一、图像信息获取技术研究进展（论文文献综述）
韩申生,胡晨昱[1]（2022）在《信息光学成像研究回顾、现状与展望(特邀)》文中研究说明从信息论的视角理解、研究、优化光学成像系统是成像科学自信息论诞生以来的一个重要研究方向,也一直在取得一系列相应的进展。但是,由于传统光学成像系统物面至像面的"固定点到点"所见即所得的图像信息采集模式,使得基于信息论的传统光学成像研究更多的具有理论上的意义,对实际应用系统的优化设计更多的是起到锦上添花的作用,难以在成像功能上有实质性的突破。随着现代光场调控技术和基于光场高阶关联的新概念光学成像技术的突破性进展,目前已经能够在成像过程中利用可控的光场时空涨落对目标图像进行编码,这对从信息论的角度理解和优化光学成像系统提出了迫切的需求,同时也为信息光学成像这一研究方向提供了全新的发展机遇。文中将回顾自信息论提出的半个多世纪以来信息光学成像的国内外发展历史,并结合目前光学成像的最新进展讨论其若干研究现状和可能的发展趋势。
邢文赫[2]（2021）在《通道色散型偏振光谱成像系统偏振辐射标定研究》文中提出近年来,随着大气监测、地物信息反演、军事目标识别等领域对光学遥感信息量需求的增加和遥感信息获取技术的飞速发展,出现了一种新型遥感信息探测技术——偏振光谱成像技术。相较于传统的遥感信息获取技术,利用该技术所获取的偏振光谱图像信息可以提供更加丰富的目标特性,提高遥感信息的利用率和目标反演的精度。偏振光谱强度调制技术（Polarimetric Spectral Intensity Modulation,PSIM）是一种将偏振、光谱和成像技术结合在一起的先进偏振光谱成像技术。该技术仅在传统光谱仪器中引入一个偏振探测模块即可以实现全斯托克斯矢量偏振光谱信息的测量,无运动部件,对于运动目标信息的实时获取具有重要意义。但是由于偏振探测模块的快轴方位角误差、光学系统的偏振效应等系统误差和在轨工作过程中环境变化等随机误差的存在,对现有的系统偏振标定和辐射标定方法及效果产生干扰,进而降低了系统的偏振探测精度。然而目前对于上述误差标定及补偿方法的研究还不够完善,有必要对系统偏振标定与辐射标定进行进一步深入研究。因此,本论文针对通道色散型偏振光谱成像系统的偏振与辐射标定方法开展研究,主要研究内容如下:针对偏振探测模块中快轴方位角误差及相位延迟量的标定进行深入研究。由于目前偏振探测模块快轴方位角误差的标定方法并不够精确,因此首先对现有的系统偏振辐射强度调制模型进行改进,并基于此模型提出一种偏振探测模块参数的标定方法。该方法利用任意一束已知偏振角的线偏振参考光通过单次测量即可以实现偏振探测模块中两个相位延迟器快轴方位角误差和相位延迟量的同时标定。之后,利用改进模型及偏振探测模块参数标定结果,对目标光斯托克斯矢量偏振信息进行误差补偿。运用所提出的偏振探测模块参数标定方法可以实现偏振探测模块中快轴方位角误差和相位延迟量的精确标定及补偿,提升偏振参数的标定精度并简化标定流程。针对系统地面实验室的偏振辐射联合标定方法进行系统性深入研究。首先,建立了系统偏振辐射传输模型,模型中引入不同视场下偏振与辐射定标参数。在此基础上,分析光学系统偏振效应对系统辐射标定的影响,并提出了系统地面偏振辐射联合标定方法。该方法利用偏振探测模块参数的标定结果和所建立的系统偏振辐射传输模型,便可以实现对不同视场下偏振与辐射定标参数的解耦和标定。之后,利用系统偏振辐射传输模型和模型中参数标定的结果,对目标光斯托克斯矢量偏振信息复原过程进行改进。利用本论文所提出的系统地面偏振辐射联合标定方法可以实现系统偏振与辐射定标参数的解耦和精确标定,消除光学系统偏振效应对偏振标定和辐射标定的影响。经过改进的斯托克斯矢量偏振信息复原过程,可提升系统偏振探测精度,对系统的工程化及定量化应用具有重要意义。针对系统在轨工作过程中的偏振辐射联合标定方法进行了研究。首先,仿真分析了在轨工作环境变化对相位延迟器所引入相位延迟量和系统偏振探测的影响。之后,确定了本系统的在轨辐射标定和偏振标定方法,并基于系统偏振辐射传输模型,提出了在轨偏振辐射联合标定方法。该方法利用在轨辐射标定结果及所探测目标光对偏振探测模块中快轴方位角误差和不同视场下相位延迟量进行在轨实时标定,并利用标定结果对在轨理论辐射定标系数和偏振信息复原结果进行修正及误差补偿。本论文所提出的系统在轨偏振辐射联合标定方法可以对因环境变化而改变的偏振与辐射定标参数进行精确标定及有效修正,避免了外界环境变化对系统偏振辐射联合标定的影响,可提高系统偏振探测精度和在轨工作过程中的稳定性。本论文提出了通道色散型偏振光谱成像系统的偏振探测模块参数标定方法、系统地面以及在轨偏振辐射联合标定方法,均通过数值仿真与实验进行了验证,可提高系统的偏振探测精度和在轨工作稳定性,对系统高精度定量化及工程应用具有重要意义。
高夕成[3]（2021）在《阵列式快速单像素成像理论的分析与应用》文中提出图像是人们获取信息认识世界的主要方式。传统的光电成像图像获取方法已经应用于人们生活中的方方面面。作为计算成像的一种方式,单像素成像近年来发展迅速。单像素成像具有成像光谱范围广、可以在弱光下成像以及能够对成像视野外的物体进行成像的特点。与传统的光电成像方式不同,单像素成像是一种利用场景与一系列编码照明图案的相关关系对靶标图像进行恢复的成像方式,其无需依赖传统光电成像中所依赖的光学成像设备。本文以实现阵列式计算成像以及快速单像素成像为目标,开展了单像素成像的原理以及应用的研究。论文的主要工作内容如下:（1）对传统成像向计算成像发展的过程进行了梳理总结,并对传统成像的原理进行了分析。由光场相干性分析的基础上分析了单像素成像的物理原理。对不同类型的单像素成像方法进行了总结并分析了各类型单像素成像的原理、特点。（2）在单像素成像原理分析的基础上,对单像素成像的硬件、软件平台进行了设计。选择硬件设备,编写相关的程序代码。通过仿真、测试验证,最终搭建了单像素成像的实验平台。（3）提出了两步相移傅里叶快速单像素成像方法,该方法有效减少目前单像素成像中所需要的编码照明图案的数量。使用基图构成差分计算获得靶标图像的傅里叶频谱。使用该方法有效地减少了编码照明图案的使用数量加速了单像素成像重建图像的速度,同时理论上靶标的质量并不会下降。（4）研究并利用单像素成像方法去除成像过程中的光线干扰,提升了光学字符识别准确率。本文利用单像素成像的差分过程将成像过程中的干扰光线信号进行消除,从而实现在成像的过程中消除干扰光线且无需使用图像后处理方法。单像素成像方法对部分干扰光线可以彻底地消除,极大地提升了字符识别的准确性。（5）设计了一种单视角同轴无阴影成像结构,该结构有效减少成像过程中出现的阴影区域。单像素成像在对立体靶标进行成像的过程中往往会出现阴影从而导致图像信息的丢失。论文使用光线分束器改变光路构成同轴结构消除重建图像的阴影。本文提出的方法仅仅使用单个探测器的单个视点就可以在成像的过程中对图像的阴影进行消除,有效地提升了单像素成像获取图片的信息量。（6）研制了一种大视场的仿生平面复眼原理样机,并在复眼原理样机的基础上对阵列式单像素成像的视场角以及图片质量的提升进行研究。在生物复眼研究的基础上,本文提出了一种阵列式平面复眼设计,有效地拓展了成像的视场角。本文设计并加工了抛物面型、自由曲面型反射镜以及微透镜阵列并实现了阵列式平面复眼原理样机的搭建。对大视场多通道的图像信息进行融合处理最终获得大视场场景的图像信息。在阵列式平面复眼的基础上,本文搭建了阵列式平面复眼主、被动式单像素成像装置,并对影响其视场角的因素进行了研究。基于阵列式平面复眼样机平台,本文使用多光纤以及多光电探测器构成阵列式单像素成像装置,通过光纤阵列的光线传导同时获取靶标的多个图像信息。通过对阵列式单像素成像装置获取的多个靶标图案进行处理有效地提高了重建图片的质量。
