基于激光多邊法的坐標(biāo)測(cè)量系統(tǒng)布局優(yōu)化

胡進(jìn)忠，余曉芬，彭鵬，等

摘要：目的：工業(yè)領(lǐng)域特別是船舶、航空航天和核工業(yè)等大型裝備制造業(yè)對(duì)大尺寸測(cè)量的需求日益強(qiáng)勁，在此背景下，提出了一種基于激光多邊法的坐標(biāo)測(cè)量系統(tǒng)。該坐標(biāo)測(cè)量系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用時(shí)需進(jìn)行自標(biāo)定，結(jié)合系統(tǒng)自身特點(diǎn)，提出了一種無(wú)動(dòng)點(diǎn)自標(biāo)定方法，并通過(guò)對(duì)該方法數(shù)學(xué)模型的誤差傳遞規(guī)律的理論分析，對(duì)系統(tǒng)的布局優(yōu)化進(jìn)行了探討。方法：基于激光多邊法的坐標(biāo)測(cè)量系統(tǒng)主要由測(cè)量基站、目標(biāo)基站和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)構(gòu)成。測(cè)量基站可以精確測(cè)得其與目標(biāo)基站之間的絕對(duì)距離，而不是某些系統(tǒng)（如四路激光跟蹤三維坐標(biāo)測(cè)量系統(tǒng)）中所測(cè)得的是相對(duì)距離。結(jié)合系統(tǒng)這一自身特點(diǎn)，同時(shí)考慮到冗余測(cè)量可有效提高系統(tǒng)的測(cè)量精度及系統(tǒng)成本，當(dāng)測(cè)量基站個(gè)數(shù)配置為4時(shí)，系統(tǒng)可進(jìn)行無(wú)動(dòng)點(diǎn)自標(biāo)定。所謂無(wú)動(dòng)點(diǎn)自標(biāo)定方法就是不通過(guò)增加目標(biāo)點(diǎn)來(lái)增加方程個(gè)數(shù)，而是完全依靠系統(tǒng)的測(cè)量基站本身來(lái)完成自標(biāo)定。通過(guò)合理建立坐標(biāo)系建立其數(shù)學(xué)模型。通過(guò)對(duì)該數(shù)學(xué)模型的誤差傳遞規(guī)律進(jìn)行理論分析，得到了計(jì)算結(jié)果。結(jié)果：通過(guò)仔細(xì)研究無(wú)動(dòng)點(diǎn)自標(biāo)定數(shù)學(xué)模型的誤差傳遞規(guī)律的理論分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)：當(dāng) xm3＝xm4＝y(tǒng)m4＝0，則在和中可消除誤差累積。而此時(shí)系統(tǒng)的布局方式為：測(cè)量基站 M1處于坐標(biāo)原點(diǎn)位置，測(cè)量基站M2、M3和 M4分別位于 x軸、y軸和z軸上。在該布局方式中，M1、M2、M3和 M44個(gè)點(diǎn)在空間中所構(gòu)成的三棱錐有3個(gè)側(cè)面兩兩垂直，定義此三棱錐為直角三棱錐，從而將此布局方式定義為直角三棱錐布局。分別對(duì)直角三棱錐布局和正四面體布局、直角三棱錐布局和一般布局方式進(jìn)行了比對(duì)仿真，并以系統(tǒng)未知參數(shù)的殘差平方和與方差和為評(píng)價(jià)依據(jù)，其中殘差平方和小表示自標(biāo)定結(jié)果更接近理論值，而方差和小表示自標(biāo)定結(jié)果較為穩(wěn)定。仿真結(jié)果表明直角三棱錐布局方式下的各系統(tǒng)未知參數(shù)的殘差平方和與方差和均小于其他布局方式。結(jié)論：基于激光多邊法的坐標(biāo)測(cè)量系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)無(wú)目標(biāo)點(diǎn)自標(biāo)定，通過(guò)對(duì)無(wú)目標(biāo)點(diǎn)自標(biāo)定模型誤差傳遞規(guī)律的理論分析，對(duì)系統(tǒng)的布局方式進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果為直角三棱錐布局。仿真結(jié)果表明，直角三棱錐布局提高了自標(biāo)定精度，從而保證了系統(tǒng)的測(cè)量精度。

