高動態(tài)圖像運動去模糊還原方法研究
發(fā)布時間:2021-09-30 15:33
五軸數(shù)控機床在運行過程中由于伺服系統(tǒng)滯后會產(chǎn)生動態(tài)輪廓誤差,利用視覺測量系統(tǒng)測量其誤差的過程中,機床的高速運動會導(dǎo)致拍攝的圖像產(chǎn)生模糊現(xiàn)象,影響定位信息的提取精度,需要對運動模糊圖像進行去模糊研究。本文在充分分析了目前線性運動模糊核的估計方法以及圖像復(fù)原算法的基礎(chǔ)上,說明視覺測量系統(tǒng)的測量原理、圖像去模糊在視覺測量的重要環(huán)節(jié),以及運動模糊對測量結(jié)果的影響,結(jié)合視覺測量系統(tǒng)的先驗信息,提出了適合被測量目標圖像的圖像去模糊算法。本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)針對現(xiàn)有線性運動模糊核求取精度低的問題,本文提出依據(jù)較為精確的視覺測量系統(tǒng)先驗信息來求解運動模糊核的方法,利用相機幀頻、曝光時間和幀間關(guān)系,分別求解每一幀圖像的模糊角度以及模糊尺度,從而求得精確的線性運動模糊核。(2)對于不同場景的圖像具有不同的圖像特性,圖像模糊過程對這些圖像特性的影響不盡相同。本文分析了拍攝的測量目標圖像的圖像特性,得知模糊過程減弱了灰度的稀疏性,以及圖像梯度服從超拉普拉斯分布,因此建立了圖像非盲復(fù)原算法目標函數(shù)的模型并求解。與圖像去模糊領(lǐng)域突出貢獻的九種非盲復(fù)原算法比較,結(jié)果表明:無論是自然場景的灰度圖像還是拍攝的...
【文章來源】:大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 圖像去模糊研究現(xiàn)狀
1.2.1 線性運動模糊核求解現(xiàn)狀
1.2.2 圖像復(fù)原算法研究現(xiàn)狀
1.3 本文的主要工作
1.4 本文的內(nèi)容安排
2 基礎(chǔ)原理介紹
2.1 雙目視覺測量系統(tǒng)測量原理
2.2 圖像去模糊基礎(chǔ)原理
2.2.1 最大后驗概率(MAP)
2.2.2 模糊核先驗知識
2.2.3 自然圖像先驗知識
2.3 本章小結(jié)
3 機床動態(tài)檢測中的高速圖像運動去模糊復(fù)原方法
3.1 基于視覺測量系統(tǒng)參考量的模糊核求解方法
3.1.1 模糊方向求解
3.1.2 模糊尺度求解
3.2 基于超拉普拉斯先驗的非盲復(fù)原算法
3.2.1 測量目標圖像特性
3.2.2 建立非盲復(fù)原算法模型及求解方法
3.2.3 與其他方法比較
3.3 本章小結(jié)
4 面向測量的圖像去模糊評價方法
4.1 傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量評價方法
4.1.1 主觀評價方法
4.1.2 客觀評價方法
4.2 面向測量領(lǐng)域的圖像去模糊評價方法
4.3 本章小結(jié)
5 機床動態(tài)檢測中的高速圖像去模糊還原實驗
5.1 實驗系統(tǒng)簡介
5.2 實驗結(jié)果
5.2.1 等角螺旋線軌跡實驗
5.2.2 圓形軌跡實驗
5.2.3 幀頻對比實驗
5.3 評價方法驗證實驗
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]管道腐蝕視覺測量圖像邊緣檢測算法研究[J]. 李忠虎,張琳,閆俊紅. 電子測量與儀器學(xué)報. 2017(11)
[2]形貌視覺測量中立體拼接靶標的設(shè)計及應(yīng)用[J]. 李云雷,張曦,屠大維. 儀器儀表學(xué)報. 2017(09)
[3]改進的運動模糊尺度檢測方法[J]. 王鴻雁,崔紅霞,劉佳琪,劉暢. 計算機技術(shù)與發(fā)展. 2016(12)
[4]不同模糊尺度下運動模糊方向的鑒別[J]. 洪洋,孫秀霞,劉樹光,呂茂隆,胡京林. 應(yīng)用光學(xué). 2016(06)
[5]基于頻譜邊緣檢測和Radon變換估計運動模糊圖像的方向[J]. 加春燕,崔麗. 圖學(xué)學(xué)報. 2016(03)
[6]快速運動模糊圖像盲解卷積算法[J]. 廖永忠,蔡自興,何湘華. 光學(xué)精密工程. 2013(10)
[7]基于主成分分析的直線運動模糊參數(shù)估計[J]. 李海森,張艷寧,姚睿,孫瑾秋. 光學(xué)精密工程. 2013(10)
[8]一種提高勻速直線運動參數(shù)辨識精度的方法[J]. 梁炯,許廷發(fā),石明珠,馮亮,張坤,倪國強,王曉燕. 北京理工大學(xué)學(xué)報. 2012(08)
[9]運動模糊圖像點擴展函數(shù)的自動識別方法[J]. 張采芳,田巖,柳健,李濤. 紅外與激光工程. 2007(02)
博士論文
[1]基于單幅圖像的模糊去除及質(zhì)量評價研究[D]. 王偉.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于稀疏先驗的圖像盲去運動模糊研究[D]. 陶宗勤.安徽大學(xué) 2015
