基于相关因子的无衍射光斑图像定中算法

为实现无衍射光斑作为直线基准在复杂噪声背景下精确定中,提出了一种基于相关因子的无衍射光斑图像定中算法。该算法先根据光强重心理论计算光斑中心的大致位置,再将光斑图像转换成极坐标系下的灰度图,并生成角频率与光斑图像空间频率相同的离散周期正弦信号,求解其相位角并对各径向上的相位信息作均方差评价,计算出极坐标系下理想光斑中心与实际光斑中心的相关因子,从而达到定中无衍射光斑中心的目的。在模拟噪声环境下,对比该算法与其他常规算法,其结果表明:该算法抗背景噪声干扰能力强、计算耗时短,具有稳定的亚像素定中精度。

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。