王红[4]（2021）在《基于关联成像的无人机多光谱遥感系统研究》文中研究指明随着无人机及微小型光谱传感器技术的不断发展,无人机遥感作为一种新型遥感平台,具有成本低、实时性好、操作简单、受天气环境影响小及高时空分辨率等优点,有效弥补了卫星航空遥感的不足。利用无人机搭载光谱成像设备非常适合小范围内遥感数据的实时获取,可用于农业监测、国土测绘、环境监察、交通监控等领域,成为近年来的研究热点。本文设计开发了一种基于关联成像技术的无人机多光谱遥感系统,采用六旋翼无人机平台,利用多光谱关联成像原理样机替代无人机多光谱遥感系统中的传统多光谱相机,使系统的谱段数由传统的4-6个增加到15个,实现了单次曝光获取目标物体的三维光谱图像,完成了相应的外场实验测试研究工作。该系统针对目前传统多光谱成像传感器波段数目有限及波段较宽等特点,较好地解决了无人机遥感中精细定量测量的需求。本文的主要研究内容如下:1.开展了激光主动照明多光谱关联成像实验研究,结果表明:与低照度条件下的多光谱重构图像相比较,采用不同波长激光光源辅助照射目标物体,相应激光波长谱段的重构图像质量得到明显提高。2.开展了运动目标物体多光谱关联成像研究,实验结果表明:随着单帧CCD探测信号电子数均值增加,重构图像相对均方根误差r RMSE值对应减小,重构图像质量提高;当步进电机以30 Hz速度带动目标物体连续运动时,可获得运动目标物体较好质量的多光谱重构图像。3.基于主成分分析方法开展关联成像的数值模拟研究,仿真结果表明:通过对测量矩阵进行主成分分析,利用二阶关联算法重构出原始目标图像,获得了较好的图像重构结果;针对彩色目标物体,采用2048×2048大小的初始测量矩阵,2500次采样即可获得高质量重构图像结果。4.设计了一套基于关联成像的无人机多光谱遥感系统（包括空中系统、链路系统和地面系统）,完成了相关的软硬件系统开发。该无人机多光谱遥感系统操作简便、波段数多、成像速度快、能够实现单次曝光获取多光谱图像,可以根据遥感作业的实际要求实现定点数据采集。5.完成了基于关联成像的无人机多光谱遥感系统外场实验研究,结果表明:地面凝视拍摄和无人机挂载悬停拍摄两组实验重构结果基本一致,验证了该系统主要性能指标达到了设计方案要求。基于室内静态原理性验证实验和室外实验验证了系统的可行性。
赵百轩[5]（2021）在《基于多级阶梯微反射镜的傅里叶变换成像光谱仪红外图谱信息处理研究》文中研究表明成像光谱技术有机融合了光学成像技术、光谱技术、精密机械、电子技术及计算机技术,能够同时获取目标三维信息（二维空间信息和一维光谱信息）,是当今可见光和红外遥感器探测技术领域中的前沿科技和重要手段。在中、长波红外波段,傅里叶变换成像光谱仪以其多通道、高通量等优势得到了广泛的应用。基于多级阶梯微反射镜的静态傅里叶变换成像光谱仪（Stepped Micro-mirror Imaging Fourier Transform Spectrometer,SIFTS）,利用基于微光机电系统（MOEMS）技术制造的多级阶梯微反射镜取代迈克尔逊干涉仪中的高精度动镜来实现光程差的获取,具有多通道、高通量及高稳定性等优点,在资源勘探、环境监测、减灾预报、气象观测、空间遥感及军事目标侦查等领域具有广阔的应用前景。图谱信息处理是成像光谱仪应用的基础。SIFTS的图谱信息处理有以下难点:首先,其对信号的调制方式使得图谱信息的处理流程与传统傅里叶变换成像光谱仪不同,需要结合仪器结构及原理,在现有方法的基础上提出适用于SIFTS的图谱信息处理方法;其次,仪器干涉核心中的特殊器件—基于MOEMS技术制造的多级阶梯微反射镜的加工精度误差及装调误差会在图谱信息中引入多个维度的复合误差;此外,仪器工作在中波红外波段,信号相对较弱,背景噪声大,给有效信息的提取和进一步处理带来了一定难度。针对以上难点和具体应用需求,本论文开展了SIFTS的图谱信息处理研究。本论文的研究工作主要包括以下四个部分:一、通过分析SIFTS的工作原理,结合干涉核心内多级阶梯微反射镜的独特结构,提出了相应的场景图像重建算法。利用图像形态学运算和小波分解对图像单元边缘信息进行增强,解决了背景图像信息对图像单元边缘信息检测的干扰问题;利用特征匹配拼接提高了图像单元的配准精度;并对拼接后的场景图像进行基于频域滤波的图像融合,解决了场景图像中存在拼接缝隙的问题。为了验证场景图像重建算法,设计并进行了原理样机的外场实验,成功获得了目标场景的高质量图像。二、通过对多级阶梯微反射镜特殊结构及其对光谱的调制作用的分析,结合传统傅里叶变换光谱仪的光谱重建流程,提出了相应的光谱重建算法,以提取数据立方体中任意目标的光谱信息。针对多级阶梯微反射镜的子阶梯高度误差,提出了一种空域非均匀光程差采样校正算法,结合子阶梯高度误差测试数据,在光程差域采用最小二乘拟合对光程差的非均匀采样进行校正,修正了其在频域造成的波数漂移和相位误差。三、完成了仪器的光谱及辐射标定工作。分析了对干涉图和重建光谱影响最大的干涉核心的系统误差,详细推导了干涉核心中各器件的多维度装调误差等系统误差与空域干涉条纹畸变及频域光谱波数偏移之间的转换关系,建立了误差传递模型。根据该模型,提出了一套适用于SIFTS的光谱辐射标定方法。设计并进行了光谱辐射标定实验,验证了光谱辐射标定方法的有效性。四、评价了SIFTS的空间分辨率、光谱分辨率、信噪比以及定性识别和定量分析能力。计算了仪器的理论空间分辨率,并利用外场实验数据进行了验证;计算了仪器的理论光谱分辨率,设计并进行了光谱分辨率测定实验,验证了理论计算结果;根据仪器各光学器件参数以及探测器参数,建立了仪器干涉图信噪比的理论模型,并详细推导了仪器干涉图信噪比与光谱信噪比之间的转换关系,在此基础上,根据标准辐射源测量实验结果对信噪比理论模型进行了验证;设计进行了实验室中的液态乙腈定性识别和CO2气体定量分析实验,验证了仪器的定性识别和定量分析能力。
王诗宇[6]（2021）在《智能化工业机器人视觉系统关键技术研究》文中认为工业机器人是先进制造系统中最具代表性的设备之一,被越来越多地应用到现代化生产制造过程,代替人工高效地执行各种复杂环境下的工业生产任务。传统依照预设程序实现重复动作任务的工业机器人应用已经无法适应当前复杂多样的生产任务需求,需要工业机器人具备更高的智能化程度顺应制造业向智能化转型的发展趋势。进一步提升工业机器人对外部环境的感知能力是当前智能化工业机器人的主要发展方向,由于视觉传感器能够为工业机器人提供更加完整的环境信息,同时具备非接触测量等优势,视觉感知能力已经逐渐成为智能化工业机器人最重要的感知能力之一,因此为工业机器人配备视觉系统是提升工业机器人智能化程度的主要手段,在复杂多样的生产任务中具有显着的实用性。本文充分阐述了工业机器人视觉系统的组成结构及各部分功能的实现原理,分析了国内外工业机器人视觉技术的研究与应用现状。在此基础上,开展了智能化工业机器人视觉系统关键技术的研究,探索了不同视觉任务需求下结合不同类型工业机器人的智能化应用研究。本论文开展的主要研究内容如下:1.研究工业机器人视觉系统成像原理。建立真实世界与图像像素之间精确的映射关系是后续工业机器人准确执行视觉任务的前提和保证。通过描述四个坐标系之间的变换过程,解释了真实场景中世界坐标向数字图像像素的投影过程,并通过建立线性成像模型明确了相机的内外参数矩阵。在此基础上,介绍了实际成像过程中由镜头引起的畸变类型,引入畸变系数建立更接近真实成像过程的非线性模型。相机标定过程能够确定每次成像过程相机的内外参数,通过张正友相机标定方法详细介绍了相机标定过程中相关参数的求解方法和优化过程,并利用张氏标定法完成对不同型号工业相机的参数求解过程。2.