基于Zernike矩和拼贴误差的布料图案检索算法

为提高纺织品企业检索布料图案的效率,提出了一种基于Zernike矩和拼贴误差的布料图案检索算法(ZMCE)。首先,通过计算选取最佳匹配时的分形参数和Zernike矩;其次,根据值域块与最佳匹配的定义域块之间的相似性度量计算拼贴误差;最后,将Zernike矩和拼贴误差作为布料图案检索的特征量进行特征提取。实验结果表明,ZMCE算法的平均查准率、平均查全率和单张图案的检索时间分为88.6%、53.4%和0.207 s,显著优于基本分形算法(BFC)、单一拼贴误差算法(SCE)和联合正交化分形参数和改进Hu不变矩算法(OFH),此外,ZMCE算法的平均查准率和查全率还优于文献[4]中的算法。因此,ZMCE算法在纺织品行业布料图案检索方面具有良好的应用价值。

基于Zernike拟合的三反射面天线赋形设计

多反射面天线系统受空间、位置和尺寸等因素的影响,其主反射面口面存在相位差,从而导致天线辐射性能下降,文章提出了一种利用Zernike多项式赋形多个反射面的方法,通过对副反射面赋形,在主反射面口面得到期望的幅度相位分布。该方法利用Zernike拟合来处理反射面间的光程差,并将主反射面作为固定面,根据几何光学法和光程条件,在Matlab中建立副反射镜初始模型,通过遗传算法优化Zernike系数调整光程差,对副反射镜面形进行优化设计,避免了复杂的微分计算。使用Grasp仿真软件对设计的三反射面天线系统进行了分析,计算表明,与未赋形的三反射面天线相比,赋形反射面天线系统主波束效率提升了10.67%,达到95%以上,验证了该赋形方法的可行性及对天线系统性能提升的有效性。

基于Zernike多项式的光机耦合数值仿真研究

光学系统的研制包括光学、结构、热学等不同学科的内容,且各学科之间相互影响,因此这是一个多学科协同研发的过程。在初期设计阶段,综合考虑光机热之间的耦合关系显得尤为重要。该文对光机热集成分析过程中的光机耦合分析方法进行数值仿真研究,重点介绍Zernike多项式拟合方法,并以双镜片目镜为例,通过自研软件Somap,获得变形后的光学系统镜面面形数据,将获得的光学宏文件加载至光学设计软件中,分析变形后的光学系统的成像质量,光学系统在外载荷作用下,成像质量显著下降。

基于Zernike矩和FCM的管道内两相流流型识别

利用图像处理技术对传动管道两相流流型进行了识别。搭建了传动管道气液两相流实验系统。采用高速摄像机拍摄液压传动管路中气液两相流流型图像,利用图像处理技术获得图像的Zernike矩特征参数,然后结合模糊C均值聚类算法(FCM)对流型图像进行分类识别。研究结果显示,液压管路内的传动液为气液两相流,其流型为泡状流、环状流、弹状流、塞状流;在传动过程中,出现频率较高的流型是泡状流和塞状流;利用本方法对传动系统液压传动管路中的4种典型流型进行分类识别,总体识别率可达97%。本方法为管道中气液两相流的流型参数识别提供了新的途径。

基于Zernike矩的PCB上氧化圆形Mark点定位算法研究

文章针对在PCB的整个生产过程中,Mark点因环境和人为等因素被氧化,导致Mark点的定位精度降低的问题,采用灰度变换法对PCB的灰度图进行处理,选用迭代选择阈值法进行图像分割,然后运用圆的特性对Mark点边缘进行筛选,用Zernike矩对其进行亚像素边缘提取,最后用最小二乘法拟合出圆并求出圆心。实验表明:该定位算法的平均误差小于0.05像素,标准误差小于等于0.025像素。

基于改进Zernike矩的圆形标志高精度定位方法

在基于视觉的户外边坡监测中,针对圆形标志中心定位精度低,实效性差的难题,提出一种改进的Zernike矩圆形标志高精度定位方法。首先对圆形标志图像进行二值化和形态学滤波处理,然后利用Canny算子对二值化图像进行边缘检测,实现圆形标志边缘的粗定位。其次结合Zernike矩法和大津法,对粗定位得到的圆形标志边缘进行重定位,通过Zernike矩法来重新定位边缘的位置,并基于改进的大津法来确定圆形标志的亚像素边缘点。同时,利用基于灰度梯度优化的方法来对亚像素边缘进行细化,进一步提高定位的精度。最后利用最小二乘椭圆拟合法来实现圆形标志中心的高精度定位。通过实验证明,改进的Zernike矩圆形标志高精度定位方法能够有效提高圆形标志的定位精度和实效性,并具有更高的运行效率。