[2]大鍛件測量系統(tǒng)中攝像機布局優(yōu)化及標定技術(shù)[D]. 李明星.大連理工大學(xué) 2014
[3]基于局部加權(quán)全變差和連續(xù)核的盲去模糊[D]. 劉宇.大連理工大學(xué) 2014
[4]運動模糊車牌圖像盲復(fù)原與識別方法研究[D]. 張瑩.青島科技大學(xué) 2014
[5]車載圖像去模糊算法研究[D]. 楊利祥.電子科技大學(xué) 2013
[6]基于計算機視覺的封裝精度檢測系統(tǒng)的設(shè)計與研究[D]. 陳海松.哈爾濱理工大學(xué) 2006
本文編號:3416155
【文章來源】:大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:63 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 圖像去模糊研究現(xiàn)狀
1.2.1 線性運動模糊核求解現(xiàn)狀
1.2.2 圖像復(fù)原算法研究現(xiàn)狀
1.3 本文的主要工作
1.4 本文的內(nèi)容安排
2 基礎(chǔ)原理介紹
2.1 雙目視覺測量系統(tǒng)測量原理
2.2 圖像去模糊基礎(chǔ)原理
2.2.1 最大后驗概率(MAP)
2.2.2 模糊核先驗知識
2.2.3 自然圖像先驗知識
2.3 本章小結(jié)
3 機床動態(tài)檢測中的高速圖像運動去模糊復(fù)原方法
3.1 基于視覺測量系統(tǒng)參考量的模糊核求解方法
3.1.1 模糊方向求解
3.1.2 模糊尺度求解
3.2 基于超拉普拉斯先驗的非盲復(fù)原算法
3.2.1 測量目標圖像特性
3.2.2 建立非盲復(fù)原算法模型及求解方法
3.2.3 與其他方法比較
3.3 本章小結(jié)
4 面向測量的圖像去模糊評價方法
4.1 傳統(tǒng)的圖像質(zhì)量評價方法
4.1.1 主觀評價方法
4.1.2 客觀評價方法
4.2 面向測量領(lǐng)域的圖像去模糊評價方法
4.3 本章小結(jié)
5 機床動態(tài)檢測中的高速圖像去模糊還原實驗
5.1 實驗系統(tǒng)簡介
5.2 實驗結(jié)果
5.2.1 等角螺旋線軌跡實驗
5.2.2 圓形軌跡實驗
5.2.3 幀頻對比實驗
5.3 評價方法驗證實驗
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]管道腐蝕視覺測量圖像邊緣檢測算法研究[J]. 李忠虎,張琳,閆俊紅. 電子測量與儀器學(xué)報. 2017(11)
[2]形貌視覺測量中立體拼接靶標的設(shè)計及應(yīng)用[J]. 李云雷,張曦,屠大維. 儀器儀表學(xué)報. 2017(09)
[3]改進的運動模糊尺度檢測方法[J]. 王鴻雁,崔紅霞,劉佳琪,劉暢. 計算機技術(shù)與發(fā)展. 2016(12)
[4]不同模糊尺度下運動模糊方向的鑒別[J]. 洪洋,孫秀霞,劉樹光,呂茂隆,胡京林. 應(yīng)用光學(xué). 2016(06)
[5]基于頻譜邊緣檢測和Radon變換估計運動模糊圖像的方向[J]. 加春燕,崔麗. 圖學(xué)學(xué)報. 2016(03)
[6]快速運動模糊圖像盲解卷積算法[J]. 廖永忠,蔡自興,何湘華. 光學(xué)精密工程. 2013(10)
[7]基于主成分分析的直線運動模糊參數(shù)估計[J]. 李海森,張艷寧,姚睿,孫瑾秋. 光學(xué)精密工程. 2013(10)
[8]一種提高勻速直線運動參數(shù)辨識精度的方法[J]. 梁炯,許廷發(fā),石明珠,馮亮,張坤,倪國強,王曉燕. 北京理工大學(xué)學(xué)報. 2012(08)
[9]運動模糊圖像點擴展函數(shù)的自動識別方法[J]. 張采芳,田巖,柳健,李濤. 紅外與激光工程. 2007(02)
博士論文
[1]基于單幅圖像的模糊去除及質(zhì)量評價研究[D]. 王偉.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于稀疏先驗的圖像盲去運動模糊研究[D]. 陶宗勤.安徽大學(xué) 2015
[2]大鍛件測量系統(tǒng)中攝像機布局優(yōu)化及標定技術(shù)[D]. 李明星.大連理工大學(xué) 2014
[3]基于局部加權(quán)全變差和連續(xù)核的盲去模糊[D]. 劉宇.大連理工大學(xué) 2014
[4]運動模糊車牌圖像盲復(fù)原與識別方法研究[D]. 張瑩.青島科技大學(xué) 2014
[5]車載圖像去模糊算法研究[D]. 楊利祥.電子科技大學(xué) 2013
[6]基于計算機視覺的封裝精度檢測系統(tǒng)的設(shè)計與研究[D]. 陳海松.哈爾濱理工大學(xué) 2006
本文編號:3416155
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