研究2D视觉任务下并联机器人对传送带上多种类随机分布目标的高速分拣应用,设计并搭建了一套基于2D机器视觉系统的分拣实验平台。通过建立用户坐标系实现目标对象从视觉任务空间到并联机器人作业空间的映射,并利用图像去重复算法实现对传送带上动态目标的视觉信息采集。选择稳定的边缘特征作为不同目标类别的判断依据,分别对传统Canny边缘检测算子和基于深层卷积神经网络的RCF边缘检测算法进行优化,分析比较两种边缘提取方法的性能。针对目标的旋转情况,利用稳定的边缘特征提出一种基于边缘质心距离的匹配模型,完成对不同类别目标的匹配过程。分拣实验结果表明并联机器人末端能够成功抓取传送带上的动态目标,证明机器人末端与2D视觉系统间建立了正确的手眼变换模型,图像去重复算法有效剔除了重复信息;机器人末端将目标对象按照固定姿态和类别正确放置,证明了2D视觉系统完成了对目标对象的正确匹配和目标2D姿态的准确计算。3.研究2.5D视觉任务下视觉系统引导六自由度关节型工业机器人的精准定位应用。在航天领域粒子辐照试验背景下,针对粒子辐照试验的任务需求及当前试验流程存在的不足,设计并搭建了一套自动化辐照试验平台。利用2.5D视觉系统完成对目标对象辐照位置的信息采集,对特征匹配过程得到的匹配点对进行统计分析,并结合目标显着性原理,提出了一种基于区域分布差异的特征匹配方法,完成复杂背景下实例目标的检测过程,实现辐照参数的调用。通过给出一种误差权重分配方法不断优化工业机器人末端与视觉系统间的手眼关系模型,保证辐照试验过程束流照射位置的精度。最终自动化辐照试验平台准确完成了粒子辐照流程,证明了所提方法的有效性。4.研究3D视觉任务下工业机器人对空间任意位姿目标物体的抓取应用,并利用六自由度关节型机器人结合双目视觉系统搭建了3D目标抓取实验平台。工业机器人对空间任意位姿目标的准确抓取依赖3D视觉系统对空间目标六自由度位姿信息的正确估计。通过研究双目视觉系统的成像过程及实现目标深度信息恢复过程的视差原理,将目标在左右视图中对应的匹配点对形成空间三维点云,提出一种基于全局结构特征约束的目标估计方法,将描述目标结构的全局特征量化为点云重建过程的约束条件,实现对目标物体的六自由度位姿估计。实验结果表明机器人末端能够以相应姿态完成对任意摆放目标的抓取,证明了所提方法的可行性。本文分别构建了2D、2.5D和3D视觉任务下工业机器人结合视觉系统的应用环境,探索了不同类型工业机器人在结合视觉系统的应用过程所涉及的关键技术,对并联型工业机器人和六自由度串联型工业机器人与视觉系统间的手眼关系模型、复杂背景条件下的实例目标检测和目标物体空间六自由度位姿估计等关键技术进行了研究,本文以实验室承担的“智能机器人”国家重点研发计划和“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项项目研发任务为背景,研究内容涵盖了多种机器人结合视觉系统的应用场景,能够为今后工业机器人智能化的研究提供一定的参考依据。
曹剑飞[7]（2021）在《基于多角度信息融合与YOLO v4的绝缘子故障识别与定位》文中指出目前我国绝缘子数量已达到几十亿片。绝缘子的重要性使其成为接触网安全运行状态重点检测对象。国内已逐渐采用无人机采集绝缘子图像以及使用深度学习算法进行对绝缘子识别与检测。但在实际采集图像时由于绝缘子遮挡以及采集角度不当会出现漏检现象,因此本文提出的基于多角度信息融合模型与改进YOLO v4网络结合的绝缘子故障识别算法可解决绝缘子因遮挡与采集角度不当出现的漏检问题,极大提升了输电线路绝缘子智能巡检的效率。针对多目标绝缘子图像存在遮挡与数据库采集信息不足,传统卷积神经网络存在漏检、精确度低等问题。相比于传统故障识别方法,多角度信息融合模型能准确对绝缘子实现多目标检测。因此针对不同角度采集绝缘子图像造成的信息缺失问题提出多角度信息评估模型。首先通过绝缘子各角度信息熵计算最佳观测角度范围,以获得绝缘子相对完整的数据特征;其次通过Cutmix算法将绝缘子多角度图像进行信息融合,保证特征信息不变的同时减少训练数据,从而提升网络运行效率;最后针对提取绝缘子信息不充分而出现的漏检,应用基于改进特征金字塔的YOLO v4网络对多角度信息评估的绝缘子图像识别,通过递归特征金字塔的反馈实现绝缘子高级语义信息的提取;并对绝缘子图像使用不同空洞卷积速率进行识别从而有效解决了多目标绝缘子识别漏检。通过对比网络改进前后的Loss值,以及与YOLO v4网络、SSD算法及DSSD算法进行精确度对比,应用本文方法可得,绝缘子识别精确度达到92.4%及实时速率达到43帧/s。通过数据分析验证本文所提出的绝缘子故障识别方法可解决绝缘子因遮挡与采集角度不当出现的漏检问题。
符金鑫[8]（2021）在《基于无标定视觉伺服的微动平台精密运动控制研究》文中提出视觉机器人伺服是一种控制系统,它使用收集的图像信息作为反馈信号来引导机器人执行任务。在基于图像的视觉伺服系统中,图像特征变化与机器人关节角变化之间的关系是非线性的,传统的标定方法在实际的生产生活中尤其是面临较为复杂的现场环境时往往难以取得较好的标定效果进而影响视觉伺服的精度和任务完成的速度。无标定技术自被提出以来就受到了广泛的关注,基于无标定技术的视觉伺服在未知的工作条件和较为复杂的工作任务时具有较强的适应性。本文以三菱机械臂为研究对象,设计了基于无标定技术的视觉伺服控制系统。首先对采集到的图像信息进行图像滤波、增强等预处理,利用Canny等算子对处理后的图像进行阈值分割,获取目标的轮廓信息,利用基于图像矩的改进模板匹配算法对目标图像进行识别工作;其次构建了基于反向传播神经网络和遗传算法（GA-BP）混合优化的视觉伺服控制器,利用遗传算法优化神经网络初始权重和阈值,加快了图像处理的速度和精度;最后提出了一种基于极限学习机和粒子群优化遗传算法（ELMPSO-GA）的机械臂逆解算法,结合了遗传算法全局搜索能力强和粒子群算法局部搜索能力强的特点,提高了机械臂逆解精度,实现了对机械臂的精密控制。本文设计并建立了基于无标定技术的视觉伺服控制系统,实验结果表明,所提控制器相较于传统控制方法而言具有更好控制效果,可以使末端执行机构以更快的速度完成更高精度的任务,实现了对其进行精密控制的功能,为机器人控制提供了一种有效的控制方法。
周成[9]（2021）在《关联成像的光场调制与重构方法优化研究》文中研究表明关联成像是一种依赖空间光场与单像素探测关联计算的新型成像方式,因其成像方式新颖,且具有分辨率高、抗噪性好等优势,近年备受科研工作者的关注。如何将关联成像技术实用化是当今科学研究的热点内容之一,然而影响其走向实用化的主要因素为成像质量和成像速度较低,这也是亟需解决的关键问题。因其采用单像素探测器对目标场景进行测量,一旦这些问题得以解决,采用二阶关联计算的关联成像技术将对人类生产生活带来积极影响。本文以关联成像光场调制和重构方法的优化着手开展了一系列理论与方案研究,从不同角度详细分析了空间光场与成像质量间的关系,并给出相应的光场优化方案;然后,从高质量重构方法角度提出了联合迭代关联成像的成像方法,尝试以较少的测量数据得到较高的成像质量;此外,利用关联成像进行特征提取的方法也被讨论,以开展关联成像实用化相关的研究工作,主要内容如下:（1）优化了光场调制矩阵,提出一种利用Hadamard优化矩阵的简单快速实现连续多分辨率关联成像方法,在理论上分析了实现多分辨关联成像因素,此方法的成像分辨率与测量次数成正比,测量次数越高分辨率也越高。在传统成像方法获取一种高分辨图像的测量次数下时此方法可同时获取所有低分辨图像。由此可以显着减少多分辨率图像所需的重建时间和测量。该方法提高了关联成像的灵活性,可以推广到多分辨率图像相关的实际应用中,如目标跟踪和识别。