基于新的多形状冰云参数化方案和BCC_RAD辐射传输模式,详细分析了在辐射传输算法中通常使用的HG(Henyey-Greenstein)近似对冰云短波辐射传输过程的影响。对于单个冰晶粒子光学性质,HG近似对相函数勒让德展开式第3和第4项系数计算造成了较大误差,最大误差分别为-0.28和-0.33,最大相对误差分别为-55.7%和-73.8%。第4项系数的误差绝对值和相对值均高于第3项系数。进一步分析发现,HG近似在可见光区造成的误差高于近红外区。对于冰云体积光学性质,HG近似同样对第3和第4项系数造成了较大的误差,最大误差分别为-0.18和-0.22,最大相对误差分别为-27.9%和-37.1%。第4项系数的误差高于第3项系数,可见光区误差高于近红外区,与对单个冰晶粒子光学性质的影响一致。HG近似也对有云大气的辐射传输过程计算造成了较大的误差。对短波向下辐射通量造成的最大误差为-2.78 W·m ^-2,对短波向上辐射通量造成的最大误差为-1.06 W·m ^-2,对短波加热率造成的最大误差为0.27 K·d ^-1。HG近似低估了短波辐射通量,高估了云内加热率。因此,在冰云辐射传输计算中需精确描述相函数。

相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)中使用相干性较好的窄线宽光源,因传感光纤中光脉冲产生的散射光发生干涉,故可利用干涉光的变化检测外界扰动,检测灵敏度较高。但传统的幅度检测φ-OTDR的结果难以实现定量检测,需要进行相位解调。基于3×3迈克耳孙干涉仪的相位解调系统是一种较好的解调方案,但直接解调的结果存在空间分辨能力小于传统幅度检测φ-OTDR的问题。采用四路检测方法来保持φ-OTDR的空间分辨能力,只需在系统结构中增加一路检测。同时考虑到窄线宽光源产生的脉冲内干涉对解调造成的不利影响,在提出四路检测相位解调φ-OTDR的基础上,从瑞利后向散射光的角度对基于3×3迈克耳孙干涉仪的相位解调φ-OTDR进行分析,并通过实验进行验证。完成了对5 km传感光纤上扰动信号的定量检测,检测线性度为0.9956,解调相位的幅度达到31.85 rad,解调系统的空间分辨率与传统的幅度检测φ-OTDR相同。

理论分析了紫外准分子激光相位掩模法刻写光纤布拉格光栅时相位掩模板干涉场的形式以及对比度特征,并结合干涉光场对比度与光纤光栅折射率调制度的关系,通过实验证明了随着光纤与相位掩模板距离的增加,相位掩模板形成的干涉光场对比度会越来越低,这种对比度的降低导致了光纤布拉格光栅损耗的增加。进一步的分析显示:非±1级衍射能量的增加、紫外光束斜入射角度增加、紫外激光时空相干性的恶化等因素也会导致干涉场对比度降低,因此实验上要尽量避免这些不利因素的影响。该研究结果对高功率FBG刻写装置的光源、相位掩模板的选择以及光路调试等具有重要的指导意义。

抑制高峰均功率比(PAPR)是强度调制/直接检测(IM/DD)光正交频分复用(O-OFDM)系统面临的一个挑战,选择性映射(SLM)是有效降低PAPR值的经典算法。提出一种改进的SLM方案,该方案利用离散多音调制(DMT),通过一次快速逆傅里叶变换(IFFT)和循环移位相加运算获得多个候选信号,达到降低计算复杂度的目的。仿真和实验结果表明,所提出的SLM方案在保证获得较好的PAPR抑制性能的前提下,显著地降低了计算复杂度,同时提高了系统接收灵敏度。

提出一种基于空-时域特征决策级融合的人体行为识别算法。在空间域提取人体的形状上下文特征,用于同一时刻模板图像与测试图像的轮廓匹配;在时间域用变化的空间特征序列表征运动特征,联合稳健的空间特征进行有效的行为识别。识别阶段采用动态时间规划算法分别计算两种特征对于每种类别的后验概率,在决策级采用加权平均法对两种特征的后验概率进行融合,将最大概率对应的类别记为最终分类结果。针对动态时间规划算法提出一种基于椭圆边界约束的改进搜索策略,有效缩减最优路径的搜索空间,同时剔除视频中的噪声干扰。从计算复杂度和识别精度两方面对椭圆边界的约束性能进行分析,实验表明,椭圆边界约束性能优于平行四边形及菱形约束,并给出最佳边界尺寸范围。算法分别在Weizmann、KTH和UCF101行为数据集上进行测试,平均识别率分别优于93.2%、92.7%和81.2%,有效实现了室内智能监控系统的高效性及稳定性。

