基于全局注意力机制的单像素成像图像增强方法

单像素成像是一种仅需要使用无分辨能力的桶探测器结合空间光调制信息就能重构出一副完整图像的成像方式,具有非局域成像和高灵敏的特点,适合在外太空非合作目标下进行超远距离成像探测,但需要多次空间光调制后进行探测,重构图像信噪比低.本文提出一种基于全局注意力机制的低采样率下图像增强方法,利用Transformer结构搭建新型的SUNet(swin transformer unet)网络,解决传统卷积神经网络平移不变性和无法获得全局感受野的问题.根据切蛋糕(cake-cutting, CC)序改进的差分鬼成像算法在低采样条件下重构出低质量的图像,使用SUNet对图像进行增强.实验结果表明,该方法与2022年提出的GIDC(ghost imaging using deep neural network constraint)方法相比,在0.1的采样率下,峰值信噪比提升了3.29 dB,结构相似度提升了8%,为单像素成像的空间探测提供了新的技术途径.

基于分离障碍物的地下车库车位排布算法

地下车库中的障碍物是车位排布中除不规则外轮廓边界之外最复杂的约束条件,为此本文提出了一种根据障碍物分离处理的启发式算法。根据障碍物分布,将整个车库区域分为带障碍物和不带障碍物两部分,对其分别使用不同的方法计算。其中,包含障碍物部分通过像素分割构建用于描述空旷程度的矩阵,并计算最优排布方案;不包含障碍物的部分通过遗传算法处理,同时考虑两部分结合部位的车位损失,并合理规划承重柱,保证连通性。通过对不同形状、内部结构的地下车库的排布,该算法可以在有限运算时间内得到排布结果,为人工设计师提供参考辅助。

基于神经网络的焊缝跟踪系统视觉标定方法

文中提出一种基于深度神经网络的焊缝跟踪系统机器人视觉标定方法,实现了机器人的简单快速标定。将焊缝跟踪传感器安装在机械臂末端,使用线激光器对被检测角点进行定位,工业相机拍摄对应的标定棋盘图像,用角点提取算法获取到相应棋盘格点的数字图像坐标,并通过示教器读取机械臂的各个关节角,利用神经网络极强的非线性映射能力,将其传入训练好的BP神经网络进行三维空间坐标的预测。此方法能够实现机器人的快速标定,避开传统标定方法中复杂的非线性运算,并减少坐标转换间的累积误差。实验结果表明,基于神经网络的标定方法具有较高的精度,且标定过程简单,为机器人视觉标定提供了一种新的方法。

星载的单像素运动成像影响分析与补偿

单像素成像具有高灵敏度,抗干扰等特点,但得到一张高质量图像需要多次采样,因而在卫星对地观测应用时,由于卫星姿态变化使得指向抖动从而造成参考光场与探测器信号之间关联性丢失,使得重构出的图像质量严重退化。针对这一问题,本文设计一种光场追踪补偿方案以补偿卫星姿态对成像带来的影响,结合卫星工具包生成卫星数据分别进行滚动角,俯仰角的运动补偿验证和偏航角的运动补偿验证。结果表明进行滚动角和俯仰角运动补偿后成像的峰值信噪比提升28.8 dB,进行偏航角运动补偿后成像的峰值信噪比提升7.25 dB,同时考虑滚动角,俯仰角和偏航角对典型场景进行运动补偿后的成像结果峰值信噪比提升至少4.7 dB,仿真结果证明了补偿方案有效提高了成像质量,为星载单像素成像提供了一条有效技术途径。

基于天基光学探测图像初析南大西洋异常区影响

文章针对目前在轨运行的高灵敏度探测类可见光遥感器经过南大西洋异常区(south Atlantic Anomaly,SAA)时出现的探测能力降低、目标无法识别等现象,通过卫星在轨获取的SAA天基探测图像研究图像中出现的异常现象机理;提出了基于CCD探测器固有暗像元区的图像特征变化开展SAA影响评估的方法,根据在轨图像暗像元区的均值和标准差、图像区的热像素及活像元等特征参数的统计分析,判断经过SAA过程中连续获取的图像中出现显著影响时的拐点,通过曲线拟合估算出该轨道高度的SAA空间分布特征和边界,依此进一步提出利用在轨天基探测图像给出测量影响该轨道高度卫星SAA区域边界的简单方法;最后,基于SAA对天基探测器件的影响分析结果和认识,给出了高灵敏度探测类卫星避免或消除SAA影响的改进措施和建议。文章采用的数据分析和评估方法为提升SAA对天基探测影响的认识,以及下一步有效开展空间碎片探测工作提供参考。

