多聚焦图像焦深扩展分解融合算法仿真

多聚焦图像在融合过程中,若源图像分辨率过低会直接影响图像的融合效果。为提升图像融合效果,提出基于焦深扩展的多聚焦图像融合算法。采用焦深扩展方法对光学系统实施优化,通过优化后的光学系统生成聚焦图像,并对获取的聚焦图像中的退化图像实施修复处理,提升源聚焦图像质量;使用双三次插值的单帧超分辨率法对图像实施分解处理,获取源聚焦图像的高分辨率图像,结合滤波处理算法,获取聚焦图像的细节系数;利用逆小波变换方法对图像细节系数,依据计算结果实现多聚焦图像融合。实验结果表明,使用上述方法开展图像融合时,融合效果较好,图像融合质量较高。

用于管道检测机器人的微型化成像系统(特邀)

管道机器人是对复杂系统中管道损伤进行检测和评估的主要工具之一,通过沿行进方向搭载成像系统,实现了在管道中的运动导航和内环境观察。然而,这会导致管壁信息存在于图像传感器边缘,不可避免地会受到镜头畸变的影响而降低对损伤的检测精度,提高对损伤的定量难度。而搭载额外的成像系统观察管壁会大大增加机器人的承载负荷和整体体积,尤其在小尺寸管道机器人中。设计一款适用于管道机器人的微型化管壁成像系统。经过元件选型、光学系统优化和3D打印集成后,整个系统的体积为25 mm×30 mm×12 mm,最优横向分辨率为15.63μm。最后利用该系统制作了一款微型管道机器人,验证了其成像效果和定量能力。此系统有望搭载到其他管道机器人上作为扩展载荷,提升对管壁细节信息的捕捉能力。