（2）针对快速多分辨率成像的实际应用需求,结合光场调制矩阵特征与性质,提出了一种基于Hadamard“流水线”编码的多分辨率关联成像方法,此方法设计了4个不同的一入四出拓展的流水线编码器,所有光场均通过四个流水线编码器产生,可以直接生成二维Hadamard衍生图和多分辨率Hadamard优化序列等,可以显着地降低多分辨率成像的内存消耗和编码实现的复杂性。还讨论了常用的Hadamard优化序列实现方法和时间消耗。该方法为光场优化和多分辨率关联成像应用提供了新的途径。（3）研究了低采样率下高质量关联成像重构方法。提出了一种基于投影Landweber正则化和指导滤波的高质量联合迭代关联成像方法,该方法通过正则化和滤波两部分的分解联合迭代来重建目标物体,而不是在重建过程中求解最小化问题。数值仿真和实验结果表明,对于二值图像和灰度图像,在测量次数相同的情况下,该方法可以获得更好的重建效果。虽然我们的方法只使用了投影Landweber正则化和指导滤波,但这种方法可以推广到其他正则化或滤波迭代中,很有可能得到更好的结果。另一方面,基于由图像非局部相似块的向量叠加矩阵具有低秩和稀疏奇异值的假设,本文从理论和实验两方面论证了一种在低采样率下采用投影Landweber正则化和块匹配低秩约束联合迭代关联成像的方法。数值仿真和实验结果表明,此方法在低采样率下,在峰值信噪比、结构相似性等指标及视觉观察等方面都能获得较好的成像质量。（4）面向关联成像的实用化,如安全检测和医学诊断中对图像处理和边缘检测的需求与应用,及大多数基于关联成像系统的边缘检测都需要特殊编码或大量的测量时间,且无法直接提供目标图像的问题。提出了一种基于投影Landweber迭代正则化和指导滤波联合迭代的关联成像边缘检测方法,此方法在获取高质量边缘特征的情况下还可以实现高质量的成像。数值仿真和实验结果表明,在较低的测量次数下,无需特殊编码即可从随机散斑图中成功地恢复出目标的空间信息和边缘信息,边缘图像质量得到显着提高。该方法提高了关联成像的适用性,同时满足了同时需求成像和边缘检测的实际应用领域。
冯超[10]（2021）在《基于全角度扫描光源的低适光性表面缺陷视觉检测研究》文中研究说明近年来,随着图像传感器技术及图像处理算法的日趋成熟,机器视觉检测技术在检测精度大幅提升的同时,其自动化检测生产线的成本大幅下降,这使得机器视觉检测技术在生产和生活的各个领域中得到广泛应用。但由于被检测物体种类丰富多样,表面特性变化多端,导致机器视觉缺陷检测技术在某些对光源要求严格的低适光性物体表面缺陷检测的应用中存在一定困难。为此,本文以高纹理物体表面和高反光曲面等低适光性表面为主要研究对象,设计了基于空间全角度扫描光源的缺陷检测系统,对低适光性表面缺陷检测进行了相关研究,主要研究内容如下:根据被检测物体表面三维结构的差异及表面缺陷对光照方向敏感的特性,对低适光性平面和低适光性曲面缺陷检测原理进行了研究,设计了系统检测方案,明确了检测系统的工作流程、照明方案、控制方案及图像处理算法框架,并对实验对象进行了详细的分析,确定了针对不同低适光性物体表面缺陷检测的技术方案。针对缺陷检测系统对照明光源入射角度的严格要求,设计了一种可提供空间各方位入射角度光束的全角度扫描光源,以LED发光单元为最小发光单位,设计了球面空间发光单元的均匀分布方案和空间全角度扫描光源的控制方案,并完成了检测系统软硬件平台的开发,搭建了空间全角度扫描光源缺陷检测系统实验平台。为得知空间全角度扫描光源系统中各LED单元的光源位置和主光轴方向等信息,建立了LED发光单元的锥形光照模型,研究了基于高反射球的位置标定方法和基于标准朗伯平面的主光轴标定方法,为提高主光轴方向标定精度,提出了一种基于朗伯平面双椭圆拟合的锥形光束主光轴标定方法,并对空间全角度扫描光源进行了测试,对缺陷检测系统的功能进行了验证。利用所搭建的空间全角度扫描光源缺陷检测系统实验平台,对高纹理平面和高反光曲面缺陷检测进行了相关研究,以具有特定方向磨削纹理的不锈钢压粉模具端面和具有喷砂纹理的黑色喷砂氧化铝板等高纹理表面为研究对象,设计了针对高纹理表面缺陷检测的系统照明方案,并开发了图像处理算法,实验结果表明,本文所提出的基于空间全角度扫描光源的缺陷检测方法对黑色喷砂氧化铝板缺陷的综合检出率可达94.7%,对高纹理表面缺陷检测的效果较常规光源检测有较大提升。以镀铝反射镜平凹柱面和轴承钢球面等高反光曲面为研究对象,设计了针对高反光曲面缺陷检测的系统照明方案,并开发了图像处理算法,实验结果表明,本文所提出的基于空间全角度扫描光源的缺陷检测方法对反射镜表面各类缺陷综合检出率可达97.9%,对钢球表面各类缺陷综合检出率可达96.1%,不仅可有效解决高反光曲面引起检测盲区问题,并对曲面各种微缺陷具有良好的检测能力。
二、图像信息获取技术研究进展（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、图像信息获取技术研究进展（论文提纲范文）
（1）信息光学成像研究回顾、现状与展望(特邀)（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 传统光学成像的信息论研究 |
| 1.1 传统光学成像系统的数学描述 |
| 1.1.1 确定性描述 |
| 1.1.2 统计性描述 |
| 1.2 传统光学成像系统的信道容量研究 |
| 1.2.1 从香农信息论到光学信息论 |
| 1.2.2 使用信息论研究光学成像系统信道容量 |
| 1.3 传统光学成像系统的分辨率研究 |
| 1.3.1 成像系统的经典分辨率描述 |
| 1.3.2 基于信息的成像系统分辨率描述研究 |
| 1.3.3 若干超越经典分辨率的传统光学成像技术 |
| 1.3.3. 1 基于映射精度视角的超分辨成像技术 |
| 1.3.3. 2 基于信息视角的超分辨成像技术 |
| 1.4 基于信息论视角的传统光学成像系统设计 |
| 2 基于光场调制的新型光学成像技术：从信息论及光场相干性的视角 |
| 2.1 若干新型光学成像技术：从信息论的视角 |
| 2.2 现有光学成像技术：从光场相干性理论的视角 |
| 2.2.1 基于光场一阶关联函数的成像 |
| 2.2.2 基于光场(二阶)高阶关联函数的成像 |
| 2.3 一阶关联成像与(二阶)高阶关联成像的比较：从信息光学成像的角度 |
| 3 基于光场(二阶)高阶关联函数成像的信息光学成像分析和研究 |
| 3.1 高维光场信息向低维空间的映射 |
| 3.1.1 鬼成像雷达系统 |
| 3.1.2 鬼成像高维光场相机系统 |
| 3.1.3 X光衍射鬼成像系统 |
| 3.2 光场信息的压缩感知 |
| 3.3 基于鬼成像系统的光场高维空间分辨率及低维空间超衍射极限能力 |
| 3.4 任务导向的成像系统 |
| 4 总结与展望 |
（2）通道色散型偏振光谱成像系统偏振辐射标定研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外偏振光谱成像系统标定方面研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 通道型偏振光谱成像系统标定方面的研究进展与现状分析 |
| 1.3.1 偏振探测模块参数标定的研究进展与现状分析 |
| 1.3.2 通道型偏振光谱成像系统标定方面的研究进展与现状分析 |
| 1.4 本文研究内容和章节安排 |
| 第2章 通道色散型偏振光谱成像技术研究及标定理论基础 |
| 2.1 偏振光谱探测技术基本理论 |
| 2.1.1 时间调制型偏振探测 |
| 2.1.2 空间调制型偏振探测 |
| 2.1.3 光谱调制型偏振探测 |
| 2.2 通道色散型偏振光谱成像技术研究 |
