基于深度估计置信度的聚焦形貌恢复

聚焦形貌恢复是非接触式三维重建领域中的重要技术手段。由于环境的影响和相机本身的限制,图像采集过程中会不可避免地产生噪声信息,影响重建精度。针对该问题,提出一种高精度、抗噪声的聚焦形貌恢复算法。使用聚焦评价函数对离焦序列图像进行评价,得到聚焦评价序列图像,并使用高斯拟合峰值法定位像素聚焦位置获得初始深度图。在此基础上,通过像素的聚焦评价曲线与灰度曲线之间的相似度衡量深度估计置信度,生成初始深度图的置信图,并将置信图作为引导图对初始深度图进行引导滤波,得到优化后的深度图。使用多组仿真离焦序列图像与真实显微离焦序列图像对所提方法进行性能验证,实验结果表明:所提方法在仿真与真实离焦序列中均能表现出优良的三维重建效果,在真实数据实验中,所提方法的所有指标均优于基于深度图优化的方法,与传统方法相比均方根误差分别降低64.8%和47.3%以上,相关系数分别提高2.18%和6.35%以上,具有更高的精度和更强的抗噪性,能有效提高聚焦形貌恢复精度。

基于扩散的聚焦形貌恢复算法

针对聚焦形貌恢复技术在测量运行时对上位机内存需求量大的缺陷,提出一种聚焦形貌恢复算法。该算法基于聚焦评价曲线的区间特性及连续表面约束,运用传统方法初始化扩散区域,利用已扩散区域的深度信息猜测扩散点的深度,并在搜索半径内重新搜索确认扩散点的深度,得到更加精确的深度值。实验结果表明,与传统方法相比,该算法在保证精度的同时,上位机内存使用率平均降低9.6%。

贝塞尔曲线插值下的聚焦形貌恢复

聚焦形貌恢复性能提升的关键在于噪声序列图像的预处理以及初始深度值的连续化处理。通过对图像噪声类型识别理论及逼近技术的深入研究分析,实现了一种高精度的聚焦形貌恢复算法。该方法从含噪图像灰度直方图分布特性入手,在对序列图像未知噪声进行初步判断后,决定采用中值滤波进行图像预处理以减少噪声干扰;根据聚焦评价函数曲线特性,利用参数化的三次贝塞尔-伯因斯坦多项式对初始深度值进行插值处理,通过最值搜索方法得到插值曲线的峰值位置,进而实现深度值的精确估计。对不同表面特征,不同材质的实体对象进行形貌恢复实验,结果表明提出的方法兼具恢复的高精度性及有效性。

基于聚焦形貌恢复的矿用截齿磨损测量系统

针对现有截齿磨损测量方法存在过程繁琐、精度低和成本高等问题,设计了一种基于聚焦形貌恢复的矿用截齿磨损测量系统。该系统利用聚焦形貌恢复技术对采集的截齿顶部圆锥序列图像进行处理,获得截齿顶部圆锥三维形貌恢复图,在此基础上得到截齿顶部圆锥表面的深度信息,从而计算出截齿顶部圆锥体积,并结合差值法得出截齿磨损体积。测试结果表明,该系统测量精确度达97.68%。

零相位滤波与最小二乘拟合下的聚焦形貌恢复

为提升形貌恢复精度,提出一种高精度的聚焦形貌恢复算法。该方法从序列图像的预处理以及深度值连续化处理角度入手,将零相位滤波与最小二乘拟合法相结合。自行设计了基于巴特沃斯低通的零相位滤波器用以聚焦评价函数曲线的滤波处理,在消除噪声干扰的同时,保持各空间数据点位置不变;根据聚焦评价函数曲线特性,利用基于高斯函数的最小二乘拟合峰值法获取窗口序列的聚焦位置,进一步提高了峰值定位精度;为得到更为连续化的被测物深度信息,采用三次B样条曲面对各个像素点的初始深度值进行插值。实验表明,方法兼具形貌恢复的平滑性及高精度性。

基于灰色关联度的聚焦形貌恢复

针对目前鲜有聚焦评价函数能同时满足聚焦形貌恢复多个性能指标的问题,从邻域像素的灰度级差异性入手,提出基于灰色关联度的聚焦评价函数,并用于恢复表面形貌。采集部分聚焦序列图像,计算图像序列每一个像素点的聚焦评价值,最后重构表面形貌和全聚焦图像。实验表明,提出的算法能够恢复低纹理物体的形貌,精度较高,且具有较好的时间效率,可用于实际测量。

基于图像区域像素重构的聚焦形貌恢复

为提高三维形貌图像的恢复精度,提出一种基于最大最小算子与区域像素重构的聚焦形貌恢复方法。利用最大最小算子判定图像序列中的噪声像素点,并采用中值滤波方法消除图像噪声。对图像序列进行区域像素重构,根据重构图像相邻像素的灰度差值设计聚焦评价函数,确定区域聚焦等级,实现聚焦形貌恢复。实验结果表明,该方法恢复的三维形貌图像精度优于传统形貌恢复方法,并对含噪图像具有较好的鲁棒性。

基于结构相似指数的聚焦形貌恢复

针对目前大部分聚焦形貌恢复算法对边缘部位恢复效果欠佳的问题,从全局入手,考虑空间连续性约束,提出一种新的基于结构相似指数的聚焦形貌恢复算法。根据已有的部分聚焦的图像序列,得到一幅全聚焦图像,然后优化一个基于结构相似指数、全聚焦图像和空间连续性的损失函数,最终重构表面形貌。实验表明,提出的算法能够较好地反映物体的表面形貌信息,对于边缘区域的重构效果较好。