改进的快速模糊C均值聚类图像分割算法

为了提高图像分割的运算速度,该文在将传统模糊C均值(FCM)聚类算法应用于图像自动分割的基础上,提出一种改进的快速图像分割算法。将图像从像素空间映射至其对应的灰度直方图特征空间,实现在特征空间进行数据聚类分析以减少聚类样本数量。依据灰度直方图特性,通过曲线拟合方法获得图像的聚类数及初始聚类中心。实验结果表明,在有效分割图像的基础上,该算法的运算迭代次数减少了约10%,运行时间减小了约6%。

超短焦全景鱼眼镜头的研究与设计

着重分析了超短焦鱼眼镜头焦距与分辨率的关系,表明了像面尺寸一定的前提下焦距越短,全景展开的环景边缘分辨率越高。基于以上理念,依据超短焦全景镜头设计思路,设计了一款焦距像高比≤0.35,水平视场角=360°,垂直视场角≥180°的全景鱼眼镜头。设计结果表明：在空间频率为200lp/mm处的MTF值大于0.4,接近衍射极限;在垂直半视场角45°~90°的环景边缘区域拥有大于75%的像素空间,使得环景展开后仍然具有较高的分辨率,从而代替多台不同方位的高解摄像机,实现高清全景监控。

高精度图像测量与对准系统的算法研究

0引言 现代高精度加工系统中,常常需要对被加工工件的尺寸进行实时检测和控制.当工件处于高速运动或人无法接近的环境时(如激光照射),传统的接触式测量无法进行,而光学式测量仪在性能指标上又不能满足实际需求,因此需要一种高精度的测量系统.

一种新的SAR图像目标检测方法

基于统计特性的恒虚警率(CFAR)算法和小波多分辨率分析方法很难检测到微弱的、小的和隐藏的目标。合成孔径雷达(SAR)成像机理是相干成像,相干相位信息为目标的检测提供了可能性。从相干成像机理出发,结合恒虚警率和背景杂波分布模型,提出了一种新的SAR图像目标检测算法,即相干性CFAR目标检测算法,并且针对图像相干源提出了亚像元空间域源算法。实验证明,该方法是可行的、有效的,有利于SAR图像的理解和应用。

像元间隔对亚像元动态成像系统MTF的影响

亚像元动态成像系统的调制传递函数MTF主要取决于像元尺寸及像元间隔等因素的影响。分析了像元间隔对亚像元动态成像系统的调制传递函数的影响,并给出了数值分析的结果:像元间隔对亚像元动态成像系统MTF的影响总的趋势是随着像元间隔的增大而增大。

CMOS有源图像传感器的最新研究进展

由于CMOS有源图像传感器在单片集成、系统功耗、价格以及微型化方面都大大优于CCD,近年来得到较快进展,特别是其抗辐射的性能,使其在空间应用方面尤其具有优势。介绍了CMOS有源图像传感器的原理、性能和研究进展,重点介绍了在空间领域,特别是星敏感器中的研究进展和应用现状。

转台角速率的高速摄像测量方法

针对精确测量转台角速率在转台性能评价中的重要性问题,提出一种测量转台角速率的高速摄像方法.该方法利用平行光管作为可测目标固定在转台上,目标的空间位置与转台转动的角位置相对应,在转台转动过程中,通过高速相机记录目标空间位置实现测量,并采用像元细分技术定位的方法来提高测量精度,细分精度达到0.03个像元.利用该方法对某型号的低速转台进行了试验数据采集及分析,验证了该方法的可行性.误差分析结果表明,在转台角速率为0.2°/s时,该方法的测速精度可达到3.405×10-4,完全可以用于高精度转台的角速率测量.由于高速相机的采样频率较高,因此,实现了转台瞬时角速率的测量.该方法的非接触测量方式实现了对转台角速率的客观评价.