| 2.2.1 偏振光谱强度调制原理 |
| 2.2.2 斯托克斯矢量偏振信息复原方法 |
| 2.2.3 通道色散型偏振光谱成像系统设计方案 |
| 2.3 偏振标定与辐射标定的理论基础 |
| 2.3.1 偏振标定理论基础 |
| 2.3.2 辐射标定理论基础 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 偏振探测模块参数标定方法研究 |
| 3.1 偏振光谱强度调制模型的改进 |
| 3.2 偏振探测模块参数标定方法研究 |
| 3.2.1 相位延迟器快轴方位角误差的标定 |
| 3.2.2 相位延迟器所引入相位延迟量的标定 |
| 3.2.3 斯托克斯矢量偏振信息复原方法的改进 |
| 3.3 偏振探测模块参数标定方法的分析与验证 |
| 3.3.1 仿真分析 |
| 3.3.2 实验验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 系统地面偏振辐射联合标定方法研究 |
| 4.1 系统偏振辐射传输模型的建立 |
| 4.1.1 分系统偏振辐射传输矩阵的推导 |
| 4.1.2 系统偏振辐射传输模型的建立 |
| 4.2 光学系统偏振效应对辐射定标的影响分析 |
| 4.3 系统地面偏振辐射联合标定方法研究 |
| 4.3.1 前置镜组二向衰减与理论辐射定标系数的解耦标定 |
| 4.3.2 R_1相位延迟量与前置镜组位相延迟的标定 |
| 4.3.3 斯托克斯矢量偏振信息复原方法的改进 |
| 4.4 系统地面偏振辐射联合标定方法的分析与验证 |
| 4.4.1 仿真分析 |
| 4.4.2 实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统在轨偏振辐射联合标定方法研究 |
| 5.1 系统工作环境变化对偏振探测的影响分析 |
| 5.2 系统在轨辐射标定与偏振标定方法 |
| 5.3 系统在轨偏振辐射联合标定方法研究 |
| 5.3.1 快轴方位角误差及R_2相位延迟量的在轨标定 |
| 5.3.2 R_1相位延迟量的在轨标定及在轨理论辐射定标系数的修正 |
| 5.4 系统在轨偏振辐射联合标定方法的分析与验证 |
| 5.4.1 仿真分析 |
| 5.4.2 实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）阵列式快速单像素成像理论的分析与应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题目的 |
| 1.3 论文章节安排 |
| 第二章 传统成像与单像素成像 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 传统成像技术 |
| 2.3 单像素成像技术 |
| 2.3.1 光场的相干性 |
| 2.3.2 纠缠光源单像素成像 |
| 2.3.3 经典单像素成像 |
| 2.3.4 计算单像素成像 |
| 2.3.5 归一化单像素成像 |
| 2.3.6 压缩感知单像素成像 |
| 2.3.7 傅里叶单像素成像 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 单像素成像平台设计与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 硬件平台设置 |
| 3.2.1 主动式单像素成像 |
| 3.2.2 被动式单像素成像 |
| 3.3 软件平台设置 |
| 3.3.1 计算单像素成像实验测试 |
| 3.3.2 哈达玛单像素成像测试 |
| 3.3.3 傅里叶单像素成像测试 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 快速单像素成像方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 单像素成像编码照明图案使用数量的现状 |
| 4.3 两步相移傅里叶单像素成像原理 |
| 4.4 两步相移傅里叶单像素成像方法仿真 |
| 4.5 两步相移傅里叶单像素成像实验设计 |
| 4.6 两步相移傅里叶单像素成像实验结果 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 光线干扰去除 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 去除光线干扰提升字符识别准确率常用方法 |
| 5.3 单像素成像去除光线干扰原理 |
| 5.4 单像素去除光线干扰实验设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 单视角同轴无阴影单像素成像 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 阴影产生原理与单视角同轴无阴影单像素设计 |
| 6.3 单视角同轴无阴影单像素成像实验设计 |
| 6.4 单视角同轴无阴影单像素成像实验结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 阵列式计算成像 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 仿生复眼成像技术 |
| 7.2.1 复眼的结构分析及功能 |
| 7.2.2 人工仿生复眼成像系统国内外研究的现状 |
| 7.3 大视场阵列式平面复眼设计 |
| 7.3.1 大视场阵列式平面复眼设计原理 |
| 7.3.2 大视场阵列式平面复眼面型设计以及特性分析 |
| 7.3.3 阵列式大视场平面复眼原理样机设计 |
| 7.3.4 阵列式大视场平面复眼大视场实验 |
| 7.4 阵列式单像素成像 |
| 7.4.1 阵列式单像素成像视场角研究 |
| 7.4.2 阵列式单像素成像提升重建图像质量 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文的主要研究内容和创新点 |
| 8.2 论文工作的后续展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 |
（4）基于关联成像的无人机多光谱遥感系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 关联成像技术研究进展 |
| 1.2.2 多光谱关联成像技术研究现状 |
| 1.2.3 无人机多光谱遥感技术研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第2章 无人机多光谱遥感技术理论 |
| 2.1 光谱成像技术 |
| 2.2 单次曝光多光谱关联成像原理 |
| 2.3 无人机多光谱遥感技术 |
| 第3章 多光谱关联成像实验与仿真研究 |
| 3.1 基于激光主动照明的多光谱关联成像 |
| 3.1.1 实验装置 |
| 3.1.2 实验结果与数据分析 |
| 3.2 运动目标物体多光谱关联成像 |
| 3.2.1 实验装置 |
| 3.2.2 实验结果与数据分析 |
| 3.3 基于主成分分析的关联成像仿真分析 |
| 3.3.1 主成分分析理论 |
| 3.3.2 数值模拟结果与分析 |
| 第4章 基于关联成像的无人机多光谱遥感系统开发 |
| 4.1 系统设计思路与技术路线 |
| 4.2 系统结构与集成 |
| 4.2.1 空中系统 |
| 4.2.2 地面系统 |
