基于星点亚像元误差补偿的大视场红外相机在轨检焦方法

针对大视场红外相机在轨调焦时受大气条件、地物丰富度、月相角等因素影响导致对地调焦和对月调焦周期长、效率低的问题,文章提出一种基于星点亚像元误差补偿的红外相机在轨检焦方法,通过对未经大气退化的星点图像进行精准质心定位提取清晰度评价指标,有效规避外界因素的影响,提升在轨检焦效率,保障在轨检焦精度。首先对星点图像分别采用自适应阈值质心法和高斯拟合法提取质心估计值;依据图像信噪比、星点目标能量集中度确定最佳因子,构建误差补偿模型进行精确质心定位;再提取图像点扩散函数的波形半高宽(Full Width at Half Maximum,FWHM)作为在轨检焦清晰度评价指标;设置不同谱段、不同能量集中度的星点红外图像作为在轨检焦图像,分别采用质心法、高斯拟合法及星点亚像元误差补偿方法进行目标质心提取并估计FWHM,实验结果表明:三种方法的质心提取平均误差分别为0.1195、0.0107、0.0027,均方根误差分别为0.1210、0.0124、0.0085,星点亚像元误差补偿方法质心提取误差最小,稳定性最好。能量集中度为0.4~0.8之间时,采用星点亚像元误差补偿方法质心提取平均误差均小于0.01,优于其他方法。在此基础上,采用该方法提取的FWHM平均精度提升了三倍以上,且不受星点质心位置随机性的影响,对于实现基于恒星的在轨检焦具有较高的可靠性和稳定性,满足在轨检焦要求。

基于最小二乘图像坐标修正的中阶梯光谱仪谱图还原算法

中阶梯光谱仪具有交叉色散特征,二维谱图还原是决定其波长测量准确性的关键环节,但是环境变化、加工装调等引起的光斑坐标变化对谱图还原精度造成严重影响。本文提出了一种基于最小二乘图像坐标修正的中阶梯光谱仪谱图还原算法,首先提取校准汞灯光源多波长光斑质心坐标,利用理论像点和实际像点坐标构建系数矩阵,通过最小二乘法估计获得二维像面的平移、缩放、旋转系数,再采用多项式拟合减小残差影响,实现不同波长光斑的图像坐标修正,进而实现波长精确解算。实验结果显示,该算法能有效提高中阶梯光谱仪的谱图还原精度,在模拟较大装调误差条件下,修正后坐标与理想坐标偏差小于0.6个像元,证明了该算法具有较高的精度。

基于单目视觉的火箭回收高度测量技术研究

精确测量火箭实时高度是完成火箭回收任务的重要前提之一,为了实现对火箭高度的实时测量,本文对基于单目视觉的火箭回收高度测量技术进行了研究。首先针对火箭回收过程中的烟雾场景,在何凯明暗通道去雾算法的基础上,结合视网膜大脑皮层(Retinex)理论对透射率函数进行改进,从而提升了去雾算法对不同雾环境下的适应性。其次,针对火箭回收中靶点的特性,提出了适用于靶点特征提取的算法,并设计实验验证了算法的可行性与可靠性。针对火箭与地面靶点的几何特性构建了数学模型,并设计实验定量分析了高度解算算法的可行性。最后定量分析了不同雾浓度下不同去雾算法对高度测量结果的影响。仿真和实物实验结果表明,根据本文提出方法计算得到的火箭高度解算精度在0.5 m以内,可满足火箭回收中对高度测量的需求。

基于贝塞尔曲面拟合的子光斑背景噪声去除方法

受天光背景影响,夏克-哈特曼波前传感器子光斑图像背景光增强,导致子光斑质心位置无法准确提取,使得波前传感器探测精度下降。为提高强天光背景影响下波前传感器探测精度,提出了一种基于贝塞尔曲面拟合的背景噪声去除算法。该算法利用贝塞尔曲面拟合背景噪声,不受拟合基函数约束,实现背景噪声与目标光斑信号的有效分离。仿真和实验结果均表明,所提方法对背景噪声的拟合精度不受目标光斑信号的影响,在保证目标光斑信号完整的前提下,能有效拟合非均匀分布背景噪声,相比传统阈值法、加窗法等,在背信比范围为30至120的强天光背景干扰下,将波前探测精度提升约33%。

