并行差动共焦三维成像方法通过将照明光分割为多光束,实现多点并行探测,解决了传统差动共焦成像中逐点扫描导致的成像效率偏低的问题,是一种理想的快速高精度三维成像方法。然而,在并行差动共焦检测过程中,系统光照不均和光学成像系统的场曲都会引起测量误差。分析了宽场成像过程中不可避免的光照不均及光学系统场曲等因素对并行差动共焦轴向测量的影响,提出了一种宽场误差的修正方法,建立了并行差动共焦轴向测量宽场误差修正的理论模型。实验证明,该方法可以有效地抑制系统光照不均对测量结果的影响,并且校正了光学成像系统场曲等引起的轴向测量误差,保证了并行差动共焦纳米量级轴向测量准确度在全视场范围内的普适性。该方法实施过程简便,适用于其他并行共焦检测方法的误差修正。

为了消除不均匀光照给图像边缘检测带来的影响, 提出一种对数域梯度与改进Sobel算子相结合的边缘检测方法。该方法首先将图像变换到对数域, 通过削弱低频入射分量增强高频反射分量, 以提升图像亮度; 然后合成改进的4方向Sobel算子, 并用无穷范数表示梯度, 以使需要被检测的图像更加完整; 最后通过Bernsen算法得到的阈值与高斯滤波后得到的Bernsen算法阈值进行线性组合来确定最佳阈值, 以使图像边缘更加连续完整。仿真实验结果表明, 该方法可以有效消除不均匀光照对图像边缘检测的影响, 与相关算法和文献相比, 该方法对不同照度图像的边缘检测效果更好。

微视觉系统中同轴光源和光学衍射的存在, 使CCD相机获取的图像具有灰度值偏低、光照不均匀、动态范围大、对比度差以及微细结构丢失或无法辨识的缺陷。为改善图像质量, 本文提出一种升余弦变增益子带分解微视觉图像自适应增强方法。该算法首先基于图像特性利用自适应Log增益对原图像进行增强, 提高微视觉图像中亮暗区细节特征与背景的对比度; 接着使用自适应升余弦卷积进行快速照度估计; 然后对各通道的输出图像采用自适应变增益子带分解算法获取独立光谱子带; 最后进行亮度校正、图像融合与色彩恢复。将该算法用于微位移测量系统中可使测量结果的相对误差小于20%; 用于处理光照不均的图像可有效降低同轴光源靠近中心区域的亮度; 此外, 扩展至普通图像的处理中可提高对比度, 改善细节特征。3组实验结果的平均图像质量相对提高率为81.46%, 71.18%和93.75%; 平均耗时为386 s, 0.24 s和1.27 s。

提出了一种基于机器视觉对抛光金属弧状面进行实时快速检测的方法。在离线情况下, 对不同光强下的样本工件进行学习分析, 构造图像的背景亮度分量与灰度水平的关系函数, 提取样本工件反射分量的统计特征。在线检测时, 先分析图像的灰度水平, 并计算图像所对应的亮度分量; 然后从图像中提取出灰度均匀的反射分量, 最后对反射分量进行阈值分割并做出决策判断。实验表明, 本文提出的方法能通过一次学习, 适应变化的采集环境, 系统具有较高的鲁棒性; 检测一帧图像平均时间为 40 ms, 准确率达 98%以上, 具有较高的实时性和准确性。

针对受光照不均影响的路面裂缝图像，提出一种基于Sobel算子和最大熵法的图像分割算法，并采用长线段与原图进行与操作和判断黑色像素所占比例的方法去除图像孤立噪声点.根据不同类型裂缝的几何形态，提取投影向量、分布密度和空洞数等特征值作为路面裂缝分类的依据，设计径向基函数神经网络的分类器实现对裂缝的准确分类.实验结果表明，较传统全局阈值算法，本文算法对光照不均图像的处理不仅能很好的提取裂缝边缘，且具有很强的抗噪能力，对路面裂缝的分类准确率高.

分析了CCD获取的图像光照不均蜕化产生原因.针对光照不均蜕化的印刷电路板图像的具体情况,用同态滤波器在频域空间进行滤波而增强图像,从而改善图像的目标与背景对比度.讨论了最大类间方差法,给出了其优点.为了更好的分割图像,在此基础上,考虑两类间距与各类内聚性对图像分割的不同影响,提出了一种改进的最大类间方差法.最后对光照不均蜕化的PCB光电图像用不同方法进行了实验,结果表明改进方法能更好地分割图像.