| 4.2.3 数据处理系统 |
| 4.3 外场实验结果与分析 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（5）基于多级阶梯微反射镜的傅里叶变换成像光谱仪红外图谱信息处理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.2 傅里叶变换成像光谱仪研究进展 |
| 1.3 傅里叶变换成像光谱仪图谱信息处理研究进展 |
| 1.3.1 通用类傅里叶变换成像光谱仪图谱信息处理技术 |
| 1.3.2 专用类傅里叶变换成像光谱仪图谱信息处理技术 |
| 1.4 论文主要内容和结构安排 |
| 1.4.1 论文工作的主要内容 |
| 1.4.2 论文的结构安排 |
| 第2章 基于多级阶梯微反射镜的IFTS原理 |
| 2.1 时间相干原理 |
| 2.1.1 单色光干涉 |
| 2.1.2 复色光干涉 |
| 2.2 傅里叶变换光谱学基础 |
| 2.2.1 Nyquist-Shannon采样定理 |
| 2.2.2 离散傅里叶变换 |
| 2.2.3 快速傅里叶变换 |
| 2.3 基于多级阶梯微反射镜的IFTS |
| 2.3.1 基于多级阶梯微反射镜的IFTS结构及工作原理 |
| 2.3.2 基于多级阶梯微反射镜的IFTS基本参数 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 基于多级阶梯微反射镜的IFTS图谱信息重建 |
| 3.1 基于多级阶梯微反射镜的IFTS图谱信息重建基本流程 |
| 3.2 场景图像重建 |
| 3.2.1 干涉图像单元提取 |
| 3.2.2 干涉图像单元拼接 |
| 3.2.3 场景图像融合 |
| 3.3 目标光谱重建 |
| 3.3.1 通用干涉数据处理 |
| 3.3.2 空域非均匀光程差采样校正 |
| 3.4 外场实验验证 |
| 3.4.1 外场成像实验平台搭建 |
| 3.4.2 外场实验结果:场景图像信息重建 |
| 3.4.3 外场实验结果:目标光谱信息重建 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 基于多级阶梯微反射镜的IFTS光谱辐射标定 |
| 4.1 干涉核心系统误差分析 |
| 4.1.1 倾斜误差 |
| 4.1.2 斜率误差 |
| 4.1.3 旋转误差 |
| 4.1.4 系统误差传递模型 |
| 4.2 光谱辐射标定 |
| 4.2.1 相对辐射标定 |
| 4.2.2 光谱波数标定 |
| 4.2.3 绝对辐射标定 |
| 4.3 光谱辐射标定实验 |
| 4.3.1 相对辐射标定实验 |
| 4.3.2 光谱波数标定实验 |
| 4.3.3 绝对辐射标定实验 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 基于多级阶梯微反射镜的IFTS性能评估 |
| 5.1 空间分辨率 |
| 5.1.1 SIFTS理论空间分辨率 |
| 5.1.2 SIFTS空间分辨率的实际测定 |
| 5.2 光谱分辨率 |
| 5.2.1 SIFTS理论光谱分辨率 |
| 5.2.2 SIFTS光谱分辨率的实际测定 |
| 5.3 信噪比 |
| 5.3.1 SIFTS理论干涉图信噪比 |
| 5.3.2 SIFTS理论光谱信噪比 |
| 5.3.3 SIFTS信噪比测量实验 |
| 5.4 定性识别及定量分析 |
| 5.4.1 定性识别 |
| 5.4.2 定量分析 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）智能化工业机器人视觉系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 工业机器人视觉系统 |
| 1.2.1 图像采集单元 |
| 1.2.2 信息处理单元 |
| 1.2.3 执行单元 |
| 1.3 工业机器人视觉系统应用现状分析 |
| 1.3.1 工业机器人视觉系统应用分析 |
| 1.3.2 国外机器人视觉系统研究现状 |
| 1.3.3 国内机器人视觉系统研究现状 |
| 1.4 论文结构与研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 论文主要研究内容 |
| 1.4.3 论文章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 视觉系统成像原理 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 相机成像模型 |
| 2.2.1 成像过程建模 |
| 2.2.2 投影空间与齐次坐标 |
| 2.2.3 相机的内参与外参 |
| 2.3 相机畸变模型 |
| 2.3.1 径向畸变 |
| 2.3.2 切向畸变 |
| 2.3.3 畸变校正 |
| 2.4 相机标定 |
| 2.4.1 相机标定方法介绍 |
| 2.4.2 相机参数求解过程 |
| 2.5 参数优化 |
| 2.6 实验结果与分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于2D机器视觉的并联机器人分拣系统 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 分拣系统硬件组成 |
| 3.3 手眼关系变换 |
| 3.3.1 建立用户坐标系 |
| 3.3.2 目标重复判定 |
| 3.4 目标检测 |
| 3.4.1 图像预处理 |
| 3.4.2 特征提取 |
| 3.4.3 基于边缘质心距离的模板匹配方法 |
| 3.4.4 目标位姿 |
| 3.5 机器人目标抓取策略 |
| 3.5.1 数据通信格式设计 |
| 3.5.2 分拣程序流程设计 |
| 3.6 实验结果及分析 |
| 3.6.1 边缘检测结果分析 |
| 3.6.2 分拣结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于2.5D视觉引导的机器人定位系统 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 试验平台设计流程 |
| 4.2.1 平台硬件组成 |
| 4.2.2 试验平台工作流程 |
| 4.3 搭建2.5D视觉系统 |
| 4.4 实例目标检测 |
| 4.4.1 特征点的提取与表达 |
| 4.4.2 特征匹配差异分析 |
| 4.4.3 目标显着性区域划分 |
| 4.4.4 基于区域分布差异的特征匹配 |
| 4.5 机器人手眼关系模型 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.6.1 实例目标检测实验 |
| 4.6.2 机器人手眼标定实验 |
| 4.6.3 整体试验流程 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于双目视觉系统的机器人3D抓取应用 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 实验平台组成 |
| 5.3 双目立体视觉原理 |
| 5.3.1 视差深度原理 |
| 5.3.2 对极几何模型 |
| 5.3.3 立体校正 |
| 5.4 目标六自由度位姿估计 |
| 5.4.1 点对特征匹配 |
| 5.4.2 点云处理 |
