为了满足精密测量和红外与可见光图像配准对图像边缘定位的高精确度和高抗噪性的要求, 提出一种基于三次 B样条小波变换和 Franklin矩结合的亚像素级图像边缘检测算法。首先, 利用三次 B样条小波窗函数对图像边缘多层分解, 根据小波模极大值原理对各层检测得到初始边缘信息, 随后将其边缘点与多尺度范围下 3×3邻域内的点进行比较, 将模值和幅角相近的点保留, 建立新的边缘图像。然后, 建立亚像素边缘模型, 根据 Franklin矩旋转不变性原理, 分析图像边缘旋转至一定角度之后各级 Franklin矩之间的关系, 得到计算亚像素边缘点的模板关键参数, 将模板在小波变换得到的新边缘图像上移动并与其覆盖下的子图进行卷积运算, 进而得到图像的亚像素级边缘点。实验结果表明, 并与当下表现较优的 3种算法进行对比, 本文提出的基于三次 B样条小波变换和 Franklin矩结合的算法精确度更高且抗噪性更强, 能够更好地满足对于红外与可见光图像配准稳定可靠及高精度测量的要求。

为了快速有效地获取散乱点云中的边界特征点和边界线,提出了一种融合改进场力和判定准则的点云特征规则化算法。利用改进的k-d(k-dimensional)树搜索k邻域,以采样点及其k邻域为参考点集拟合微切平面并向该平面投影,在微切平面上建立局部坐标系以将三维坐标转化成二维坐标,利用场力和判定准则识别边界特征点;依据矢量偏转角度和距离对边界特征点进行排序连接;通过改进的三次B样条拟合算法对边界线进行平滑拟合。实验结果表明,该算法能够快速有效地提取边界特征点,且拟合后的边界线偏差量级为10 ^-5 m,具有较高的精度。

为了计算补偿用计算全息图的刻线位置, 需要对光线追迹得到的离散相位数据进行拟合。为此详细推导了均匀三次B样条和非均匀三次B样条的基函数, 介绍了各自对应的曲面拟合方法。以一块抛物型离轴非球面数据为例, 对其非对称的离散相位分布进行了三次B样条曲面拟合。拟合结果表明, 三次B样条曲面拟合能使拟合面经过所有数据点, 保证拟合精度, 且得到的连续的相位补偿函数表达式结构简单(最高次数只有3次),还能根据实际情况优化采样点数量, 控制计算量。