Study on Focusing of Area Array Camera by Using Frequency of Images

Focusing of an area array camera is an important step in making a high precision imaging camera. Its testing method needs special study. In this paper, a method of camera focusing is introduced. The defocusing depth of camera is calculated by using the frequency spectrum of defocused image. This method is especially suitable for the focusing of the Planar Array Camera, and avoids the complicated work of adjusting the focus plane of the planar array camera in the focusing process.

基于正弦相位编码的相机离焦标定

分析了光学系统离焦状态对基于正弦光栅的结构光相位的影响.基于正弦结构光相位与相机对焦状态无关的性质,提出了一种利用相移法正弦结构光编码显示面板对离焦相机进行标定的方法.使用Floyd-Steinberg Dithering算法消除了显示面板gamma变换带来的结构光相位计算误差.实现了相机在离焦状态下对标定物特征点的准确提取.标定结果重投影误差为0.17pixels.相机焦距的标定误差在0.39%以内.与传统方法相比提高了标定精度,为具有特殊成像范围的相机的标定提供了一种解决方案.

激光-电弧复合焊接高强钢的性能

为了研究焊接参数对激光-电弧复合焊接性能的影响,采用了2 k W光纤激光器和MAG(熔化极活性气体保护焊)复合焊接780 MPa高强钢板,通过高速摄像机观察了熔滴过渡形式及激光(或电弧)先导的等离子体形态,研究了激光(或电弧)先导的特性、激光与电弧间距离、离焦量、MAG电流和熔滴过渡形式对激光-电弧复合焊接性能的影响.结果表明,电弧先导的焊缝成形更好;等离子体不仅影响焊缝形状,而且影响激光-电弧间最佳距离;激光与电弧间距对熔宽的影响较小;焊接电流影响焊缝形状和熔深,随着焊接电流的增加,熔深增加,当离焦量为-2 mm时熔深最大.

水下高压焊接中摄像系统的离焦现象及校正

从折射率的角度出发,分析了水下高压焊接过程中摄像系统的焦面偏移(离焦)现象,以及温度和环境压力对折射率的影响规律;同时,结合实际的高压焊接实验设计了自动调焦系统,采用离散余弦变换方法构造频谱评价函数作为图像评判依据,以改进的爬山搜索算法作为自动调焦算法,并通过实验加以验证.结果表明,所设计的水下高压焊接摄像自动调焦系统能够解决高压焊接摄像的离焦问题,并获得较为清晰的高压焊接电弧图像.

基于自准直法的长焦距CCD航空相机的离焦补偿

为了对长焦距航空相机的离焦进行补偿,设计了一种基于自准直的离焦补偿系统。该系统首先采用高度自动化和智能化的光电自准直离焦补偿法实现离焦量的校正,然后通过引入飞机高度数据进行离焦量计算,并通过相应装置实现离焦校正。在校正过程中,采用效率更高的改进爬山算法进行准确焦面定位,利用FPGA硬件系统进行数据处理,并通过VHDL语言实现硬件功能。

散焦模糊量估计的相机加权标定方法

相机标定在计算机视觉领域中有着至关重要的作用.绝大多数相机标定方法假设相机为针孔模型,且需要良好聚焦的图像来保证相机内外参估计的准确性.然而,这些条件会受到相机景深的影响.在薄透镜相机模型假设下,提出了一种加权相机标定的方法,其权重考虑了控制点的模糊量信息.首先对棋盘格标定物上的每一个角点进行散焦模糊量估计,在标定过程中,将散焦模糊量的大小作为一个权重加入到标定能量函数最小化过程中,使得标定精度得到提高.该方法简单高效,不需要额外的数码设备或者特别定做的标定物.在Intel Core i7处理器的计算机下,使用合成数据以及真实数据上进行的实验结果表明,文中方法能够有效减小重投影误差,提高张正友标定方法的标定精度.

航空相机调焦机构对离焦模糊的影响

仿真分析了离焦模糊在不同飞行高度下的变化规律,给出了航空相机调焦机构控制原理,研究了调焦机构各模块不同故障点时图像离焦模糊量的表现特征,为利用图像数据诊断航空相机调焦机构故障提供理论依据。

光场分层成像系统的重聚焦标定方法

为根据参数精确获取分层位置的重聚焦像,提出了基于阶梯尺的标定方法.用光场相机拍摄阶梯标尺,利用重聚焦技术获得图像序列,使用点锐度评价函数计算图像序列各刻度面最清晰图像,完成重聚焦参数的标定.对标定结果进行评价,采用刃边法计算重聚焦图像的高斯离焦参数,阶梯标尺比刻度标尺标定方法减小25%以上,可以有效提高光场相机重聚焦的准确度.进行分层成像实验,对比两种标定方法下的分层重聚焦图像,验证了阶梯标尺标定的重聚焦结果更清晰,适用于光场分层成像系统.

聚焦性检测与彩色信息引导的光场图像深度提取

目的光场相机可以通过一次拍摄,获取立体空间中的4D光场数据,渲染出焦点堆栈图像,然后采用聚焦性检测函数从中提取深度信息。然而,不同聚焦性检测函数响应特性不同,不能适应于所有的场景,且现有多数方法提取的深度信息散焦误差较大,鲁棒性较差。针对该问题,提出一种新的基于光场聚焦性检测函数的深度提取方法,获取高精度的深度信息。方法设计加窗的梯度均方差聚焦性检测函数,提取焦点堆栈图像中的深度信息;利用全聚焦彩色图像和散焦函数标记图像中的散焦区域,使用邻域搜索算法修正散焦误差。最后利用马尔可夫随机场(MRF)将修正后的拉普拉斯算子提取的深度图与梯度均方差函数得到的深度图融合,得到高精确度的深度图像。结果在Lytro数据集和自行采集的测试数据上,相比于其他先进的算法,本文方法提取的深度信息噪声较少。精确度平均提高约9.29%,均方误差平均降低约0.056。结论本文方法提取的深度信息颗粒噪声更少;结合彩色信息引导,有效修正了散焦误差。对于平滑区域较多的场景,深度提取效果较好。

基于卷积神经网络的离焦颗粒粒径与位置测量

针对双相机成像系统所获取的颗粒离焦图像,搭建了基于Faster-RCNN和VGG16卷积神经网络(CNN)的颗粒粒径与位置同步预测模型。在75~95 mm(约9~10倍的成像系统景深)深度范围内,拍摄直径为50~350μm的9种不同圆点用于所提模型的训练,并将所提模型与基于离焦测距(DFD)理论模型的处理方法进行了比较分析。测量结果表明,与基于DFD理论模型的处理方法相比,CNN模型的颗粒深度测量范围有所提高,直径测量误差有所降低,但深度测量误差有所增大。进一步采用双相机系统拍摄在循环样品池内流动的粒径为120μm的标准颗粒,应用所提CNN模型对相应图片进行处理,粒径预测结果的相对误差范围为-8%~8%。