小波变换下基于分形编码和Zernike矩的织物图像检索算法

为帮助纺织企业的工作人员快速、准确地从数据库中检索出与织物图像相同或相似的图像,提出了一种小波变换下基于分形编码和Zernike矩的织物图像检索算法。首先,利用小波变换获得低频分量,对变换后的低频子图进行分形编码,得到编码参数。然后,计算低频子图像的Zernike矩。将小波变换下的分形编码参数和Zernike矩相结合作为织物图像检索的特征量。相比于单特征检索方法,该算法克服了精度低、耗时长的问题。与基本分形算法(BFIC)、联合正交分形参数和改进的Hu不变矩算法(HVKF)以及稀疏分形图像压缩算法(SFIC)相比,该算法确保了重建图像的质量和较低的编码时间。实验结果表明,织物图像检索的平均精度和平均召回率均高于现有的检索方法。

基于Zernike多项式的自适应包裹卡尔曼相位解缠

为了在噪声干扰下准确提取干涉图中的相位信息,提出了一种基于Zernike多项式拟合的自适应包裹卡尔曼滤波相位解缠算法。该方法将相位图建模为Zernike多项式的线性拟合,采用相位图二次差分加权策略的包裹卡尔曼滤波器准确计算拟合系数,利用预测值和量测值的新息自适应地调整量测噪声协方差矩阵且无需根据干涉图设置不同的观测噪声。实验仿真和实测结果表明,所提方法能够有效地处理干涉条纹中的噪声,并能准确地恢复出相位信息,对于受噪声干扰的干涉图的相位解缠性能优于最小二乘算法和Kalman算法,具有鲁棒性好、无需预滤波和人工干预的优点。

基于3D Zernike矩的快速地形匹配算法

针对当前基于3D Zernike矩的地形匹配算法存在计算量大、实时性差的问题,通过分析3D Zernike矩的计算过程和构成地形特征向量的奇偶阶描述子的性能,提出了适用于地形匹配的3D Zernike矩快速计算方法和只使用奇数阶描述子构成特征向量的匹配方式.仿真实验表明:本文所提快速算法不仅能大幅降低计算量,还提高了匹配精度.

基于改进Zernike矩的远场激光高精度中心测量

针对远场激光光斑分布不均匀、形状不规则的特性,提出一种基于改进的Zernike矩的远场激光高精度中心测量方法。在传统Zernike矩亚像素边缘检测基础上,使用新型的logistic边缘检测模型和阶跃阈值自适应提取方法,在减少人工对阶跃阈值误判的同时,提高对实际边缘的识别精度,最后使用最小二乘法椭圆拟合得到高精度激光光斑中心。该方法在远场激光中心检测中,单帧误差在0.5 pixel左右,连续多帧中心偏差波动在1 pixel以内,拥有较高的精度和可靠的稳定性。

改进Zernike矩的亚像素圆孔类零件测量方法

为了提高圆孔类零件半径尺寸的测量精度,提出一种改进的Zernike矩亚像素圆孔类零件测量方法。首先对传统Canny算子进行改进,分别在图像输入、去噪、梯度幅值计算和阈值选取方式上进行了优化,实现圆孔中心像素级边缘坐标的粗定位;其次提取待测零件圆孔所在的目标区域边缘像素点,利用在Ghosal算法的基础上提出新的边缘判断条件和采用迭代法计算得到Zernike矩的最佳灰度阶跃阈值来判断并获取亚像素边缘点,且从灰度边缘模型的角度对误差进行了分析;最后利用最小二乘原理实现圆孔中心坐标和半径的高精度检测和测量。仿真结果表明,改进算法的圆心坐标相对误差在0.02pixels范围内,半径的相对误差精度为0.05pixels范围内。通过对几个不同零件的实际测量,实验结果表明,改进后的算法和原算法与人工测量值对比,改进后的算法相对误差值更低,得到的实际值更接近人工测量值,测量精度明显高于传统的Zernike矩算法,所达到的测量精度能够满足工业零件生产过程中的精度要求。

基于改进Zernike矩的海洋绞车排缆间隙亚像素检测方法

针对海洋绞车现有排缆方式易受环境干扰、接触摩擦磨损影响排缆精度问题,采用非接触式视觉检测直接表征排缆质量的排缆间隙的排缆方式,提出了一种基于改进Zernike矩的海洋绞车排缆间隙亚像素测量方法。首先将二维图像梯度信息垂直投影为一维波形,提出基于Scharr梯度信息的垂直投影排缆间隙定位方法,快速定位间隙区域;然后通过主梯度方向插值改进Zernike矩的亚像素边缘检测,提高亚像素边缘检测精度;最后采用基于DBSCAN的最小二乘曲线拟合方法实现多条不相交曲线拟合,实现排缆间隙大小测量。实验结果表明,本文方法相比于拟合法、插值法、传统Zernike矩法亚像素检测具有较高的准确度和测量精度,排缆间隙测量误差在0.1 mm内,相对误差可达8.60%以内,为有效实现精准排缆提供前提保证。

一种新的Pseudo-Zernike矩的快速算法

Zernike矩因具有正交性和旋转不变性而广泛应用于模式识别、图像分析等领域.Pseudo-Zernike矩具有与Zernike矩相似的性质,但它较Zernike矩具有更好的抗噪声性.由于pseudo-Zernike矩的复杂性,相关的快速算法的研究尚未得到很好的解决.本文根据pseudo-Zernike矩自身的特点,推导了一种快速有效的计算方法.