聚焦形貌恢复方法模型设计（英文）

采用基于拉普拉斯算符聚焦形貌恢复方法,提出了模拟目标深度测量的数值模型。数值模拟的核心是基于通过几何光学预测的理想图像的卷积与透镜广义孔径函数的多色点扩散函数,即用聚焦误差替代抛物线圆柱形貌或高斯函数。该模型可以使用基于聚焦形貌恢复方法的传感器真实组件参数、光源光谱、光学系统离差、相机的光谱灵敏度。提出了光学系统离差(消球差、消色差、色差)对确定目标表面形貌的精确度和可靠性的影响。结果表明,该模型可以有效提高实验效率,缩短时滞,降低成本。

基于聚焦形貌恢复的刮板输送机链轮轮齿序列图像采集装置

由于现有刮板输送机链轮轮齿磨损测量手段不具备过程简捷、高精度、高效率和低成本等优势,基于聚焦形貌恢复,设计了一种链轮轮齿序列图像采集装置。通过控制该装置运动模块移动,实现工业相机与某个轮齿轴向与周向的对中,进而控制轮齿径向步进电机每步进一次,采集一帧照片,重复此循环过程100次,完成该轮齿序列图像的采集。实验测试结果表明,该序列图像采集装置能够快速地完成轮齿对中并采集到清晰的轮齿序列图像,可为刮板输送机链轮磨损测量提供硬件支撑和积累图像数据样本。

成像参数对大深度物体聚焦形貌恢复的影响

为探究成像参数对大深度物体聚焦形貌恢复精度的影响规律,明确实际应用中聚焦形貌恢复重建精度不满足要求时成像系统的改进措施,在构建聚焦形貌恢复三维重建精度评价指标的基础上,利用正交实验确定成像参数对聚焦形貌恢复精度影响的主次顺序,重点分析主要和次主要参数对重建精度的影响规律,并揭示最佳成像参数随多聚焦图像采样间距的变化关系。考虑到成像参数的变化实际通过改变系统景深影响聚焦形貌恢复精度,建立了多聚焦图像采样间距与最佳景深之间的经验公式,为系统成像参数的设定提供了理论依据。实验结果表明:焦距和F数是聚焦形貌恢复的主要和次主要影响参数,在给定多聚焦图像采样间距下存在使重建精度最高的最佳焦距和最佳F数,且随着采样间距减小,最佳焦距增大,最佳F数减小;多聚焦图像采样间距与最佳景深之间的经验公式拟合准确率为97.28%,验证准确率为94.76%,可用于最佳景深的计算;采用最佳景深能够显著提升聚焦形貌恢复精度,为大深度物体聚焦形貌恢复精度的提升提供了新途径。

一种用于评价聚焦形貌恢复算法的图像离焦仿真技术

为了提高聚焦形貌恢复技术的重建精度,寻找最优的聚焦形貌恢复算法,提出一种图像离焦仿真技术,用于对聚焦形貌恢复算法的精度进行评估。绘制一个三维模型,并选择一幅纹理图,根据图像分辨率对模型表面进行等间距点采样,生成有序点云数据。对通过点采样获取的数据进行处理并映射纹理,生成一组理想的或者包含噪声的序列仿真图像。利用得到的序列图像对聚焦形貌恢复算法进行实验验证,将生成的深度数据与点采样得到的真实深度数据进行对比以准确地评价算法的质量。研究结果表明,图像离焦仿真技术能够有效评价聚焦形貌恢复算法的质量,并有助于寻找更稳定、精度更高的算法。

金相显微镜上实现三维微观形貌恢复

金相显微镜是一种经典的测量分析仪器,已经实现了金相显微镜图像的数字化采集,并恢复了三维微观形貌。首先,对金相显微镜的载物台加装电机,利用电机带动载物台进行精密移动,在载物台移动过程中,对被测物体等步距拍摄序列图像。然后,根据聚焦形貌恢复的原理,采用修正的拉普拉斯算子进行聚焦程度判断,利用高斯插值方法获取聚焦程度最大值以及此时被测表面的高度信息,恢复三维形貌。最后,利用金相显微镜对粗糙度样块进行测量,获得了相符的测量结果。该方法对于扩展金相显微镜的测量范围具有积极意义。

基于小波变换的光学元件激光损伤三维形貌重构方法

为实现激光损伤在线显微三维形貌的快速重构,提出一种基于小波变换的改进聚焦形貌恢复(SFF)算法。利用三维聚焦评价函数逐点反演深度信息,重构光学元件激光损伤三维形貌。采用激光损伤在线显微成像装置,利用所提算法对银反射镜表面激光损伤区域进行三维形貌重构。结果表明:所提改进算法的清晰度比率、灵敏度、平缓区波动量分别为2.608、0.131、0.356,对最大深度为169.8μm的被测区域,测量相对误差为1.56%;相比传统方法,清晰度比率提升约1倍、灵敏度提升约3倍、深度测量相对误差降至1/10,平缓区波动量可以达传统方法的1.1倍。所提算法已用于在线显微损伤判别系统的研制,实现了激光损伤三维形貌在线快速重构测量。

快速宽场三维显微技术研究进展

激光扫描显微镜通过扫描高度汇聚的激光焦点可以获得样品的三维图像,而激光扫描显微镜时间分辨率低、光毒性大的缺点限制了其在活体快速三维成像等领域中的应用。近年来具有三维成像能力的宽场显微镜技术逐渐成为三维成像领域的研究热点。聚焦形貌恢复技术、结构光照明显微技术以及深度学习辅助三维成像是三种基于宽场成像的快速三维成像技术,通过硬件提升和软件辅助的方式,提高了宽场显微镜的三维成像能力。分别介绍了它们的原理、优缺点、最新的研究进展与应用,最后对宽场三维显微技术的未来发展进行了总结与展望。