视差是影响立体内容视觉舒适度的主要因素之一。结合视觉显著特性,通过大量主观实验研究视差因素对立体图像舒适度的影响,得到舒适视差的定量范围。首先,利用立体显著区域提取算法获得显著立体图像,并用眼动仪验证其合理性;然后,采用像素平移法对显著立体图像进行视差变换,得到实验素材,进行主观实验;最后,处理实验数据,得到舒适视差的定量范围。结果表明,人眼对水平视差和垂直视差的舒适度响应差异很大,水平视差舒适范围为(-0.379°,0.644°),而可接受的垂直视差范围为(-0.10°,0.11°)。验证实验的正确率在90%以上,表明所得舒适视差范围很好地反映了立体图像的主观舒适度,能为立体内容的制作提供更符合人眼视觉特性的定量标准。

在早期的研究中，采用出、入瞳直径相等的双通系统进行人眼像差测量时，两个通道的奇像差相互抵消，造成奇像差(如彗差)无法测量。本文建立全新的模拟眼模型进行实验，验证双通系统在波前测量时，是否存在人眼奇像差抵消的现象。采用典型双通系统——哈特曼波前探测系统进行实验，并将出瞳光阑直径固定为6 mm，改变系统入瞳光阑大小（1~8 mm）。实验结果表明，双通系统中，人眼奇像差在出、入瞳直径相等时可测，且人眼奇像差测量与出、入瞳直径差异无关，因此人眼奇像差测量在双通系统中不存在抵消的现象。

能谱计算机断层扫描在数据采集过程中可以区分光子能量,并同时得到多个能量通道的投影。由于单个能量通道只包含了总光子数的一小部分,且大多数光子计数探测器只能承受有限的计数率,所以多通道投影通常含有较大的噪声。为了从噪声投影中重建出高质量的能谱图像,利用不同能量通道下重建图像具有结构相似性,提出一种基于结构先验的加权非局部全变分(NLTV)重建算法。设计了简单和复杂两种模型进行仿真,比较了TV算法、NLTV算法、加权NLTV算法,以及基于结构先验的加权NLTV等去噪算法的重建效果,结果表明,本文算法对复杂模型和高噪声模型的重建具有明显优势。

偏振频域光学相干层析成像(OCT)中图像质量受散斑噪声影响较大,散斑噪声会使图像细节变模糊,降低图像清晰度。针对此问题,提出了一种分光谱降低偏振频域OCT散斑噪声的方法。该方法将系统的全光谱信号分为多个光谱信号,对每个分立的光谱信号进行窗函数滤波,单独进行常规数据处理,然后将处理后的各个分光谱进行平均合成,达到降低散斑噪声的目的。利用Matlab进行仿真,同时搭建实验系统对离体生物样品鸡胸肉进行检测。实验结果表明,该方法可有效降低散斑噪声,提高偏振图像质量。

针对测角系统在线校准问题,提出了一种基于多读数头布局的自校准方法。通过多组传感器的测量数据,利用圆封闭原则和傅里叶级数的性质,建立测量值与误差之间的函数关系,并基于多读数头布局原理,对自校准读数头布局进行优化,以提高校准方法对误差的抑制能力,实现单读数头测角传感器的自校准。设计了单轴转台,搭建了自校准测角系统,并进行了实验验证。实验结果表明:测角系统采用自校准方法后,单读数头测角传感器的测角误差为6.10″,在相同的测量环境下,其校准精度接近借助外部参考标准的传统谐波标定方法。自校准方法可有效抑制测角误差,显著提高测量精度。

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。

为了检验星载多角度偏振成像仪(DPC)在自然目标下的偏振和辐射定标精度,设计了测量精度验证试验。在晴朗天气对天空成像,得到了天空的偏振度和辐亮度数据,并将其与同时观测的CE318型太阳-天空偏振辐射计的数据进行了比对。结果显示:三个偏振波段的平均偏振度差异小于0.02,满足DPC偏振测量精度的指标要求,但辐亮度差异较大。修正定标光源与测量目标间光谱非匹配的影响,两台仪器观测波段、观测视场非一致性的影响以及系统偏差后,两台仪器490 nm和670 nm通道的平均辐亮度的差异小于1%,865 nm通道的平均辐亮度差异小于2%,验证了DPC定标数据的有效性和仪器的测量精度。