Zernike矩快速算法的修正

首先对Mukundan和Ramakrishnan提出的Zernike矩快速算法进行了修正,给出了更为完整、准确的坐标变换公式。然后给出了由伪极坐标系向笛卡尔坐标系转换的方法。最后,将每一幅图像在相同阶数和重复度下的4个方向Zernike矩模值的均方差与均值的比作为评价指标,对修正前和修正后的算法以及图像预处理对Zernike矩快速算法的影响进行了综合验证。针对5幅图片,两种算法分别有5×11个评价值,实验结果表明:改进后的算法有44个评价值好于原始算法,同时也通过实验验证了多种预处理对Zernike矩的影响。

基于蚁群算法的Zernike矩亚像素工件边缘检测

边缘检测是影响工件尺寸检测精度的主要因素之一。为了进一步提高工件尺寸测量的准确性,本文提出了一个改进Zernike矩的亚像素边缘检测方法。首先,采用滤波和阈值分解等技术对图像进行预处理以得到二值图,再次,采用蚁群算法得到图像的边界,然后,采用Zernike矩的边界检测方法来确定图像亚像素边缘。结果表明,改进的边缘检测方法相较于传统方法,其提取的亚像素边缘坐标与原始坐标之间的绝对误差不超过0.5,且运行速度提高了约10倍,较好地满足了工件尺寸检测精度的要求。

一种基于三维Zernike速度矩的水下运动目标特征提取方法

水下潜航器等人造目标给海洋装备设施带来了安全威胁,从鱼类等众多海洋生物中准确识别水下潜航器目标成为不可忽视的问题。声呐图像自身存在信噪比低、成像细节较少等特点,仅利用目标形状等静态特征难以对声呐图像中外观相近的水下潜航器和鱼类进行有效区分。连续声呐图像序列中隐含了目标运动特征信息,文章提出了一种基于三维Zernike速度矩的水下运动目标特征提取方法,该方法通过计算连续声呐图像序列的给定阶数三维Zernike速度矩,得到从0阶到相应阶数的所有矩特征值,将各阶所有矩特征值组合为特征向量,从而形成包含目标形状、运动速度以及高阶细节信息的目标特征。运用二值化的实际声呐图像序列数据进行了计算试验,结果表明,运用该方法提取得到的鱼类和水下潜航器两类目标的特征向量具有较好的可分性。

Zernike矩及它们的应用

Zernike矩是以Zernike多项式为核函数的矩,Zernike多项式构成了一个完备正交集。Zernike多项式的正交性使得Zernike矩互相独立,使它在特征表达能力和低的噪声敏感度方面具有较大的优越性。

Zernike多项式拟合方法及应用

由于Zernike多项式的各项与光学像差有相应的对应关系 ,用Zernike多项式对镜面面形数据进行处理的方法已经广泛应用于工程项目、光学系统设计软件和干涉检查等。用Zernike多项式作为光学和结构分析程序间的接口工具是非常方便和成熟的。本文阐述了Zernike多项式及其拟合方法和应用流程 ,并应用它作为数据接口工具实现了光机热各分析模块间的数据转换 。

基于Zernike正交矩的图像亚像素边缘检测算法改进

介绍了Zernike矩及基于Zernike矩的图像亚像素边缘检测原理,针对Ghosal提出的基于Zernike矩的亚像素图像边缘检测算法检测出的图像存在边缘较粗及边缘亚像素定位精度低等不足,提出了一种改进算法.推导了7×7 Zernike矩模板系数,提出一种新的边缘判断依据.改进的算法能较好检测图像边缘并实现了较高的边缘定位.最后,设计了3组不同的实验.实验结果同Canny算子及Ghosal算法相比,证明了改进算法的优越性.

横向剪切干涉测量中一种获得无耦合Zernike系数的模式复原方法

模式耦合误差常见于横向剪切干涉测量中基于波前梯度数据的模式复原法,其原因是用于表示波前的基函数——Zernike圆多项式的导数不正交。使用一种含有Gram矩阵的矩阵方程进行复原,直接利用Zernike圆多项式m≠0模式角向导数对于权重函数w(ρ)=ρ(极坐标下)的正交性,以及Zernike圆多项式m=0模式径向导数对于权重函数w(ρ)=ρ(1-ρ2)(极坐标下)的正交性进行复原。该方法无需构造辅助的向量函数,并可得到无耦合的Zernike系数,复原结果表明,模式耦合得到了避免。该方法可推广到环上,得到无耦合的Zernike环多项式系数。