长春理工大学 光电工程学院，吉林 长春 130022
针对传统光轴角测量系统中人为因素干扰导致的重复性能降低等不足，设计一种基于图像处理技术与高精度电控转台相结合的自动测量方案。分析了照明光斑光强分布特性，提出了一种基于图像区域分割的最优非线性加权的特征点提取算法。该方法根据光强与灰度的线性关系，将光强量化到3个区间。然后分析灰度因素在特征点定位中的影响; 针对不同区间应用局部最优加权法则以实现局部最优化处理。最后，利用光轴偏转角与特征点在像面上位移的对应关系，计算得到光轴角测量值。开展了光斑特征点重复性实验并分析了光轴角检测精度，结果表明: 该系统在不同光强、不同角度条件下重复性好，测角精度优于60.18″。与激光光源的光轴角测量实验对比，该算法在光斑光强分布不均的条件下仍能完成稳定且精确的光轴角测量。
光轴角测量 特征点提取 双阈值分割 非线性加权 optical angle measurement feature point extraction dual-threshold segmentation nonlinear weighting
中国科学技术大学 精密机械与精密仪器系， 安徽 合肥 230027
LAMOST(大天区多目标光纤光谱天文望远镜)要求通过非接触测量快速准确地获得光纤端部的中心位置。在研究光斑中心提取技术的过程中，提出了一种改进的光重心方法，包括图像卷积预处理、用标准差迭代的方法取背景值和减背景后非线性加权获得光斑特征点。有效地抑制了边缘点对中心位置的影响，提高了在大视场多目标光纤条件下提取光斑特征点的精度，并通过数据模拟、实验室和现场实验进行了验证。
光学测量 大视场 光斑定位 光重心法 二维卷积 背景分割 非线性加权 optical measurement big view flare positioning optical center of gravity method 2D convolution background segmentation nonlinear weighted
陕西科技大学 电气与信息工程学院,西安 710021
根据人眼对色彩的感知特性,提出HSV色彩空间上的一种非线性加权最优模糊聚类的彩色图像增强算法.将原始图像从RGB空间转换到HSV色彩空间,提取H、S、V三分量,对其中的亮度分量V进行非线性最优模糊聚类增强处理,将合成后的HSV图像转回到RGB空间,完成彩色图像的增强处理.实验结果表明,该算法能避免色彩失真,改善图像的色彩辨识性,提高了景物信息的清晰度.
彩色图像增强 色彩空间 模糊聚类 非线性加权 Color image enhancement HSV HSV color space Fuzzy cluster Nonlinear weighted
1 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001
2 中国民用航空学院通信与信息处理研究所,天津 300300
3 哈尔滨工业大学可调谐激光技术国家级重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150001
提出了一种新的用于抑制散斑噪声的非线性加权均值多方向形态滤波算法.对实际激光雷达图像处理的结果表明,该算法既有效地抑制了激光雷达图像中的散斑噪声,又保持了图像的几何结构.
图像处理 形态滤波 非线性加权 激光雷达 散斑噪声