提出了基于复合型光栅组合的多色集束匀滑方案,可实现激光集束在靶面上平移和旋转两种运动方式的组合。建立了靶面散斑的横向扫动速度物理模型,并推导出激光束横向扫动速度的解析表达式,进而讨论了靶面横向扫动速度的变化规律。在此基础上,分析了不同复合型光栅组合对靶面辐照均匀性的影响,并对复合型光栅参数的选取进行了优化。结果表明,与传统的线性光栅色散匀滑方案相比,在使用复合型光栅时激光束靶面散斑的扫动速度和扫动方向更加复杂,因而其匀滑效果更佳。与典型的束匀滑方案进行对比,经过优化的基于复合型光栅组合的多色集束匀滑方案能够有效改善焦斑均匀性和抑制焦斑内部热斑比例。此外,采用功率谱密度曲线对激光束纵向强度分布特性进行初步分析,结果发现,基于复合型光栅组合的多色集束匀滑方案能有效降低激光束纵截面峰值强度。

空间激光通信精瞄系统中压电式倾斜镜存在的迟滞非线性特性,不仅降低了精瞄系统定位精度,而且对信标光的捕获以及链路的稳定性造成影响。针对该问题,提出一种基于PLAY迟滞算子改进Prandtl-Ishlinskii(P-I)数学模型及参数辨识方法,利用该模型对迟滞特性进行前馈线性化逆补偿。为进一步提高系统跟踪精度,在线性化的基础上,设计了静态输出反馈控制器,形成复合控制方法,并设计了激光通信终端精瞄系统实验,验证了该复合方法的有效性。通过对系统输入不同频率等幅和减幅正弦控制信号进行测试,结果表明,改进P-I模型最大拟合误差在1%之内,前馈模型逆补偿使压电陶瓷执行器(PEA)的线性度误差由5%减小到1%以内,复合控制方法系统跟踪误差降低了80%。

众所周知，视觉是包含人类在内的多数自然生物获取环境信息的主要方式。视觉信息因其信息量大、冗余度高以及非接触特性引起研究者广泛而持久的关注，使其在人工智能研究领域占据重要地位，由此引发的计算机视觉已发展成为一个极具活力、前景广阔的研究方向。机器视觉检测是计算机视觉领域表现十分活跃的一个分支，其核心特征在于以精密可控的测量方法从视觉信息中提取精确、定量、可溯源的量值信息，为工程应用尤其是工业制造提供一种高效的自动化测量手段。

随着机器视觉技术的迅速发展,计算机视觉技术的快速、精确、智能等特性在现代工业的各个领域已逐渐被广泛应用,尤其是在汽车制造业。机器视觉在工业领域的三大主要应用是视觉测量、视觉引导和视觉检测。视觉测量技术通过测量产品关键尺寸、表面质量、装配效果等,可以确保出厂产品合格;视觉引导技术通过引导机器完成自动化搬运、最佳匹配装配、精确制孔等,可以显著提升制造效率和车身装配质量;视觉检测技术可以监控车身制造工艺的稳定性,同时也可以用于保证产品的完整性和可追溯性,有利于降低制造成本。可以预见,随着相机、镜头、计算机等核心硬件性能的提升,以及图像处理、深度学习等软件技术的发展,视觉技术未来在各个领域的作用将更加凸显,发展空间也更加广阔。

以智能制造业表面缺陷在线自动检测为应用背景,系统地综述了自动光学(视觉)检测(以下统称自动光学检测,AOI)技术。内容涉及AOI技术的基本原理、光学成像方法、系统集成关键技术、图像处理与缺陷分类方法等。对AOI系统集成中的关键技术,如视觉照明技术、大视场高速成像技术、分布式高速图像处理技术、精密传输和定位技术和网络化控制技术等进行了概述;对表面缺陷AOI主要光学成像方法的基本光学原理、功能和应用场合进行了总结;对表面缺陷检测中的图像处理、缺陷几何特征定义、特征识别与分类算法进行了系统阐述,重点介绍了周期纹理表面缺陷图像中的纹理背景去除方法,复杂和随机纹理表面缺陷的深度学习检测、识别与分类方法。

综述了镜像双目视觉测量技术的发展现状,从测量原理及传感器、测量模型及标定、测量精度及评价等方面分析了镜像双目视觉测量结构模型,主要包括基于平面折反射的镜像双目结构和基于曲面折反射的镜像双目结构,总结了现有镜像双目测量结构在结构模型、图像获取和对应匹配等方面的优缺点,阐述了镜像双目视觉精密测量技术的发展趋势。