來(lái)源出版物：中國(guó)激光, 2014, 41(1)： 0108006

入選年份：2016

相干合成中基于SPGD算法的平移誤差和傾斜誤差控制

母杰，景峰，王逍，等

摘要：目的：隨機(jī)并行梯度下降算法（SPGD）是控制多路激光束的相位鎖定，實(shí)現(xiàn)相干合成的一種有效方式。分析了平移誤差和傾斜誤差對(duì)相干合成（CBC）的影響，建立 2×2排布的光束模型探討了該算法中的關(guān)鍵參數(shù)——增益系數(shù)和擾動(dòng)幅值對(duì)平移誤差和傾斜誤差控制的影響，并對(duì)參數(shù)的優(yōu)化進(jìn)行了分析。方法：根據(jù)夫瑯和費(fèi)衍射理論，建立存在平移誤差和傾斜誤差時(shí)光束相干合成的遠(yuǎn)場(chǎng)分布，采用數(shù)值模擬方法分別分析了僅存在平移誤差和傾斜誤差時(shí)的遠(yuǎn)場(chǎng)焦斑的狀態(tài)變化。在任意給出一組初始平移誤差和傾斜誤差的情況下，模擬SPGD算法的控制過(guò)程，變化增益系數(shù)和擾動(dòng)幅值進(jìn)行了平移誤差和傾斜誤差的控制，并進(jìn)一步的采用自適應(yīng)更新的方式來(lái)優(yōu)化關(guān)鍵參數(shù)。結(jié)果：平移誤差使遠(yuǎn)場(chǎng)焦斑以λ（即2 λ）為周期發(fā)生分裂，傾斜誤差使光束無(wú)法聚焦于同一目標(biāo)。要實(shí)現(xiàn)光束的相干合成，需要同時(shí)對(duì)平移誤差和傾斜誤差進(jìn)行控制。增益系數(shù)和擾動(dòng)幅值的取值與SPGD算法的收斂速度和計(jì)算精度緊密相關(guān)：隨著迭代次數(shù)的增加，合成焦斑的斯特列爾比（SR）逐漸增大到一定值；隨著增益系數(shù)和擾動(dòng)幅值的增加，算法的收斂速度不斷提高，當(dāng)大于一定值時(shí)，收斂后的SR會(huì)出現(xiàn)振蕩，且隨著增益系數(shù)和擾動(dòng)幅值的增加，振蕩現(xiàn)象會(huì)加劇，算法的精度降低，收斂后的SR的值減小，相干合成效果變差；與固定參數(shù)相比，自適應(yīng)參數(shù)會(huì)使算法的收斂速度略微下降，但振蕩現(xiàn)象得到明顯的改善，收斂后的SR穩(wěn)定性很好，算法的計(jì)算精度增加，SR的值得到提高。結(jié)論：有效地控制平移誤差和傾斜誤差實(shí)現(xiàn)光束的共相輸出是光束相干合成的關(guān)鍵。平移誤差會(huì)使遠(yuǎn)場(chǎng)焦斑發(fā)生分裂，傾斜誤差會(huì)使激光束無(wú)法在同一目標(biāo)處聚焦，遠(yuǎn)場(chǎng)焦斑主瓣能量降低。隨著增益系數(shù)和擾動(dòng)幅值的增加算法的收斂加快，但是計(jì)算精度降低，性能指標(biāo)會(huì)出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象，相干合成效果變差；自適應(yīng)更新是一種有效的參數(shù)優(yōu)化方式，可以在保證算法收斂速度的同時(shí)有效地保持算法的計(jì)算精度，避免振蕩的產(chǎn)生，從而保證較好的相干合成效果。

來(lái)源出版物：中國(guó)激光, 2014, 41(6)： 0602002

入選年份：2016

星敏感器技術(shù)研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)