基于改进高斯拟合的红外相机视角下标识点中心定位方法

针对红外相机视角下标识点中心提取问题,在分析其图像特征的基础上,提出一种粗细结合的分割及高斯拟合的方法以实现对标识点中心的定位。首先根据图像中标识点的灰度差异,对其进行ROI粗定位,去除背景反光对其分割的影响。随后对目标图像采用K均值聚类算法,实现目标分割。最后,通过剔除中心冗余信息的改进高斯拟合提取方法,得到标识点光斑中心坐标。实验结果表明,相较于灰度质心法、Hough变换法和圆拟合法,本方法对其中心提取稳定性误差均小于0.1像素,具有高重复性和稳定性精度。即使目标产生不同程度遮挡时仍具有较高精度,适合于红外相机视角下定位系统的标识点中心提取。

基于机器视觉的无序堆放西瓜识别与定位技术

【目的】研究一种基于机器视觉的西瓜识别与定位技术,满足西瓜搬运设备的自动化要求,为自动搬运设备的视觉部分提供技术支持。【方法】采集西瓜的二维图像数据与三维点云数据。调用OpenCV函数库分割西瓜二维图像,提取出西瓜的外轮廓;采用PCL函数对三维点云数据进行预处理,并与二维图像作图形特征匹配,提取出顶层西瓜的质心点。【结果】单轮次的西瓜轮廓总识别率为97.62%,正确识别率为95.58%,质心识别率为92.72%。20轮测试的总轮廓识别率为98.02%,总正确识别率为96.53%,总质心识别率为94.17%,总质心个数和总西瓜个数之间的误差率为2.36%;西瓜图像处理的总用时为101.8s,效率提高了77.8%。【结论】基于机器视觉的西瓜识别与定位技术识别率较高且误差率较低。

基于语义分割和融合算法的草坪杂草定位

【目的】探究基于多算法融合的草坪杂草精准定位算法,为草坪杂草的自动识别和清除机器人的除草作业提供技术支撑与理论依据。【方法】提出了一种基于语义分割的多算法融合的草坪定位算法。首先,通过PSPNet网络分割草坪和非草坪轮廓。其次,针对分割出来的非草坪轮廓提取感兴趣的区域,去除非杂草轮廓,保留杂草轮廓。然后,利用Zhang-Suen细化算法提取杂草轮廓骨架线,并获取骨架交叉点数量和坐标位置。最后,利用融合算法依据交叉点数量选择不同的定位策略,实现杂草根部的精准定位。【结果】融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为83.17像素,相比平均质心法减少了14%,相比最小外接圆减少了22%。换算到实际场景之下,融合算法定位的杂草坐标与真实杂草根部中心坐标的均方根误差为12.48 mm,误差在可接受的误差范围内。融合算法提高了杂草根部中心的定位精度,降低了杂草定位的误差。【结论】基于语义分割和融合算法的草坪杂草定位方法提高了杂草根部中心的定位精度,降低了单一方法的定位误差,可以为草坪杂草自动识别和除草作业提供技术支持。

基于ZYNQ的线激光轮廓传感器设计

为了直接获取工件轮廓点云,设计一种基于ZYNQ可编程芯片的线激光轮廓传感器。以ZYNQ芯片为核心处理器,设计传感器的图像采集与处理硬件电路。根据相机畸变模型,通过双线性插值法矫正各像素点的灰度值,研究基于法向迭代的灰度重心法以提取激光条纹中心线,结合相机参数和激光光平面方程的标定,计算相机坐标系下激光条纹中心点的三维坐标。在ZYNQ芯片中实现上述算法的并行加速,进行工件轮廓扫描测试。结果表明:该传感器可得到工件的三维轮廓点云。

仿射协变的G-质心

图像质心保持仿射协变,但仅可用于消除平移。为方便地提取仿射不变特征,需构造保持仿射协变且异于质心的类质心点。现有算法要么计算量大,要么对二值图像不适用。针对这种情况,提出G-质心,通过改造在极坐标系中图像质心的定义得到,引入极径方向积分的变换函数,使得目前大多的类质心构造算法均是其特例。实验结果表明,通过引入中心投影类的变换函数,所得G-质心可比广义质心、交叉权重质心等算法具有更优的抗噪性能。