针对工业环境下拍摄的大视场图像受噪声与畸变影响较大,使用传统匹配参数计算方法的精度无法满足现场测量需求的问题,提出一种基于非度量校正的大视场图像匹配参数标定算法。设计了一种共线特征点布置方案,基于非度量校正完成了特征点坐标的畸变校正,并提出基于该布置方案的特征点识别匹配算法,通过分区域抽样一致性法实现匹配参数的高精度标定。实验结果表明,该算法匹配精度相较于传统方法提高了51%以上,能够满足工业环境下大视场图像匹配参数所需的精度要求。

由于从一个彩色图像中可以提取多个条纹,复合条纹投影技术在三维测量领域得到了广泛的研究和应用。为了覆盖所有的光谱范围,投影和成像系统颜色通道间存在着串扰,从而改变了条纹的形状,最终影响三维数据测量的精度。综述了彩色复合条纹投影三维测量系统中颜色通道间串扰的补偿方法。针对彩色条纹投影系统中相机和投影仪颜色通道间的串扰问题,分析了其形成原因。对彩色条纹投影三维测量系统的串扰消除方法进行了分类和总结,并具体比较了各种方法对串扰消除的效果。所综述的方法对选择合适的串扰消除方法、提高彩色复合结构光投影三维测量系统的精度具有重要的应用价值。

在现有的各种先进的计量技术[如光学干涉测量、光学三维传感、卫星雷达干涉测量(SAR)以及核磁共振成像(MRI)]中,二维相位展开是后期数据处理的关键步骤。通过仿真模拟存在噪声干扰的情况,比较了空间相位展开常用方法中的枝切法、最小不连续法、快速相位展开算法这三种算法的抗噪性能。结果显示相对于另外两种算法,最小不连续法具有较好的抗噪性能,但其耗时却远大于其他两种算法。综合三种算法的优缺点,提出将枝切法和快速相位展开算法分别与最小不连续法融合的两种算法。所提算法既利用了枝切法与快速相位展开算法展开速度快的优点,又利用了最小不连续法抗噪性能强的优点,使得融合后的两种算法展开速度提升的同时,又保证了相位展开的准确性。仿真模拟和实际实验结果验证了所提算法的有效性。

人群中的异常行为是一大潜在威胁,自动检测监控中的异常行为成为近年的研究热点之一。然而,由于异常的未知性与复杂性,已有的检测方法仍然存在检测率低、定位精度差的问题。为此,提出了对视频监控中的人群异常行为自动检测与定位的方法。结合灰度值与光流场的分布提取运动区域;对运动区域分割得到有效的运动块,从中提取表示外观和动态的两种特征,即局部H梯度方向直方图G和局部H光流方向直方图F特征;使用k-means方法对运动块进行聚类,对每类样本使用一类分类器进行建模。最后,加入运动连续性约束,以抑制干扰噪声。在两个复杂的异常行为数据集上的实验结果表明,本文方法明显优于已有的检测方法,且可以满足正确率高、抗干扰能力强等实际工程需求。

针对三维形貌测量技术中彩色物体表面反射率的非均匀性影响测量结果的问题,提出一种基于自适应条纹投影的三维形貌测量技术,该方法可避免彩色物体表面反射率非均匀的影响,提高系统的测量精度。彩色相机采集RGB光强图像,并根据物体表面颜色的反射特性计算每个像素点的最优投射光强和颜色;采集水平和垂直的正弦条纹序列,利用计算所得绝对相位值将相机图像坐标系中每一个像素点的最优投射光强和颜色映射到投影仪像素坐标系;投射自适应条纹序列进而测量彩色物体的三维形貌。实验结果表明,该方法能够有效测量彩色物体三维形貌,具有很高的测量精度。

针对现有参数化Scheimpflug相机标定方法中初值确定过程复杂的问题,提出一种非参数化的基于广义成像模型的Scheimpflug相机标定方法。该模型将Scheimpflug相机看作一组像素和其对应的虚拟空间光线的集合,标定直接确定像素点与对应光线间的投影关系,能够避免参数化标定模型中复杂的初值确定过程。并基于不同视角下的标定图像中,同一像素点对应的多个位于不同局部坐标系下的控制点应在某一公共坐标系下共线的基本假设,提出基于棋盘格平面标定板的两步标定方法。利用多幅具有足够重叠度的标定图像进行粗标定,再将其他图像根据与已标定区域重叠度大小逐幅加入标定流程以完成初始标定;采用光束法平差算法对标定参数进行迭代优化。实验结果表明,所提方法操作灵活,正确有效,精度可靠。

