基于区域特征的线阵CCD图像自适应校正方法
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CCD对位方法CCD(Charge-Coupled Device)是一种用于光电转换的器件,广泛应用于数字相机、摄像机、显微镜、望远镜等光学系统中。
在图像处理和计算机视觉领域中,CCD对位方法是一种常用的图像处理技术,用于将两幅或多幅图像进行准确的对齐。
下面将详细介绍CCD对位方法的原理和应用。
一、CCD对位方法的原理CCD对位方法的原理基于两幅或多幅图像中的特征点之间的对应关系。
在进行对位之前,首先需要在每幅图像中提取出一些具有代表性的特征点,例如角点、边缘等。
然后通过计算这些特征点之间的相似性度量,找到两幅图像中具有相同位置的特征点对。
常用的CCD对位方法有以下几种:1. 特征点匹配法:该方法通过计算两幅图像中特征点的相似性度量,找到两幅图像中具有相同位置的特征点对。
常用的特征点匹配算法有SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)、ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)等。
2.基于区域的对位方法:该方法将两幅图像分割成若干个区域,并计算每个区域之间的相似性度量。
通过比较不同区域之间的相似性度量,找到两幅图像中具有相同位置的区域对。
3.相位相关法:该方法通过计算两幅图像的傅里叶变换,并计算它们之间的相位相关系数。
通过最大化相位相关系数,找到两幅图像中具有相同位置的像素点对。
4.灰度匹配法:该方法通过计算两幅图像中像素点的灰度值之间的相似性度量,找到两幅图像中具有相同位置的像素点对。
常用的灰度匹配算法有归一化互相关法、互信息法等。
二、CCD对位方法的应用1.图像拼接:在全景拍摄、卫星遥感等领域中,常常需要将多幅图像拼接成一幅全景图像。
CCD对位方法可以用于将多幅图像准确地对齐,从而实现图像的拼接。
2.图像配准:在医学影像、卫星图像、地理信息系统等领域中,常常需要将不同时间或不同传感器获取的图像进行配准。
CCD对位方法可以用于将这些图像进行准确的对齐,从而实现图像的比较和分析。
CCD自动机检测设备的工作原理CCD自动化检测就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。
CCD视觉系统的组成该系统综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技尸涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。
包括数字图像处理技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。
ccd检测原理嵌入式中央控制及工业级图像高速传输控制技术,基于CCD/CMOS与DSP/FPGA的图像识别与处理技术,成功建立了光电检测系统。
应用模糊控制的精选参数自整定技术,使系统具有对精确检测的自适应调整,实现产品的自动分选功能。
光电检测系统主要通过检测被检物的一些特征参数(灰度分布,RGB分值等),从而将缺陷信息从物体中准确地识别出来,通过后续的系统进行下一步操作,主要分为以下几部分CCD/CMOS图像采集部分系统图像数据采集处理板中光信号检测元件CCD/CMOS采用进口的适合于高精度检测的动态分析单路输出型、实际数据输出速率为320MB/S的面阵CCD/CMOS。
像素分别为4000*3000和1600*1200,帧率达到10FPS。
使用CCD/CMOS作为输入图像传感器,从而实现了图像信息从空间域到时间域的变换。
为了所需的检测精度,需要合理的分辨率。
根据被检测产品的大小,初步确定系统设计分辨率为像素为0.2mm。
将CCD/CMOS接收的光强信号转换成电压幅值,再经过A/D转换后由DSP/FPGA芯片进行信号采集,即视频信号的量化处理过程图像采集处理过程数据处理部分:在自动检测中,是利用基于分割的图像匹配算法来进行图像的配对为基础的。