物像空间依赖的乱针绣针法定义与风格生成

为了模拟乱针绣这一被列入非物质文化遗传的中国刺绣工艺,提出一种图像风格化生成方法.首先在相互依赖的物像2个空间定义并生成由绣线聚集所构成的乱针绣绘制基元—针法,其中,在物空间中从绣线集合的朝向、交叉夹角、长度以及粗细等方面定义了针法中绣线的不同聚集方式,在像空间中对其进行栅格化得到点阵针法,并构建了针法词典对生成的点阵针法进行统一表示;其次对于输入图像,在对其进行分割和特征提取的基础上,将每个区域划分子区域,实现对区域内容的细化描述;最后在绘制阶段,对于每个子区域,采用稀疏编码方法依据子区域内容从针法词典中选择最优字典基组合,以合成新的针法来表现其内容,并依据子区域特征设定针法排布参数,将其放置在画布上以得到绘制结果.实验结果表明,该方法能够有效地将输入图像转换为具乱针绣风格的艺术图像.

基于双向剪切干涉的CCD像素间距标定

为精确标定电荷耦合器件(CCD)图像采集系统的像素间距,提出了一种基于双向剪切干涉的标定方法,即通过双向剪切干涉两半场条纹宽度的相对关系来测量图像采集系统的像素间距。由理论推导建立了相应的标定模型,并对模型进行了实验验证和误差分析。实验结果表明,该方法的标定精度能达到0.04μm。

基于多维向量模型模糊聚类的图像识别研究

从建立像素色彩空间的多维向量模型出发,采用一种改进的模糊C均值聚类算法对图像进行分割,从而得到一组图像像素空间的特征区域向量,并采用特征向量相似度计算方法计算图像相似度,进而比较两幅图像相似度大小,以达到图像识别的目的。通过实验对图像相似识别效果进行验证,实验表明,基于多维向量模型模糊聚类方法在图像识别中有一定应用价值。

基于图像的牛奶细微杂质检测算法研究与仿真

研究掺杂牛奶杂质的准确检测问题。牛奶中混入颜色激起相似的异性纤维,如化纤、毛发等杂质,由于杂质柔软、细小,杂质颜色像素与牛奶接近。传统的基于像素差异的杂质检测方法无法准确区分两者之间的细微差异,导致根据像素差异的阈值很难准确确定,造成牛奶杂质检测漏检率过高的问题。为了解决上述问题,提出一种基于多层细微像素模型的牛奶杂质检测算法。通过提取图像中的关键细节特点,运用边沿多层细化理论,对异样像素多层迭代验证,确定牛奶中杂质的边缘像素空间位置,从而实现牛奶杂质的检测,提高了检测的准确率。实验证明,上述方式能够准确检测出牛奶中的细微杂质,提高了检测的准确率,取得了令人满意的效果。

彩色图像融合算法与技术的研究

一种图像融合算法 ,可以对选定的区域范围内的图像进行融合运算 ,通过选择融合函数中一个与位置有关的系数 ,可以决定融合的形式。本融合算法可以使得被合成的图像看起来显得完整、自然。另外 ,对该算法在实现过程中出现的一种异常现象做出了较详细的分析 ,并给出了相应的解决算法。

基于千兆以太网的LED显示屏关键技术分析与实现

介绍了基于千兆以太网技术的LED显示屏系统的设计,采用了千兆网技术,接收端/发送端独立时钟控制,视频图像压缩和色彩处理等技术,实现了全彩色LED点阵数字显示屏的解决方案,并且对影响其显示质量的一些关键技术进行了研究.

基于Prewitt算子的TV图像去噪算法

分析了传统TV算法抑噪不充分的原因,为了弥补其不足结合图像空间和像素梯度提出了一种改进算法.该算法首先运用Prewitt边缘检测算子分析图像空间梯度,并对空间梯度进行抑制,一定程度上克服了传统TV算法对平坦区抑噪不充分,甚至出现虚假边缘和阶梯效应的缺陷;再结合像素梯度分析了TV去噪的迭代函数完成保边去噪.与传统算法相比,该文算法残余噪声较小且边缘保护较好,提高了图像的PSNR和视觉效果.但对图像较小纹理误作为噪声而去除.

基于Cr、Cb色彩空间的森林火焰图像分割方法

为了解决对有很强日光干扰的火焰图像进行分割的问题,通过研究森林火焰在Y、Cr、Cb颜色空间上的分布情况,提出了一种基于Y、Cr、Cb空间的森林火焰彩色分割方法以及利用相似距离进一步提高处理效果的方法.实验表明,该处理方法对在有较强日光干扰下的森林火焰图像有良好的提取效果.该方法充分利用了火焰图像的分布特性以及颜色空间的色彩信息和不同颜色空间特征的互补性,为火焰图像的提取提供了一个新思路.