相移阴影莫尔是一项成熟的物体表面三维轮廓测量技术,但是该技术的性能还有优化的空间。为了提高阴影莫尔技术的精度且不增加装置的复杂性,提出了一种随机相移阴影莫尔三维轮廓测量技术。所提方法采用立体视觉方法对阴影莫尔装置结构参数进行标定,运用3帧随机相移算法提取测量相位,从而极大地简化了现有阴影莫尔技术的测量过程。由于是基于随机相移思想,假定相邻帧条纹图间引入的相移不等且未知,因此所提方法可有效地降低相移器的应用要求。另外,所提方法在相位解调过程中不受背景光影响,且对条纹图非正弦光强分布不敏感,具有精度高、应用容易的特点。实验表明,所提方法精度高,速度快,优于现有的典型算法。

特征点提取是焊缝视觉检测与定位的关键技术,特别是针对实际生产中间隙较小,尤其是超窄间隙的焊缝位置,现阶段的处理算法往往无法保证提取精度,误差大;对于一些间隙极小的细节位置甚至会自动忽略。本文针对端接接头提出一种基于自动阈值处理的自适应中值滤波算法和特征点提取算法对激光扫描图像进行处理的焊缝识别技术:在传统的中值滤波法的基础上,通过计算局部数据点的均值和方差确定有效阈值范围,在剔除噪声点的同时很好地保护了焊缝图像窄间隙细节特征;提出一种“细节放大”的特征点提取算法,将图像细节进行放大,增大窄间隙特征点与周围数据点的差异,显著降低提取难度;利用特征点时域分析,进一步将误差减小到原来的1/ 5　。结果表明,本文方法能准确识别0.1~0.5 mm之间的窄间隙焊缝,具有提取精度高、误差小(<0.08 mm)、抗干扰能力强等优点,对于实现较小间隙焊缝的自动化焊接具有重要意义。

针对机器人大范围位姿精准测量问题,提出一种大视场位姿测量的变焦测量方法。利用变焦图像匹配点的单应矩阵进行变焦内参动态计算,根据变焦前后靶标位姿求解相机坐标系变换,给出与变焦参数相关的PnP算法,考虑畸变后进行参数优化,并提出缩放和对焦两步变焦控制策略。提出一种基于图像模板的靶标板位姿测量算法,在靶标可视姿态均能稳定检测并区分标志点。对变焦测量系统进行误差测量实验和大场景跟踪实验,结果表明,不同变焦参数下均具有较高的单点测量精度,平均位置精度最高21.8 μm,在400~1600 mm范围误差0.09 mm,精度较高,使用的变焦相机可实现178.7461~9022.31 mm测量。该方法实现了相机活动范围受限而测量范围可拓展的位姿测量。

亮光构件表面缺陷引起的微小形状突变能够通过反射条纹的畸变凸显,因此反射条纹技术可应用于反光物体的表面质量检测。提出了一种基于反射条纹图像的冷冲压阀片表面压痕机器视觉检测方法,通过该方法提取阀片的条纹图像信息,并进行缺陷特征的自动识别。采用滤波去噪和多尺度Retinex算法等系列预处理方法提高图像质量,通过条纹中心线、子窗口像素和及投影向量等特征参量的选择降低计算的复杂度,增加计算系统的稳健性。实验结果表明:基于反射条纹图像的阀片表面压痕检测方法具有高精度、高效率等特点,实现了阀片表面细微压痕的有效识别,识别精度可达0.1 mm,检测效率(单张检测目标耗时2 s)可以满足阀片生产线的实际在线检测需求。

为了提高视觉测量系统的自动化水平和测量精度,提出了一种结合模板匹配和梯度峰值的对角标志自动提取方法。使用旋转不变模板匹配方法得到原始图像与标准模板的相关系数矩阵,通过两次阈值筛选获取标志点候选位置。根据两条直线相交于标志中心处以及中心处灰度梯度存在多个峰值的特性,剔除非合作标志点,得到对角标志点初始坐标。通过生成对角标志理想相关模板,利用相关系数拟合极值法进行亚像素定位。实验结果表明,该方法可以正确提取复杂环境下对角标志或棋盘格图像中的角点,而且需要人工调节的参数少、稳健性强、定位精度高且通用性好,可应用于工程实践中环境光源变化较大的测量场合。

