基于Visual C#的图像实时采集及处理

为满足机器视觉技术中图像采集和分析处理的实时性要求,设计一套图像在线采集和处理系统。通过设置摄像机和光源相关参数,解决软硬件的匹配兼容性问题;利用Visual C#直接调用像机动态链接库,实现图像采集卡资源的充分利用,提高系统运行效率;分析采集系统工作原理,给出图像处理步骤,优化各图像处理程序算法,增强显示图像清晰度。实验结果表明,该系统采集帧率最高可达18帧/秒,边缘轮廓提取能实现亚像素精度,在保证图像精度的基础上解决了实时性问题,为后续图像处理提供技术保障。

基于ERBF核函数和边界填充的图像插值算法

受传统算法的启发,根据图像相邻像素的关联性,扩充图像边缘像素,采取首行与首列(或者末行与末列)填充的方法,利用ERBF核函数做已知像素点的曲线拟合,解决了采样点中不包含原始图像像素点的缺陷。试验表明,基于ERBF核函数和边界填充的图像插值算法,对原始图像进行隔行隔列抽取25%的像素点得到的低分辨率图像,插值后生成的高分辨率图像和原始图像相比,性能参数PSNR高达33.81dB,高于目前的插值算法,没有阈值选择的困扰。而且,该文提出了用差值图AMI来分析不同算法插值生成图像的比较方法。

基于图像的织物速度非接触测量方法

织物运行速度是纺织品加工中的重要工艺参数,传统测量方法采用接触式测量。为避免织物与导轮之间滑转产生测量误差,可采用非接触测量方法。通过高速线阵CCD相机采集织物表面纹理灰度信息,相邻2帧信号,具有波形相似且有一定的空间位移,再用互相关算法及其改进算法计算出空间位移,结合连续2帧采样间隔计算出织物运行速度。为提高计算准确度,用高斯曲线拟合互相关函数的峰值并给出拟合公式,得到亚像素级的运动速度。实验验证了这种算法的可行性及其精度。

基于改进透视变换的结构光图像校正

由于光栅投影三维结构光成像系统和相机、投影仪、投射面三者位姿角度的原因,会导致相机获取的结构光图像发生透视而不再为正视图,对后期结构光相位的误差补偿等处理带来较大影响。对于发生了透视变换的图像,透视变换解决了一般仿射变换不能改变图像内部点相对位置的缺陷。文章根据投影仪与相机的成像原理,改进透视变换的方法,提出梯度方向亚像素边缘拟合方法来确定透视变换矩阵,以实现结构光图像的校正。文章采用Matlab实验平台进行仿真实验,结果表明,该方法可行性高,简单易行,稳定性好。

一种优化的基于倾斜刃边的点扩散函数重建方法

已有的倾斜刃边法受边缘亚像素定位精度、边缘扩散函数(ESF)样本质量及ESF曲线拟合方法的限制,点扩散函数(PSF)重建的稳定性和精度不高。为此,提出了一种优化的基于倾斜刃边的PSF估计方法,将梯度算子引入刃边直线拟合,对刃边边缘进行了高精度的亚像素位置修正;并采用基于移动窗口的ESF去噪及重采样方法精化ESF样本质量;最后通过高斯函数拟合得到稳健的PSF估计值。实验结果表明,改进算法的边缘直线拟合精度优化效果明显,且PSF重建精度较高,稳定性强。

气液两相流中改进图像互相关测速的完整实现

针对气液两相流中密集气(液)相速度场准确测量的需要,提出了改进图像互相关测速的完整实现方法。基于傅里叶变换的图像互相关测速原理,采用回归迭代互相关算法以提高测量精度,基于相邻速度属性对误矢量进行修正,并采用亚像素拟合方法准确定位,通过对不同拟合算法进行比较,验证了3点高斯拟合算法的优越性。实验结果表明,本文提出的测量方案可以有效提高图像互相关测速的精度。

基于绝对相位靶的摄像机标定仿真与实验研究

摄像机标定是结构光三维传感技术中联系测量系统内外参数与三维坐标之间的重要环节。基于灰度信息提取特征点的摄像机标定方法易受图像噪声、对比度等因素的影响。提出一种基于绝对相位靶(APT)的摄像机标定方法,采用时间相位展开算法计算绝对相位,提取相位值为4π整数倍的特征点,采用局部窗口最小二乘拟合算法计算特征点的精确亚像素坐标,进而建立特征点的图像坐标与世界坐标的对应关系。通过仿真实验,分析不同高斯噪声和模糊条件下摄像机参数的绝对误差变化,发现相对于传统的棋盘格和圆点标定法,所提APT标定法对图像噪声和模糊具有更好的鲁棒性,且具有更高的标定精度。真实的对比实验显示,APT标定方法的标定精度优于棋盘格和圆点标定法,尤其在“离焦”(标靶处于相机有效工作距离之外)情况下可将重投影误差降低58.68%,证明了APT标定方法的有效性和可行性。

基于改进Hough算法的高精度视觉研究

随着国内经济的快速发展,以高精度为代表的工业制造技术越来越受到企业的重视,机器视觉检测技术由于其精度高、检测时间短、节省人力等众多优点在工业方面得到了广泛的应用和深入的研究。通过采用改进算法的Hough变换算子来提取工业零件中的圆、直线及曲线等形状特征值,同时采用边缘空间矩亚像素定位.技术,获取各个特征的亚像素容器,通过最小二乘法拟合各个容器得到相应的高精度参数。结果显示采用了改进Hough变换算法可以极大的减少视觉检测的时间,同时获得了较高的检测精度。