双线阵测绘相机视轴抖动实时测量

本文建立了一个航天线阵测绘相机视轴测量模型,以实现对双线阵测绘相机视轴抖动的实时测量。首先,通过在相机焦平面两端设置激光收发装置,经由中央棱镜关联,构建了两台相机之间的夹角参数变化测量模型。接着,基于双矢量定姿原理推导了计算表达式,可以实现相机焦距及绕XYZ三轴变化量的高精度测量。对计算方法的误差进行了分析,并通过仿真进行了验证。此外,还对本文提出方法与工程上常用的简化方法之间的残差进行了仿真,结果表明,简化方法仅在很小的测量范围内与本文提出方法一致性良好,当测量角度范围扩大到2′时,采用本文提出的计算方法才能得到精度为0.1″的测量结果。最后,在热真空环境下进行了试验验证,结果显示采用该计算方法得到的相机内外参标定精度达0.1″,结果表明两台相机夹角参数表现出轨道周期性规律,为后续开展立体测绘任务提供了良好的参考。

改进型椭圆拟合的特征点质心分步提取法

为改善远距离视觉姿态测量系统中测量距离不同造成的质心提取误差,研究了一种基于改进型椭圆拟合的质心分步提取法。首先,对预处理后的图像采用加权灰度质心法快速获取特征点整像素,实现质心粗定位;然后,针对存在重合交叉的边缘,通过8向链码筛选获取光滑连续单像素边缘,对边缘信息归一化后进行椭圆拟合,运用3σ准则剔除拟合粗差点后,输出椭圆中心坐标;最后,通过反归一化获得质心亚像素坐标,实现质心精确定位。仿真结果表明:该方法能有效抑制图像噪声,质心提取精度优于0.05 pixel;将其应用于姿态测量系统中,测量距离为3~15 m时,以精密转台为角度基准,该方法相较于传统椭圆拟合法,最高可提升47%的测角精度。

基于FPGA的单星模拟器质心检测算法研究

星点质心检测是星模拟器检测技术中的关键技术之一,针对传统处理算法中运算量大、复杂度高、速度慢的问题,提出了一种基于FPGA的单星模拟器质心检测新算法。通过星图预处理和星点提取算法去除噪声,采用平方质心算法计算星点亚像素坐标,并设计了硬件体系结构,完成了高斯滤波、星点提取、质心计算等模块的设计,实现了星图流水化处理,提高了质心检测速度。测试结果表明,星点质心检测的误差小于0.1 pixel,可通过单次扫描无须图像缓存即可计算出质心坐标,极大地提高了处理速度,过程中无须消耗RAM存储器资源,大大节省了存储空间。

一种线结构光亚像素中心坐标提取方法

为了提高光条中心点提取的精度和速度,提出了一种新的线结构光条纹中心亚像素提取方法。首先对图像进行中值滤波,采用轮廓跟踪算法避免扫描光条纹区域外的像素,以此提高计算速度,结合灰度重心法对光条纹中心进行初提取;通过均方灰度梯度法计算光条纹的法线方向并以初提取点为中心进行双线性插值;以提取到的初始点和插值点采用加权灰度重心法计算光条纹中心的亚像素位置。实验结果表明,所提方法的标准误差在0.1400 pixel左右,运算时间约为0.0670 s。

面向大尺寸检测CCD图像中心提取精度的研究

大尺寸测量中,数字图像处理技术起到了至关重要的作用,而图像中心特征的提取精度是影响数字图像处理的核心因素之一。目前常用的中心特征的提取方法是传统质心法、灰度阈值质心法、平方加权质心法和高斯曲面拟合法质心法。由于采集图像时物体距CCD像面距离不固定,上述方法对不同物距采集的图像中心特征提取效果不同。现将在理论分析和仿真实验验证2个方面对这4种方法的特性进行比较。实验结果表明:高斯拟合质心法更适合较远距离采集图像的标定,而另3种质心法更适合较近距离采集图像的标定。

剪切波变换在星点提取中的应用

为了实现高精度和高准确性的星图识别和姿态确定,本文对星点提取算法进行了研究,将剪切波变换应用到星点提取技术中。首先,通过利用剪切波变换对星图进行分解,得到不同尺度、不同方向的系数;然后,对剪切系数进行阈值处理并重构得到去噪后的星图,再对重构星图进行顶帽变换和自适应阈值处理,完成星图滤波;最后,通过质心误差补偿法提取星点的坐标,有效地完成星点提取。实验结果表明,采用剪切波变换的星图滤波对噪声去除非常有效;质心误差补偿法的误差在0.003左右,明显优于传统的质心法,基本满足星敏感器的精度高和抗干扰能力强等要求。