液晶透镜因其无机械移动就可以实现对焦的优势,有望应用在机器人视觉、自动驾驶、深度测量等技术领域。在液晶透镜视觉成像系统中,为了不使用偏振片就可以获得高对比度的图像,提出一种优化的无偏振片成像算法。图像边缘体现图像的主要轮廓信息,边缘决定图像的对比度,所以此算法提取图像边缘,在边缘部分利用获取的非对焦图像和对焦图像进行图像处理,平滑区域不作处理,去除由非调制的寻常光带来的低频图像分量,提高图像边缘对比度,同时抑制平滑区域噪声的增加。实验证明,优化后的算法增强了图像边缘的对比度,相比于优化前的算法,图像噪声下降了50%。

针对概率Hough变换耗费大量内存以及直线端点搜索容易受到网状聚集点干扰的缺陷,提出一种基于概率的局部Hough变换优化算法。将边界分为有序和无序两类,前者通过随机抽取采样点并结合其相邻点进行直线搜索,后者采用在随机抽取点周围建立感兴趣区域并进行局部Hough变换,检测到直线后进行全局搜索并实时修正直线斜率,对因网状聚集点产生的错误直线采用间隔计数和限制总间隔长度的方法进行排除。使用500张图片进行实验验证,算法耗时均低于概率Hough变换耗时的1/3,且对网状聚集边界点的直线错检具有较高抵抗性,检测结果比概率Hough变换直线检测更加准确,内存消耗减少超过90%以上。

对于基于块进行立体匹配的深度学习方法而言,网络结构的设计对匹配代价的计算至关重要,同时,卷积神经网络(CNN)在图像处理时的耗时问题也亟待解决。提出一种基于“缩小型”网络的CNN立体匹配方法。利用CNN训练左右图像块的相似性,计算出立体匹配的匹配代价。其中,CNN特征提取阶段,通过对每个层增加相应的批归一化层,可以使训练使用更大的学习率,加快网络训练收敛速度。另外,网络设计中全连接层采用“逐层缩小”的形式,结合上述网络优化和损失函数改善,在保证精度的同时提高了运行速度。使用KITTI数据集对算法进行验证,实验结果证明,相比目前国内外先进方法,本文算法在精度方面有一定优势,相比部分方法,速度有较大提升。

针对匣钵底面裂纹图像背景复杂,裂纹分布密集、断续严重,裂纹特征不明显,从而导致裂纹提取难度大的问题,提出了一种基于扇形邻域差异直方图的匣钵裂纹检测方法。根据裂纹像素点的空间聚集特征和方向特征,构造多尺度、多方向扇形滤波器;通过计算扇形滤波器与图像卷积的结果,获取能够反映裂纹分布概率特征的扇形邻域差异直方图;提取裂纹分布概率特征,并根据裂纹像素点和非裂纹像素点在该特征上的差异,实现裂纹提取;最后,提出基于裂纹全局及局部的长度和分布面积特征融合的指标,对匣钵龟裂程度进行评估。实验结果表明,该算法对匣钵底面上各种类型的裂纹都能实现良好的提取效果,正确率和召回率均可达到90%以上,优于现有其他较好的裂纹提取方法,龟裂程度评估方法的评估结果也与人的主观评估结果一致。

针对激光三角测量系统得到的含局部弯曲的光带图像,提出了一种基于傅里叶-极坐标变换算法检测局部弯曲的方法。通过计算得到光带的法线方向,将空域图像在法线方向上进行灰度投影,直接得到了局部弯曲量。该方法计算过程简捷,对随机噪声与光带强度的不一致分布具有较好的免疫力。理论分析与实验测试证实了该方法的有效性。

在散斑干涉测量中,散斑相位图存在大量散斑噪声,需要对其进行滤波处理。但是,目前存在的滤波评价指标不适用于对单一图像持续滤波过程的判断,难以实现滤波过程的自动化。提出一种基于平滑样条拟合的滤波评价方法,通过对滤波过程中相位图的相位分布进行平滑样条拟合并计算其均方根误差,实现对滤波效果的定量分析,以及对持续滤波过程中的图像滤波完成情况的判断,并采用散斑干涉测量中的实验图像对所提方法进行实验验证。实验结果表明,该方法能有效判断散斑相位图是否滤波完成。最后通过对该方法判断的滤波完成图像进行解包裹处理,进一步验证了该方法的有效性和普适性。

提出了一种基于不等占空比二元光栅的相位测量轮廓术(PMP)。所用的光栅只有0和255两个灰度,消除了投影仪的伽玛非线性对正弦光栅灰度的影响,同时可将投影系统的刷新频率提高一个数量级。所提方法的测量精度高于罗奇光栅离焦投影傅里叶变换轮廓术的,重复精度高于传统正弦光栅PMP。

