面向参数测量的无规则非周期性纹理图像分析方法研究

纹理分析是进行图像处理与计算机视觉研究的重要手段，也是近年来非接触式参数测量领域研究的热点。目前已有对规则表面纹理（如磨削表面）进行图像分析的参数测量方法及系统，但对无规则非周期性纹理表面参数的图像测量方法还极为少见。此外，现有的方法大多基于单目成像系统，其固有的缺陷是难以准确估计景深方向的参数信息。为此，本项目以具有代表性的铸件表面粗糙度测量为例，拟在双目显微成像条件下，结合立体成像深度估计与时频域特征统计分析，探索参数测量的新模式，挖掘无规则非周期性纹理图像分析的新方法。本项目的主要研究内容包括：①铸件表面双目显微成像及成像纹理特性分析与表达；②基于立体成像理论对双目显微图像进行表面深度估计；③统计铸件纹理图像的时频特性，提取能够表征粗糙度的特征矢量，实现粗糙度测量。预期成果可提高我国在光学成像、参数测量、图像处理及人工视觉等方面的研究水平与应用技术。

本项目以具有代表性的铸件表面粗糙度测量为例，结合时域图像纹理分析与频域特征统计分析，探索参数测量的新模式，挖掘无规则非周期性纹理图像分析的新方法。本项目已实现的技术成果/方法包括：1、搭建了基于图像采集卡的铸件表面显微成像系统；2、在空域上采用了K-means以及Watershed算法对图像进行聚类分割，提出统计边缘图像像素占比值来测量表面粗糙度；3、在频域上提出利用小波多频带特性分析纹理图像的高频能量分布特点，首次提出相对小波能量的测度来表征表面粗糙度；4、提出了一种聚合傅立叶变换（ADFT）的纹理分析方法用于表面粗糙度分类；5、基于Waterhsed算法，进一步提出了一种图像纹理分析方法可用于憎水性分析；6、针对多目视觉与立体成像，提出了一种基于结构特征点的由粗到精的图像亚像素配准方法。. 项目组累计发表学术论文5篇，其中SCI检索国际期刊2篇，EI检索国际学术会议3篇，授权相关中国发明专利1项。预期可提高我国在光学成像、参数测量、图像处理及人工视觉等方面的研究水平与应用技术。