1 成都理工大学 数理学院 ，成都 610000
2 成都理工大学 核技术与自动化工程学院，成都 610000
3 成都理工大学 地球物理学院，成都 610000
在多景深场景下，已知目标物类型，当目标物位于图像中心位置时，传统的聚焦评价函数曲线灵敏度较低；当目标物偏离中心位置时，聚焦评价函数曲线容易出现局部极大值或无法准确判断出准焦图像，影响自动聚焦系统。针对这两种情况，提出了一种基于U-Net神经网络判断目标物位置，设定对应窗口和评价函数的方法，即当目标物位于图像中心位置时，提出了一种新的聚焦评价函数——SMD-Roberts函数；当目标物不在图像中心位置时，设定对应窗口，选择SML评价函数对图像像质进行评价。实验结果表明，与传统的灰度梯度自动聚焦评价函数和传统的取窗法相比，该方法得到的聚焦评价函数灵敏度最少提高0.0241，耗时最少减少0.0355 s，单峰最少减少1个次峰，有效地解决了多景深场景下，应用聚焦评价函数判断目标物最清晰位置不准确及聚焦评价函数曲线出现双峰的问题，明显地提高了评价函数的无偏性、单峰性以及灵敏度。该方法普适性强，更适用于自动聚焦系统。
自动聚焦 评价函数 神经网络 图像分割 灰度梯度 automatic focus evaluation function neural network image segmentation gray gradient 强激光与粒子束
2022, 34(12): 129001
1 安徽工业大学特种重载机器人安徽省重点实验室，安徽 马鞍山 243032
2 安徽工业大学机械工程学院，安徽 马鞍山 243032
针对传统features from accelerated segment test（FAST）算法检测到的角点存在聚簇现象和阈值依靠人为确定，图像匹配算法匹配准确率较低和双目视觉测量精度较低等问题，提出一种基于改进FAST和binary robust independent elementary features（BRIEF）的双目视觉测量方法。首先用FAST算法提取出特征点，简化检测模板，同时用自适应阈值提取特征点；然后用改进的BRIEF描述特征点，用像素点邻域的灰度平均值进行比较形成描述子；之后用汉明距离完成匹配；最后用灰度梯度法得到匹配点的亚像素坐标，根据视差和三角测量原理计算出匹配点的三维空间坐标，从而完成被测物体的尺寸测量。实验结果表明：在角点检测方面，改进的FAST检测到的角点更均匀；在图像配准方面，通过与其他算法进行对比，验证了所提方法能有效地提高匹配准确率；在测量方面，所提方法测量的最低相对误差为0.45%，满足测量要求。
图像处理 双目视觉 FAST算法 BRIEF描述符 灰度梯度法 激光与光电子学进展
2022, 59(8): 0810013
1 上海理工大学 教育部微创医疗器械工程研究中心生物医学 光学与视光学研究所, 上海 200093
2 上海奥普生物医药有限公司, 上海 201201
糖尿病性黄斑水肿（DME）是导致失明的主要原因之一, 由专业的医生通过检查光学相干扫描（OCT）图像是主要的诊断方法, 但这一过程不仅耗时而且容易误判, 提出一种辅助诊断模型来区分DME和正常黄斑。对原始OCT图像进行降噪、展平、裁剪预处理, 得到易于分类的病灶区图像, 在小波分解金字塔模型的基础上用局部二值模式方法对原图和低频子图像提取纹理特征; 与提取细节图像的灰度-梯度共生矩阵特征融合形成最终的全局特征, 并对其进行降维; 用weka平台的序列最小优化模型进行分类。在杜克大学数据集和临床数据集上的试验结果表明, 算法在两个数据集上验证的准确率分别为95.7%、95.3%, 灵敏性分别为95.3%、95.5%, 特异度分别为96.0%、95.1%。因此, 所提方法能有效对OCT图像分类, 为临床上视网膜疾病辅助诊断提供技术支撑。
光学相干层析成像 糖尿病性黄斑水肿 局部二值模式 灰度-梯度共生矩阵 特征提取 分类 optical coherence tomography diabetic macular edema local binary pattern gray-gradient co-occurrence matrix feature extraction classification
1 吉林建筑科技学院 计算机科学与工程学院, 长春 130000
2 长春建筑学院 电气信息学院, 长春 130000
为了同时对多种焊点缺陷类型进行快速识别, 解决现有焊接异常图像识别算法误检率与漏检率偏高的问题, 设计了基于改进型卷积神经网络的深度学习算法。利用自组织映射分类技术, 提高了卷积神经网络的数据选择自适应性, 结合自适应矩估计分析,约束了焊接异常图像中特征集合的收敛条件。实验中将5种常见焊接异常图像以等比例随机分布的形式放入训练集、验证集和测试集中, 再分别用传统识别算法(canny算法和k均值算法)和该算法进行测试。结果表明, 对于桥连缺陷, 3种方法均无误检、无漏检, 对于小球缺陷, 3种方法均符合要求, 而canny算法的检出能力最优, 对于偏球缺陷,3种算法的误检率分别是12.4%,7.3%和与1.4%, 漏检率分别是13.3%,6.5%和1.1%, 对于虚焊和少锡缺陷, 该算法相比传统算法精度高约1个数量级。该算法在对多种焊点缺陷类型识别中具有明显优势。