提出一种基于红、绿、蓝和红外并行4颜色通道的条纹投影三维测量技术,实现单次测量获得物体的表面三维形貌。该技术克服了传统方法投影多帧条纹图像而造成测量速度慢的缺点,在保证精度的同时提高了测量速度。结合两步相移、傅里叶变换法和最佳三条纹选择法的相位求解方法,独立计算各个像素点的绝对相位,从单次同时采集的复合彩色图像和红外图像中获得非连续物体等复杂面形的三维形貌数据。利用半透半反镜实现了可见光和红外两个投影仪的光轴同路,并建立它们之间的投影变换,实现了两个投影仪像素间的精确对应。利用所研制的系统,测量了非连续的静态物体和动态物体,获取了它们的表面三维形貌数据。结果显示,所研制的方法适用于三维形貌的快速测量。

了解肺裂解剖结构特征在定位和评估肺部疾病方面具有非常重要的作用。在计算机断层扫描图像中肺裂经常会受到形变、体素效应和噪声等影响,使得肺裂检测难度很大。为了解决此问题,提出一种基于形状特征的肺裂检测算法。首先融合肺裂幅度信息和方向信息在增强肺裂的同时高效率的抑制噪声;然后利用区域属性分析算法去除气管、血管等噪声来识别肺裂;最后采用表面曲率算法去除黏连噪声,达到分割肺裂的目的。该算法在公开数据集LOLA11上进行了验证。与人工参考对比,本文算法分割的肺裂的F₁-score中值为0.8451。实验结果表明,本文算法能够高效率的分割肺裂。

为实现复杂背景下裂纹目标的有效检测,提出一种融合小波边缘检测与多尺度结构化森林的裂纹分割方法,以提高裂纹检测稳健性。该方法利用多幅裂纹图像和人工标注结果提取裂纹图像特征通道并离散化映射标准结果;利用三角滤波器和降采样方法获取常规和相关性候选特征;并将该特征与离散化后的标签进行结构化森林分类器的训练和验证,进而获得多个尺度的裂纹分割。在776幅结构体裂纹图像和600幅钢梁裂纹图像数据集上进行实验,结果表明,相比于单一多尺度结构化森林方法和其他几种分割方法,本文方法能够在较短的时间内获得最高的分割精度。

提出一种用于固定翼无人机自主着陆导航的分层机场检测方法,以提高机场检测的速度。采取一种由粗到细的分层搜索结构,逐层缩小搜索面积以快速提取机场的候选区域。首先进行伪地平线检测将机场搜索区域限制为地面区域,然后根据机场区域包含大量垂直线的事实确定机场近似区域候选区以进一步缩小机场搜索区域,最后利用Edge Boxes得到高定位精度的机场候选区域。利用局部约束线性编码(LLC)特征学习法以尺度不变特征变换(SIFT)为基础特征提取机场候选区域特征并使用线性支持向量机(SVM)分类器完成机场检测。实验中在不同天气、不同背景条件下对所提机场检测方法进行了综合测试,并与其他方法进行比较,实验结果表明本文机场检测方法能有效提高机场检测速度,且准确率高。

提出了一种基于高度信息的自由曲面可编辑投影显示技术。利用基于条纹投影的平面标定技术,建立了测量范围内的相位-高度映射表;采用高精度相移技术和三频时间相位展开方法,获得了自由曲面的水平和垂直相位分布信息;利用反向条纹投影技术建立了投影仪像素与相机像素间的几何及强度传递关系。利用该显示技术可在曲面上投影基于其高度信息的预期编码图像,实现高度信息的可编辑投影和三维显示。给出了在自由曲面上投影等高线和伪彩色编码、冰川雪线变化的动态过程及仿真实体添加等实例。

采用高、低角度光源组合打光方式提取感兴趣区域,构建划痕形态学的中值滤波核以获取准确的背景图像,再经背景差分后提取划痕缺陷。采用基于方向梯度的改进区域生长算法实现了同一划痕的有效连通,降低了划痕缺陷的漏检率。通过对面积、长宽比等主要特征参数的置信度分析,提出了一种多特征加权融合的划痕判定方法。结果表明,利用该方法进行划痕检测的正确率达95.7%,算法处理时间少于1.21 s,达到了工程应用的精度和效率要求。