| 5.5 机器人抓取实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结束语 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）基于多角度信息融合与YOLO v4的绝缘子故障识别与定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景以及意义 |
| 1.2 多角度研究现状 |
| 1.3 深度学习研究现状 |
| 1.4 研究内容与章节安排 |
| 第二章 图像识别相关理论基础 |
| 2.1 图像滤波技术 |
| 2.1.1 图像滤波技术基本理论 |
| 2.1.2 双边滤波原理 |
| 2.2 图像识别基础理论 |
| 2.2.1 深度学习网络相关理论 |
| 2.2.2 目标检测算法理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 多角度绝缘子信息融合模型 |
| 3.1 多角度信息优化获取技术基础理论 |
| 3.1.1 绝缘子表面信息获取原理 |
| 3.1.2 绝缘子表面信息优化获取理论 |
| 3.2 多角度信息优化获取技术 |
| 3.2.1 多角度绝缘子信息获取基本流程 |
| 3.2.2 多角度绝缘子信息获取约束条件分析 |
| 3.3 多角度绝缘子信息获取评估模型 |
| 3.3.1 多角度绝缘子模型分解 |
| 3.3.2 多角度绝缘子信息评估模型 |
| 3.3.3 多角度绝缘子信息优化获取实验 |
| 3.3.4 多角度绝缘子信息融合 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于改进特征金字塔的YOLO v4 算法 |
| 4.1 YOLO相关理论 |
| 4.1.1 YOLO算法理论 |
| 4.1.2 YOLO v2 算法理论 |
| 4.1.3 YOLO v3 算法理论 |
| 4.2 YOLO v4 特征金子塔理论及改进 |
| 4.2.1 YOLO v4 算法理论 |
| 4.2.2 YOLO v4 特征金子塔 |
| 4.2.3 改进YOLO v4 特征金字塔 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于多角度信息融合与改进YOLO v4 的绝缘子识别与定位 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 算法流程 |
| 5.3 实例分析 |
| 5.3.1 数据集 |
| 5.3.2 绝缘子故障识别与定位 |
| 5.3.3 不同网络训练效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究生期间个人研究成果 |
（8）基于无标定视觉伺服的微动平台精密运动控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 基于视觉伺服的微动平台研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本课题研究内容及组织结构 |
| 1.4.1 本课题研究的主要内容 |
| 1.4.2 论文内容结构安排 |
| 第2章 常用视觉伺服控制方法概述 |
| 2.1 视觉伺服控制原理 |
| 2.2 视觉伺服控制分类 |
| 2.3 视觉伺服模型标定法与无标定法 |
| 2.3.1 标定法 |
| 2.3.2 无标定法 |
| 2.4 自动对焦系统设计 |
| 2.4.1 图像清晰度评价函数 |
| 2.4.2 自动对焦系统设计 |
| 2.5 常用的视觉伺服控制算法 |
| 2.5.1 逆雅克比矩阵法 |
| 2.5.2 PID算法 |
| 2.5.3 任务函数法 |
| 2.5.4 自适应控制算法 |
| 2.5.5 智能视觉伺服算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 目标图像处理与分析 |
| 3.1 图像预处理与边缘检测 |
| 3.1.1 颜色空间转换 |
| 3.1.2 图像滤波 |
| 3.1.3 图像灰度化与增强 |
| 3.2 图像分割与轮廓提取 |
| 3.2.1 图像二值化 |
| 3.2.2 图像边界分割 |
| 3.2.3 目标特征提取 |
| 3.3 基于改进模板匹配的多目标识别 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 图像边缘提取实验 |
| 3.4.2 模板匹配实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 无标定图像视觉伺服控制器设计 |
| 4.1 图像雅克比矩阵建立 |
| 4.2 基于图像的视觉伺服框架设计与稳定性分析 |
| 4.3 视觉伺服控制器设计 |
| 4.3.1 神经网络结构基础 |
| 4.3.2 遗传算法简介 |
| 4.3.3 混合优化遗传BP网络视觉伺服控制器 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 末端执行机构运动学求解算法设计 |
| 5.1 机器人运动学基础 |
| 5.1.1 位置描述 |
| 5.1.2 方位描述 |
| 5.1.3 坐标变换 |
| 5.1.4 运动位姿表示 |
| 5.1.5 运动学方程推导与模型建立 |
| 5.2 正逆运动学分析与求解 |
| 5.2.1 正运动学分析 |
| 5.2.2 逆运动学分析 |
| 5.3 机器人动力学 |
| 5.4 基于ELM-PSO-GA末端执行机构逆解算法 |
| 5.4.1 极限学习机ELM |
| 5.4.2 PSO-GA算法 |
| 5.4.3 基于ELM-PSO-GA的机械臂逆解算法 |
| 5.5 实验分析 |
| 5.5.1 ELM与 ANN对比分析 |
| 5.5.2 主流优化算法逆解性能对比分析 |
| 5.5.3 ELM-PSO-GA算法逆解结果及对比分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士期间研究成果 |
（9）关联成像的光场调制与重构方法优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 关联成像技术简介 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究动机、主要工作及章节安排 |
| 第2章 关联成像基本理论与方法 |
| 2.1 光的一阶和二阶相干性 |
| 2.2 关联成像的理论框架 |
| 第3章 基于空间光场调控的多分辨关联成像 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 基于Hadamard矩阵序列优化的多分辨关联成像理论与方法 |
| 3.2.1 多分辨关联成像理论方案 |
| 3.2.2 多分辨关联成像实验结果 |
| 3.2.3 小结 |
| 3.3 基于Hadamard“流水线”编码的多分辨关联成像 |
| 3.3.1 传统二维Hadamard衍生图编码方法 |
| 3.3.2 直接生成二维Hadamard衍生矩阵的“流水线”编码方法 |
| 3.3.3 多分辨关联成像的多分辨序列优化 |
| 3.3.4 Hadamard流水线编码的多分辨关联成像方法 |
| 3.3.5 多分辨率关联成像的俄罗斯套娃序列优化 |
| 3.3.6 实验装置及结果 |
| 3.3.7 分析和讨论 |
