1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春30033
2 中国科学院 苏州生物医学工程技术研究所，江苏苏州15163
3 中国科学院大学，北京100049
针对大口径红外光学系统的整机透过率测量难题，提出了基于图像灰度的单通道红外透过率测量方法，搭建了大口径红外光学系统整机透过率测量装置。首先，将黑体和靶标按照指定位置关系放置于待测红外光学系统的焦平面处，将红外热像仪放置于待测红外光学系统的入光口，采集被测系统的辐射图像；接着，将黑体放置于红外热像仪前，采集黑体辐射图像；最后，分别计算被测系统辐射图像均值和黑体辐射图像均值，二者比值即为被测系统的透过率。以某型大口径红外光学系统作为被测系统，开展了红外透过率测量实验。实验结果标明：本文方法测量值与设计值的绝对误差为0.85%，对测量结果不确定度进行分析，测量精度约为1.04%，测量方法可行。此方法测量过程简单，为大口径红外光学系统的整机性能评估提供了有效手段。
透过率 大口径 红外光学系统 整机 图像灰度 transmittance large-aperture infrared optical system complete machine image gray 光学 精密工程
2023, 31(12): 1752
西安理工大学 机械与精密仪器工程学院，陕西 西安 710048
齿面物体像灰度法是激光移相干涉测量中提取齿轮干涉图像前景区域的重要方法之一，针对该方法因人工设定阈值且忽略不同图像边缘特征从而导致的测量效率及精度受限问题，提出了一种基于自适应阈值的齿轮干涉图像前景区域提取方法。首先分析齿轮齿面形貌特征与各边缘顶点差异，对图像进行区域划分；然后根据边缘灰度变化规律通过邻域窗口筛选合格像素点并获取掩模结果，实现前景区域提取；最后根据5类图像评价指标分别对4组算法分割结果与传统方法分割结果进行数据对比。结果表明：算法在实现图像自动处理的基础上与参考结果匹配精确度提升约3.5%～4.5%，PRI(probabilistic rand index)提升约3%～4%，VOI(variation of information)提高约15%～25%，GCE(global consistency error)降低约2.5%～3.5%，最终相位信息准确度提升9 μm～15 μm。结果符合精度要求，该方法可广泛应用于齿轮干涉图像前景提取中。
齿轮齿面形貌 图像分割 图像灰度 图像评价 gear tooth flank image segmentation image gray value image evaluation
东北大学机械工程与自动化学院, 辽宁 沈阳 110819
基于传统粒子追踪测速(PTV)技术的粒径分析方法只能通过几何成像检测粒径,无法对衍射成像尺寸远远大于几何成像尺寸的粒子图像进行分析。根据衍射成像原理,通过对激光-粒子散射光-CCD信号-图像灰度值物理流程的定量分析,提出确定微纳米级示踪粒子图像灰度值与粒径之间量化关系的模型,弥补了PTV技术在粒径检测方面的不足。基于PTV实验系统,应用数字相机和Micro Vec V3软件完成SiO2粒子图像的拍摄,运用所提模型对拍摄的粒子图像进行粒径分析。实验结果表明,所提方法具有较高的准确性。
成像系统 应用光学 示踪粒子 微纳尺度 图像灰度 光能量 电信号
1 西安工业大学 光电工程学院, 陕西 西安 710021
2 四川物科光学精密机械有限公司, 四川 绵阳 621900
为了研究纹影系统的温度场定量测量技术, 本文详细阐述了纹影技术的定量测量原理, 并通过分析流场纹影图像灰度大小与未被遮挡的光源像面积的关系, 提出了一种新颖的流场温度定量测量的计算方法。首先, 在光学平台上搭建了透射式纹影系统, 将加热平台放置在该系统的测量区域, 利用CCD相机将采集到的纹影图像上传到上位机进行图像处理, 然后采用该算法计算得到温度场的测量值, 并与热电偶的测量值相对比。实验结果表明: 在室温20 ℃时, 将加热平台的温度分别设定为50 ℃和90 ℃, 纹影系统测量得到的温度值相对误差小于10%, 证明了该计算方法的可靠性, 实现了以纹影技术为基础的温度场定量测量。
纹影 定量测量 流场 图像灰度值 schlieren quantitative measurement flow field image gray magnitude
1 北京理工大学 光电学院 光电成像技术与系统教育部重点实验室，北京 100081
2 北京理工大学 宇航学院 飞行器动力学与控制教育部重点实验室，北京 100081
提出一种基于图像的快速、准确测量景物近红外波段反射率的反演方法。采用CMOS 相机对同一光照条件下的待测地物与标准反射率板进行测量，采集近红外波段图像，在校正CMOS 相机入瞳处辐照度与图像灰度关系结果的基础上，建立景物近红外反射率与图像灰度的关系，进而反演出对应景物的近红外波段反射率。结果表明，本文方法与地物光谱仪测量结果的不确定度在10%以内。此外，本文还根据景物近红外图像灰度的分布情况分析了背景、测量方位角等因素对地物反射率测量的影响，为进一步精确测量及相关的近红外场景仿真奠定了基础。
