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题名基于焦点像素的纤维成分检测多焦面融合成像
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作者
杨宁
杨志军
王沛森
周全
孙晗
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机构
广东工业大学精密电子制造技术与装备国家重点实验室
华道超精科技有限公司
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期50-57,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFB4701001)
教育部产学研教改项目(220904084262251)。
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文摘
针对纤维成分显微检测中,单幅成像时视野中重叠纤维失焦模糊的问题,建立基于焦点像素的纤维多焦面融合算法。通过显微检测平台采集Z轴不同聚焦平面处的重叠纤维序列图像,并确定2幅局部最清晰源图像,之后对源图像使用多尺度修正拉普拉斯算子计算得到焦点像素,生成初始决策图;通过切片计算生成中间决策图;使用引导滤波器得到最终决策图,再采用近邻距离滤波器分解源图像得到高通和低通图像,最终加权得到融合图像;最后与多模态融合算法、3层分解稀疏融合去噪算法和非下采样连续变换算法进行主客观评估标准相比。结果表明:该融合算法得到的全局纤维边缘信息保留度更好,图像互信息较高且峰值信噪比大。该融合算法处理后的纤维图像达到全局纹理清晰聚焦的效果,能够有效改善局部纤维模糊问题。
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关键词
近邻距离滤波器
决策图学习
多焦面融合算法
纤维图像
纤维成分显微检测
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Keywords
neighbor distance filter
decision map learning
multi-focal plane fusion algorithm
fiber image
microscopic detection of fiber component
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分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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