| 3.3.8 小结 |
| 第4章 高质量关联成像的理论与方法 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 基于正则化与边缘保持滤波联合迭代关联成像的理论与方法 |
| 4.2.1 正则化 |
| 4.2.2 边缘保持滤波 |
| 4.2.3 联合迭代关联成像数值仿真结果 |
| 4.2.4 联合迭代关联成像实验结果 |
| 4.2.5 分析与讨论 |
| 4.2.6 小结 |
| 4.3 基于正则化与块匹配低秩约束联合迭代关联成像的理论与方法 |
| 4.3.1 基于正则化与块匹配低秩约束联合迭代关联成像方案 |
| 4.3.2 步骤1:投影Landweber正则化 |
| 4.3.3 步骤2:块匹配低秩约束 |
| 4.3.4 数值仿真结果 |
| 4.3.5 实验结果 |
| 4.3.6 小结 |
| 第5章 基于联合迭代关联成像的边缘探测理论与方法 |
| 5.1 基于关联成像的边缘探测研究背景 |
| 5.2 基于联合迭代关联成像的边缘探测理论模型与分析 |
| 5.2.1 步骤 1:投影Landweber迭代正则化 |
| 5.2.2 步骤 2:指导滤波 |
| 5.2.3 步骤 3:联合迭代 |
| 5.2.4 基于联合迭代关联成像的边缘探测性能分析 |
| 5.3 基于联合迭代关联成像边缘探测结果 |
| 5.3.1 数值仿真结果 |
| 5.3.2 实验结果 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 结论及创新点 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间学术成果情况 |
| 致谢 |
（10）基于全角度扫描光源的低适光性表面缺陷视觉检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题意义 |
| 1.2 机器视觉检测系统概述 |
| 1.2.1 图像采集单元 |
| 1.2.2 图像处理单元 |
| 1.2.3 执行单元 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 机器视觉缺陷检测 |
| 1.3.2 表面缺陷检测算法 |
| 1.4 本文的章节安排 |
| 第二章 缺陷检测系统总体方案 |
| 2.1 低适光平面缺陷检测 |
| 2.1.1 低适光平面缺陷检测原理 |
| 2.1.2 不锈钢磨削表面缺陷检测分析 |
| 2.1.3 黑色喷砂氧化铝板面缺陷检测分析 |
| 2.2 低适光曲面缺陷检测 |
| 2.2.1 低适光曲面缺陷检测原理 |
| 2.2.2 镀铝反射镜平凹柱面缺陷检测分析 |
| 2.2.3 轴承钢球面缺陷检测分析 |
| 2.3 检测系统总体方案 |
| 2.3.1 表面缺陷检测流程 |
| 2.3.2 全角度扫描照明方案 |
| 2.3.3 系统分级控制方案 |
| 2.3.4 图像处理算法框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 缺陷检测系统设计 |
| 3.1 空间全角度扫描光源 |
| 3.1.1 LED点光源设计 |
| 3.1.2 LED单元空间分布方案 |
| 3.1.3 LED光源的驱动 |
| 3.1.4 空间全角度扫描光源的控制 |
| 3.2 检测系统硬件平台 |
| 3.2.1 图像采集模块 |
| 3.2.2 控制计算模块 |
| 3.2.3 检测台及支架 |
| 3.3 检测系统软件平台 |
| 3.3.1 上位机软件设计 |
| 3.3.2 下位机控制程序设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 光源阵列标定及系统功能验证 |
| 4.1 LED单元发光模型 |
| 4.1.1 LED点光源发光模型 |
| 4.1.2 LED单元锥形发光模型 |
| 4.2 LED单元光源位置标定 |
| 4.2.1 相机标定 |
| 4.2.2 计算球心和高光点位置 |
| 4.2.3 计算LED单元光源位置 |
| 4.3 LED单元光源主光轴标定 |
| 4.3.1 提取高亮光斑边界 |
| 4.3.2 主光轴求解 |
| 4.4 检测系统功能验证 |
| 4.4.1 空间全角度扫描光源测试 |
| 4.4.2 检测系统功能验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 高纹理平面缺陷检测方法设计 |
| 5.1 不锈钢磨削表面缺陷检测 |
| 5.1.1 方位扫描照明方案设计 |
| 5.1.2 图像处理算法 |
| 5.1.3 检测结果对比与分析 |
| 5.2 黑色喷砂氧化铝板表面缺陷检测 |
| 5.2.1 低角度环形扫描照明方案设计 |
| 5.2.2 图像处理算法 |
| 5.2.3 检测结果对比与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 高反光曲面缺陷检测方法设计 |
| 6.1 镀铝反射镜平凹柱面缺陷检测实验 |
| 6.1.1 组合扫描照明方案设计 |
| 6.1.2 图像处理算法 |
| 6.1.3 检测结果与分析 |
| 6.2 轴承钢球表面微缺陷检测实验 |
| 6.2.1 环形扫描照明方案设计 |
| 6.2.2 图像处理算法 |
| 6.2.3 检测系统参数的确定 |
| 6.2.4 钢球表面微缺陷检测结果 |
| 6.3 球面微缺陷检测照明方案优化 |
| 6.3.1 照明方案优化 |
| 6.3.2 照明方案优化后微缺陷检测结果 |
| 6.4 本章小节 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 Ⅰ:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录 Ⅱ:空间全角度扫描光源标定结果 |
四、图像信息获取技术研究进展（论文参考文献）
- [1]信息光学成像研究回顾、现状与展望(特邀)[J]. 韩申生,胡晨昱. 红外与激光工程, 2022(01)
- [2]通道色散型偏振光谱成像系统偏振辐射标定研究[D]. 邢文赫. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2021(08)
- [3]阵列式快速单像素成像理论的分析与应用[D]. 高夕成. 合肥工业大学, 2021(02)
- [4]基于关联成像的无人机多光谱遥感系统研究[D]. 王红. 长春大学, 2021(02)
- [5]基于多级阶梯微反射镜的傅里叶变换成像光谱仪红外图谱信息处理研究[D]. 赵百轩. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2021(01)
- [6]智能化工业机器人视觉系统关键技术研究[D]. 王诗宇. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021
- [7]基于多角度信息融合与YOLO v4的绝缘子故障识别与定位[D]. 曹剑飞. 石家庄铁道大学, 2021(01)
- [8]基于无标定视觉伺服的微动平台精密运动控制研究[D]. 符金鑫. 长春工业大学, 2021(08)
- [9]关联成像的光场调制与重构方法优化研究[D]. 周成. 东北师范大学, 2021(09)
- [10]基于全角度扫描光源的低适光性表面缺陷视觉检测研究[D]. 冯超. 江南大学, 2021(01)