一种用于白天星敏感器的星点质心提取方法

从星空图像中提取星点质心是星敏感器工作的重要基础,针对白天星敏感器所获取的星空图像噪声情况复杂的特点,应用高斯点分布函数为数学模型,提出了一种能够获取高精度星点质心位置的基于帧累加的星点质心提取方法。首先通过多帧迭代优化目标星像灰度,消除随机噪声的影响,提高信噪比,再利用平方加权质心法计算星点质心的位置,从星空图像中提取星点质心。仿真实验结果表明:该方法具有较强的抗干扰能力和稳定性,且质心提取精度随迭代帧数的增加而提高,当迭代次数达到100次时平均定位精度可达0.1像素,适用于低信噪比条件下的质心定位计算。该算法简单易行,运算量小,能够实现对视频图像信息的实时处理,且有效地提高质心的定位精度,可以满足白天星敏感器的应用需求。

面向自动校验系统的指针式压力表读数识别

针对基于机器视觉的指针式压力表校验系统,给出了一种采用帧差分法和角度法自动识别指针仪表读数的方案,并且为了解决残缺指针区域的质心偏移问题提出了一种利用区域极值点确定指针质心的方法。首先基于霍夫圆检测进行表盘中心定位和表盘分割;然后采用三帧差分法检测指针区域,并从其八方向极值点中选择最接近指针区域最小外接矩形对角顶点的两点来定位指针质心;最后连接指针质心和表盘中心以计算指针偏转角度和识别读数。实验结果表明基于区域极值点的指针质心定位可以简单有效地修正残缺指针区域质心偏移,整体方案能够较准确地识别指针式压力表读数。

中阶梯光栅光谱仪自动化波长提取算法

基于质心提取的线性拟合法,提出了一种自动化快速处理中阶梯光栅光谱仪谱图的方法,解决了中阶梯光栅光谱仪无法直接通过交叉色散形成的二维光谱图标定入射光波长的问题。根据中阶梯光栅光谱仪光谱图背景光的分布特点,采用背景扣除法处理光谱图,提高了后续光谱图光斑提取算法的运算效率。利用基于质心的曲线拟合中心定位算法,将光斑位置的提取精度提高到亚像素量级。建立了中阶梯光栅光谱仪理论谱图与实际二维谱图的自动匹配模型,并根据光栅的线性色散特性,采用插值法计算谱图还原模型中未列出的坐标位置处的波长。实验结果表明:该算法对整个谱图的处理时间不超过3s,波长提取精度达10-2 nm,不仅实现了中阶梯光栅光谱仪波长的自动化提取,还提高了波长提取精度。

钢轨爬行及路基表层冻胀检测技术

针对我国现有轨道爬行及路基冻融引起的钢轨高低检测技术的不足,提出一种基于机器视觉及光学成像原理的钢轨爬行及路基表层冻胀的非接触式检测技术。根据检测技术原理建立光学模型,基于模板匹配、自动化阈值、图像形态学处理等图像处理方法,通过硬件系统实现对钢轨爬行及路基表层冻胀引起的钢轨高低位移的测量,并经由GPRS无线通讯技术将数据实时传输至WEB数据服务器,可以实现对检测数据的实时监控管理。在哈大高铁K186+600及K148+600两点安装设备进行验证性试验,试验结果表明,该技术可定点定时采集钢轨实时图像,自动检测钢轨相对"零点"时刻的爬行数据及路基表层冻胀数据,并在爬行或路基表层冻胀数据超限时自动报警,指导铁路养护作业。

利用质心模式统计进行图像纹理分析

基于区域质心具有某些与人类视觉相适应的性质,提出一种新的纹理分析算法——质心模式统计法(StatisticsofCentroidPattern,SCP)。该算法通过对纹理基元质心分布位置与特点进行分析得到纹理的基元特征,该特征可以反映基元内灰度、能量等分布信息。然后通过对基元特征进行加权投影统计,得到图像的方向性、对比度等纹理特征,这些特征可以更好的适应人类视觉特性。将该算法应用于Brodatz图像库的图像检索,实验结果表明,SCP在查准率上比差分矩阵和纹理谱分别提高10.26%和26.66%,取得了更好的检索效果,可以对图像纹理进行更为精确的描述与分析。