反射率 红外图像 成像系统 图像灰度 reflection infrared image imaging system image gray level
1 西安邮电大学电子工程学院，陕西 西安 710121
2 西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西 西安 710121
3 西安邮电大学理学院，陕西 西安 710121
为了解决在某些领域温度不易被测量的问题，一些国内外的研究者决定从图像处理领域出发，研究图像与温度的关系。针对这一问题设计出了一种全新的用于分析图像灰度与温度相关性的实验设备，该设备首先通过控制器对温度进行控制，再利用红外相机记录在不同温度（40℃～100℃）下的红外靶标成像图，然后对靶标成像图进行处理，从中提取灰度值，最后通过比较分析出温度在60℃～80℃范围内红外靶标成像图的灰度值和温度值近似呈高度线性关系，得到相关系数为0.931。结果表明：该设备可以精确地分析出红外靶标图像灰度与温度之间存在的线性相关关系，并且在空气透过率的测量、造纸厂草料自燃研究和电力检查等方面有很好的应用。
红外探测设备 图像灰度 温度检测 红外靶标 图像处理 infrared detection equipment the image gray scale temperature detection IR Drone image processing
1 哈尔滨工业大学 空间光学工程研究中心, 黑龙江 哈尔滨150001
2 上海卫星工程研究所, 上海 200240
为了解决凝视遥感云场景序列图像的亚像素抖动量求解问题, 提出了基于灰度线性建模的亚像素序列图像抖动量计算方法。首先, 利用三参数线性模型描述像素及邻域灰度, 提出了一种图像灰度的线性建模方法。其次, 以序列帧图像相对参考帧图像的抖动量作为线性模型中的优化变量, 以参考帧图像与序列帧图像之间的相似性为优化目标, 建立了亚像素抖动量解算的最小二乘优化方法, 并推导得到了解析计算公式。最后, 利用云场景序列图像进行了算法仿真验证。结果表明, 该方法抖动量的计算误差小于0.1 pixel。将该方法与传统基于特征点的配准算法进行了比较, 结果显示该方法具有较高的抖动量计算精度, 可应用于遥感图像几何定标、目标定位以及时序图像中目标多帧关联检测等。
遥感图像 云场景 图像抖动量 亚像素 灰度线性建模 remote sensing image cloud scene image jitter estimation sub-pixel model of image gray level
1 西安邮电大学,西安 710121
2 西安邮电大学 电子工程学院,西安 710121
3 西安邮电大学 通信与信息工程学院,西安 710121
提出了一种新型红外靶标的设计,重点阐述了靶标的整体结构和结构中各个模块的工作原理,给出了靶标在多个领域的应用情况。通过大量实验和后期数据的处理,讨论了靶标图像的灰度值与靶标温度的关系。实验结果表明,可以通过对图像灰度值的确定来确定靶标的温度,这样就大大减少了用靶标做实验的前期准备工作。
红外靶标 图像灰度 温控系统 消防安全检测 空气透过率 探测距离 IR drone image gray temperature control system fire safety inspection air permeability detection distance
武汉工程大学 图像处理与智能控制实验室, 武汉 430205
针对大视场线阵CCD图像不均匀现象,提出了一种基于图像像素灰度补偿的均匀化方法.首先分析并计算线形目标上不同坐标位置的微小面元在线阵CCD 上产生的辐射照度,并由此推导线阵CCD 面元上不同像素灰度值与中心像素灰度值之间的关系,进而建立大视场线阵CCD 像面上像素的灰度补偿模型,实现大视场线阵CCD图像快速均匀化的目的.对大量线阵CCD 采集的高速路面图像进行了处理,结果表明我们提出的方法具有较强的可行性、鲁棒性和实用性.
大视场线阵CCD 光辐照度 像素灰度补偿模型 图像灰度均匀化 wide field line CCD optical radiation luminosity pixel gray value compensation model image gray
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
在分析存在外部因素影响光电设备跟踪能力检测的基础上，提出了利用建模分析的方法，在外部因素（目标速度、目标大小、目标亮暗和物方目标对比度）和图像目标对比度之间建立起数学模型。实验采用可调对比度无穷远目标源装置、高速摄像机、精密转台和捕获仿真装置等建立检验环境，通过数学模型分析和图像分析相互验证，着重对不同的外部因素进行了特性分析。实验结果证明：在背景辐亮度为3.2 W/(sr·m2)的工况条件下，拟合的方程能够准确地表述各外部因素与图像对比度的数学关系，通过设定各外部因素水平能够对光电跟踪设备的捕获能力进行有效检测。
光学器件 光电跟踪仪 低对比度目标捕获能力 外部因素 图像对比度
