数字图像处理技术实现显微镜自动调焦的一个关键 ,也是图像恢复中评价图像质量的一个重要判据。本文首次提出了用图像灰度梯度向量模方和、Roberts梯度和与拉普拉斯 (8邻域微分 )算子和作为由于离焦产生的模糊图像的评价函数。文中分别建立了上述几种评价函数的数学模型 ,给出了实验结果和分析。与以往的图像灰度熵和图像灰度方差评价函数相比 ,本文给出的评价函数无偏性好、单峰性强 。