图像分割的任务是将图像分解成互不相交的一些区域,每一个区域都满足特定区域的一致性,且是连通的,不同的区域有某种差异性。
分割后根据每个区域的特征来进行图像匹配,基于特征的匹配方法一般分为四个步骤:特征检测、建立特征描述、特征匹配、利用匹配的“特征对”求取图像配准模型参数。
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一种线阵CCD检测系统的调整和标定方法作者:李俊伟邓文怡刘力双
来源:《现代电子技术》2009年第11期
摘要:论述了一种线阵CCD扫描检测系统调整和标定方法。
建立了检测系统的几何模型;设计了标定靶标;提出了基于靶标图像的视觉系统调整定位方法。
采用灰度矩法对边缘点进行了亚像素定位;根据靶标上特征线的实际坐标和图像坐标对系统进行标定,在x方向采用先线性标定再多项式畸变校正的两步法标定横向扫描区域;在,方向采用线性标定法标定扫描行距。
实验结果表明,这种调整和标定方法具有较好的效果和较高的标定精度。
关键词:线阵CCD;视觉检测;标定;边缘定位。
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基于区域特征的线阵CCD图像自适应校正作者:尹楠顾济华邹丽新周强马心儒
来源:《现代电子技术》2013年第04期
摘要:针对田径比赛中运动员到达终点时线阵CCD采集到的失真图像进行处理,通过对扫描同步的分析,得到了失真图像产生原因,提出了一种自适应的校正算法。
首先经形态学处理得到运动员头部的倾角及长宽比,进而得到对应角度的变换因子;然后以头部为中心,在水平方向左右取合适长度,得到运动员水平方向上的边缘横坐标并剪裁图像;最后使用二维变换矩阵对该图像进行插值投影变换。
仿真实验表明,该算法简单易行,能较好地还原失真图像。
并且通过对正常图像拉伸的仿真分析,得到较为满意的结果。
关键词:线阵CCD;图像校正;投影变换;径赛
中图分类号: TN964⁃34 文献标识码: A 文章编号: 1004⁃373X(2013)04⁃0051⁃05。
基于图像处理的CCD 摄像机自动调焦方法研究王学影 张洪涛(天津大学精密测试技术及仪器国家重点试验室,天津300072)摘 要 自动调焦技术是提高CCD 摄像机测量精度的重要手段,特别是在小景深及高精度的测量中。
本文介绍了采用图像处理法实现自动调焦的方法。
并提出了几种图像清晰度评价函数。
经实验结果论证效果良好。
关键词 自动调焦;评价函数;图像处理0 引言随着科学技术的发展,为了迅速准确地对微小图像进行自动采集、处理和识别,对摄像机的自动化程度提出了更高的要求。
在电子网板计算机视觉检测系统[1]中,为了保证测量精度,其中关键问题就是摄像机的自动调焦。
它会影响采集到的图像质量,可能致使后期的图像处理无法进行。
1 系统概述本系统采用CCD(电荷耦合器件)作为光电检测器,其将光电转换,积分存储和信号读出功能集于一体。
系统框图如图1所示。
CCD 摄像机接受二维图像,经采集卡采集到计算机内存,然后可进行必要的图像处理和特征提取,图像和测量结果可由显示器、打印机和绘图仪输出。
当处理完一幅图像后,计算机发出驱动指令,可通过执行机构2驱动X -Y 工作台作水平方向的二维移动,以完成测量视场的自动转换。
图1 系统框图自动调焦模块由计算机、CCD 、执行机构1、图像采集卡和光学成像部分等组成。
当系统搜索到待检区域后,计算机通过执行机构1,驱动CCD 摄像机在z 向作微小位移,随着调焦模块在调焦范围内对最佳调焦位置的搜寻,就可采集到摄像机在不同离焦情况下的一系列的数字图像,通过对此系列图像的数学模型比对,就可准确的判断出摄像机的最佳对焦位置。
2 图像清晰度评价函数采用图像处理法实现自动调焦的一个关键问题就在于图像清晰度评价函数的选取。
曾报道过一些评价函数,如阈值积分法[2]、高频通带法[3]及用电致伸缩器件法[4]等,不同的评价函数只适用于各自的特殊的调焦图像,本文在分析电子网板图像的特点基础上,提出了以下几种图像清晰度评价函数。