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基于主动序列模糊图像的运动估计和振动测量

关柏青  
【摘要】: 运动及振动参数的机器视觉测量方法广泛应用于制造业、自动化以及医疗领域。机电系统动态性能测试以及视觉伺服等工业应用领域中的目标运动速度及振动频率远远高于一般应用场合,因此高速运动估计和高频振动测量成为运动和振动参数测量的一个重要研究内容。针对高速运动估计和高频振动测量中的几个常见问题,如主动序列运动模糊图像采集和建模以及2D高速平移运动、2D高频面内振动、高速定轴转动和高频角振动以及高速离面运动的测量,本文开展了系统和深入的研究。 1.高速运动或高频振动测量中,目标图像平面上将产生运动模糊现象。这种运动模糊一般被视为不利于图像分析的一种退化,而本文根据生物视觉中存在的“由模糊感知运动”的机制,认为图像模糊现象携带了重要的运动信息,可以在运动和振动参数测量中主动加以利用。同时,根据主动视觉原理,本文认为图像的运动模糊程度可以由视觉系统主动控制,并设计了一种主动序列运动模糊图像采集系统,该系统可以根据图像的运动模糊程度及饱和程度来自动预测和控制摄像机的曝光时间、采样周期和光电转换系数,从而产生携带足够运动模糊信息的图像或图像序列,同时避免图像的亮度饱和现象。此后,根据该图像采集系统的特点,本文提出了主动序列运动模糊图像的一般数学模型,并分析了目标作面内平移、旋转以及离面等不同形式运动时的运动模糊图像模型。 2.高速平移运动是高速运动及高频振动中一种简单但十分重要的形式。由于运动模糊现象的存在,目前平移运动分析中常用的块匹配法难以直接应用于高速平移运动分析中。本文根据生物视觉中存在的“由模糊感知运动”的机制以及生物运动知觉中的时空整合机制,提出了一种基于主动运动模糊图像及几何矩的2D高速平移运动估计方法。该方法首先利用几何矩模拟生物运动知觉中的空间整合机制,并推导出表征平移运动模糊图像的几何矩以及运动函数之间关系的定理,根据该定理提取运动模糊图像中的运动信息,从而实现运动估计。本文的算法可简单的利用两帧运动模糊图像实现2D加速运动的估计,而现有方法需要至少三帧图像才能得到同样的结果。 3.振动测量是机械系统测试特别是微机电系统测试中的重要内容。常用的振动测量方法是采用辅助的频闪光源采集目标的清晰图像序列并加以处理。而现有的基于运动模糊图像的方法仅针对振动周期远小于摄像机曝光时间的高频振动振幅测量方法进行了研究,并未涉及振动周期大于曝光时间的低频振动(以下及正文中简称为低频振动,但这里的低频并不是传统意义上的低频)测量问题。本文着重分析了高频及低频的振动模糊图像特点及其与非往复运动的不同之处,从而根据基于运动模糊及图像矩的高速平移运动估计方法分别设计出面内高频及低频振动测量的具体方法。本文的算法可以根据一幅清晰图像及一幅运动模糊图像或两幅连续的运动模糊图像计算出低频振动的振幅,频率,相位和振动方向以及高频振动的振幅及振动方向。同时,在图像噪声水平较高时,提出了采用短运动模糊图像序列信息融合方法来测量振动参数的思路,该方法可显著提高测量精度。此外,设计了一种简便的视觉系统参数控制方法,以提高振动频率未知时的自适应性。 4.定轴转动及角振动普遍存在于许多工业应用领域。本文根据圆周运动模糊图像的直角坐标系模型和极坐标系模型,分别提出了两种基于主动序列运动模糊图像及几何矩的定轴转动及角振动参数的估计算法:其一是利用运动模糊图像的直角坐标系模型估计转动或高频角振动的参数。该方法首先推导出直角坐标系下运动模糊图像的几何矩与圆周运动函数的关系定理,然后根据该定理提取图像平面上的圆周运动模糊信息,从而计算出转动或角振动的参数。其二是直接将平移运动及振动估计方法映射到的极坐标平面上,从而实现转动及角振动的测量。与现有的定轴转动及角振动测量方法相比,本文提出的方法可测量曝光时间内存在较大角位移的圆周运动。 5.离面运动测量的常用方法是激光多普勒仪、电子或数字散斑干涉以及光学剪切干涉,它们均需要额外的光源及干涉光路。通过分析离面运动模糊的成因,本文提出了散焦模糊与图像放缩运动模糊相复合的离面运动模糊图像模型,并推导出离面运动模糊图像的几何矩以及离面运动函数之间的关系定理,从而根据该定理提取离面运动模糊图像中的离面运动特征并实现离面运动估计。本文提出的方法可以较准确的测量离面运动的参数。


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