图像处理 深度学习 卷积神经网络 灰度梯度 image processing deep learning convolutional neural network gray gradient
1 北京空间机电研究所, 北京 100094
2 先进光学遥感技术北京市重点实验室, 北京 100094
调焦评价函数的性能是影响推扫型遥感卫星星上自动调焦的重要因素。结合敏捷遥感卫星的成像特点和星上处理单元的计算特性,设计了一种敏捷遥感卫星自动调焦策略,提出了一种改进的灰度梯度函数以作为调焦评价函数。该方法在传统灰度梯度函数基础上,结合图像边缘信息与离焦状态的关系,将灰度标准差作为边缘阈值,提取了有效边缘信息并计算图像清晰度。研究结果表明,所提方法具备高灵敏度、强单峰性和良好的时效性,对调焦成像时的场景变化和噪声具有很高的鲁棒性,相比其他常用灰度域调焦评价函数具有明显优势。
遥感 敏捷卫星 自动调焦 评价函数 灰度梯度
1 东南大学机械工程学院, 江苏 南京 211189
2 东南大学土木工程学院, 江苏 南京 210096
3 东南大学空天机械动力学研究所, 江苏 南京 211189
为了提高数字图像相关法的抗噪声能力,分析了灰度梯度计算误差对数字图像相关法测量精度的影响,提出采用Tikhonov正则化方法计算图像灰度梯度,进而通过反向组合高斯-牛顿(IC-GN)法计算图像的亚像素位移;基于数值仿真散斑图研究灰度梯度的相对计算误差,并分析采用Tikhonov正则化方法计算图像灰度梯度后,改进数字图像相关法的测量精度,结合实验验证所提方法在实际噪声环境中的抗噪声能力。结果表明:灰度梯度对数字图像相关法测量精度有较大影响,而采用Tikhonov正则化方法后,可以有效提高数字图像相关法的测量精度与抗噪声能力。
测量 数字图像相关 Tikhonov正则化 灰度梯度 噪声
1 辽宁工程技术大学 力学与工程学院, 辽宁 阜新123000
2 辽宁工程技术大学 计算力学研究所, 辽宁 阜新 123000
3 辽宁工程技术大学 安全科学与工程学院, 辽宁 阜新 123000
散斑图质量对数字图像相关(DIC)方法的测量精度具有重要的影响。以平均灰度梯度这一传统的散斑图质量评价参数作为基础, 提出了一种新的评价参数--平均一阶及二阶灰度梯度商, 该参数同时考虑了一阶和二阶灰度梯度。从整体上来说, 一阶灰度梯度的曲面比较光滑, 而一阶及二阶灰度梯度商的曲面比较粗糙。采用Zhou等人提出的方法制作了80张模拟散斑图, 对这些模拟散斑图的传统参数和提出参数进行了计算。结果表明: 当散斑半径相同时, 随着散斑数量的增加, 两种参数均先增加, 后减小；当散斑数量一定时, 二者均有一个峰值;散斑半径越大, 提出参数的峰值越大, 而传统参数的峰值越小。对提出参数的峰值所对应的4张散斑图进行了多次连续平动, 并使用DIC方法测量了测点的水平位移。结果表明, 在提出参数越大的散斑图上测点的水平位移误差越小, 在一定程度上验证了提出参数的正确性。
光学测量 散斑图 质量评价 灰度梯度 数字图像相关方法 误差 平均一阶及二阶灰度梯度商 optical measurement speckle pattern quality assessment intensity gradient digital image correlation method bias error mean of the quotient of one-order and two-order in
华侨大学厦门市数字化视觉测量重点实验室, 福建 厦门 361021
线结构光三维测量中，光条中心点提取的精度直接影响系统最终测量精度。针对现有光条中心提取方法获得的条纹中心存在折线缺陷的问题，提出了一种基于曲线拟合的线结构光光条中心的亚像素提取方法。该方法通过腐蚀细化获得光条基本骨架，采用均方灰度梯度求取骨架上每一点的法线方向，利用加权灰度重心法获得光条中心初始点，应用分段3 次多项式曲线拟合获得光滑的光条亚像素中心坐标。实验结果表明：该方法可以改善光条中心的折线缺陷，提高中心线提取的精度。
测量 线结构光 光条骨架 均方灰度梯度 多项式曲线拟合 激光与光电子学进展
2015, 52(7): 071502
中国民航大学航空地面特种设备科研基地, 天津 300300
研究了光照条件对数字散斑相关技术(DSCM)测量精度的影响，获得了数字散斑相关计算最优的取值参数及光照条件。通过分析DSCM 测量理论模型，获得误差与空间频率和平均灰度梯度的关系式，通过计算机模拟数字散斑图像，确定了最优散斑尺寸、最佳拟合窗口和计算窗口。实物实验中引入GSI 编码技术，精确地标定了刚体位移，并对不同光照条件下的DSCM 测量结果进行了误差分析，结果表明散斑图像的空间频率和平均灰度梯度与光照条件成规律性变化，并与理论分析结果一致。研究结果表明，DSCM 测量的最优光照强度为8000 lx，此时图像平均灰度梯度高，DSCM 测量精度高。
测量 数字散斑相关法 光照条件 平均灰度梯度 误差分析 激光与光电子学进展
2014, 51(10): 101201