提出了一种基于模糊粗糙集的非结构化路径识别与机器人引导方法。通过自适应面阵列电荷耦合传感器的图像清晰度控制方法,获取了最佳信息量图像。构建了模糊粗糙集的非结构化路径识别模型,借助粗糙集理论预定义图像目标、背景和不确定区域,融合相对模糊连接度竞争机制对不确定区域的像素进行了模糊重分类,精确描绘了机器人的导航路径。该模型可实现未知非结构化路径区域的自动识别,亦可引入灰度先验特征识别指定路径区域。结果表明,该方法对提高机器人在非结构化环境中的自主探索能力具有实际意义。

采用传输矩阵法和蒸发镀膜工艺,设计并制备了一种中、远红外双波段兼容隐身的光子晶体薄膜。测量了该光子晶体膜层的实际厚度和中、远红外光谱反射率,所得结果与理论设计相吻合。研究结果表明,与红外隐身涂层和常规迷彩布两种传统红外隐身材料相比,光子晶体薄膜在中、远红外双波段抑制红外辐射的能力最强;室外环境辐照对光子晶体薄膜在8~14 μm及3~5 μm波段隐身效果的影响较小。

在还原气氛下制备了Sn ²⁺掺杂SiO₂-B₂O₃-Gd₂O₃-La₂O₃玻璃,并测试了该玻璃的密度、吸收光谱、光致发光、荧光寿命和X射线激发下的辐照发光。研究结果表明,在SiO₂-B₂O₃-La₂O₃玻璃系统中,随着Sn ²⁺浓度的增大,紫外吸收截止波长红移, 荧光强度先增大后因浓度淬灭而减小,在Sn ²⁺浓度为0.3%时达到最大。随着Gd₂O₃逐渐取代La₂O₃,玻璃的密度增大,Sn ²⁺的荧光寿命变短,但未发现Gd ³⁺对Sn ²⁺的敏化增强作用。在X射线激发下,Sn ²⁺的辐照发光强度随着Gd₂O₃浓度的增大而增大,且不因Gd ³⁺浓度淬灭而减小,说明在X射线激发下,Gd ³⁺和Sn ²⁺之间可能存在能量传递。

高光谱遥感影像分类通常基于地物光谱特征,但影像中同时还存在丰富的空间信息。空间信息的有效利用能显著提高图像分类效果。因其具有的特殊结构,卷积神经网络(CNN)已成功地应用在图像分类领域,对二维图像分类具有很好的效果。如何通过深度学习并结合空间光谱信息来提高分类性能是一个关键问题。结合高光谱影像中的空间特征与光谱信息,提出一种适合于高光谱像素级分类的深度学习三维卷积神经网络模型(3D-CNN),并在初始分类的基础上利用多标签条件随机场进行优化。选取三个通用公开高光谱数据集(Indian Pines数据集、Pavia University数据集、Pavia Center数据集)进行测试,结果表明分类优化后精度得到很大提升,总体精度可达98%,Kappa系数达到97.2%。

为研究半球形空腔对等离子体辐射的增强作用,利用不同直径的半球形空腔对激光烧蚀合金钢产生的等离子体进行约束,结果发现,半球形空腔对等离子体辐射的最佳增强倍数随着半球形空腔直径的增大呈现先增大后减小再增大最后减小的规律,且最佳增强倍数对应的延迟时间与半球形空腔直径存在线性关系。分析结果表明:最佳的半球形空腔直径为10 mm,延迟时间为10 μs时,采用该直径的半球形空腔对等离子体辐射具有最优的增强效果。对无约束和半球形空腔约束下的等离子体辐射光谱进行了空间分辨测量,结果发现:在无约束情况下,随着膨胀扩张,等离子体演变为尺寸较大且强度较低的辐射源;在半球形空腔约束情况下,等离子体尺寸较小,但强度较高。研究结果表明,等离子体的辐射增强是半球形空腔对等离子体的三维空间压缩效应引起的,且增强效果受半球形空腔直径的影响。

针对传统多光谱成像颜色测量系统光谱反射率重建算法计算量大、操作繁琐耗时、成本高等缺点,提出一种由LED主动照明光源和黑白高速相机构建的多光谱成像颜色测量系统。采用多个单色LED拟合出相对光谱功率分布与相机光谱灵敏度曲线成倒数关系的照明光源,并利用黑白相机的输出响应直接重建物体的光谱反射率。实验结果表明,与分光光度计测量结果相比,该方法测量Macbeth ColorChecker 24标准色卡的光谱反射率的平均误差在2.3个CIELAB色差左右。该系统具有原理简单可行、不需要滤光片、光谱反射率重建算法简单快速等优点。