梁斌，朱海龍，張濤，等

摘要：目的：經(jīng)過(guò)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，星敏感器技術(shù)已經(jīng)成為航天器首選的姿態(tài)測(cè)量設(shè)備。通過(guò)總結(jié)星敏感器發(fā)展歷程，分析其中關(guān)鍵技術(shù)及其影響因素，對(duì)星敏感器未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望。方法：星敏感器是一種以恒星為探測(cè)目標(biāo)的高精度姿態(tài)測(cè)量?jī)x器，其發(fā)展經(jīng)歷了析像管星跟蹤器、CCD星敏感器和CMOS星敏感器等階段。星點(diǎn)質(zhì)心定位算法、星圖識(shí)別算法和姿態(tài)解算算法是星敏感器的核心技術(shù)。為提高質(zhì)心定位精度，星敏感器的光學(xué)系統(tǒng)采用離焦技術(shù)，用亞像元細(xì)分定位算法確定星圖中星點(diǎn)的質(zhì)心位置。星圖識(shí)別是用恒星的質(zhì)心位置等特征構(gòu)造識(shí)別模式來(lái)識(shí)別恒星的過(guò)程，主要包括3種類型的算法：（1）基于星座特征的星圖識(shí)別算法；（2）基于字符模式的星圖識(shí)別算法；（3）基于智能行為的星圖識(shí)別算法。然后根據(jù)識(shí)別出導(dǎo)航星在天球中位置信息，用姿態(tài)解算算法可以得到星敏感器的姿態(tài)信息。根據(jù)姿態(tài)解算過(guò)程不同，星敏感器的姿態(tài)解算方法分為靜態(tài)確定性算法和動(dòng)態(tài)估計(jì)算法2種類型。此外，為保障星敏感器在軌運(yùn)行期間的姿態(tài)測(cè)量精度不受到溫度、振動(dòng)和輻照等因素的影響，星敏感器還需要進(jìn)行在軌標(biāo)定，在軌標(biāo)定的方法可以分為姿態(tài)依賴和非姿態(tài)依賴2種方法。結(jié)果：姿態(tài)測(cè)量精度、星圖識(shí)別成功率和姿態(tài)更新頻率是衡量星敏感器性能的最主要的指標(biāo)。影響姿態(tài)測(cè)量精度的主要因素包含星點(diǎn)質(zhì)心定位精度、星敏感器光學(xué)系統(tǒng)主點(diǎn)位置和焦距的精度等。星點(diǎn)質(zhì)心定位精度在計(jì)算過(guò)程中會(huì)受到系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差的影響，系統(tǒng)誤差包括算法誤差和光學(xué)系統(tǒng)誤差，隨機(jī)誤差主要指成像過(guò)程中的各種噪聲。星點(diǎn)質(zhì)心定位的算法誤差與真實(shí)位置之間存在正弦周期性關(guān)系，并且隨著星點(diǎn)彌散斑的半徑增大逐步演變成線性關(guān)系；光學(xué)系統(tǒng)誤差可以通過(guò)標(biāo)定算法進(jìn)行補(bǔ)償；隨機(jī)誤差可以通過(guò)圖像濾波等方法盡可能的降低。結(jié)合目前研究現(xiàn)狀，星點(diǎn)質(zhì)心定位的精度可以達(dá)到0.05 pixel左右。星敏感器光學(xué)系統(tǒng)主點(diǎn)位置和焦距的精度可以通過(guò)標(biāo)定的算法得到，星敏感器的標(biāo)定包括地面預(yù)標(biāo)定和在軌標(biāo)定2種。地面標(biāo)定可以采用相機(jī)標(biāo)定的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，在軌標(biāo)定則需要根據(jù)拍攝的星圖及姿態(tài)測(cè)量誤差等綜合方法實(shí)現(xiàn)。星圖識(shí)別是星敏感器進(jìn)行姿態(tài)解算的前提，特別是在“太空迷失”的情況下，星敏感器需要識(shí)別拍攝的星圖，進(jìn)而確定星敏感器的初始姿態(tài)信息。影響星圖識(shí)別成功率的因素包括識(shí)別模式、導(dǎo)航星表數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)以及導(dǎo)航星表數(shù)據(jù)庫(kù)的搜索方法等。識(shí)別模式是影響星圖識(shí)別成功率的決定因素，按照識(shí)別模式的不同，星圖識(shí)別算法包含基于星座特征的星圖識(shí)別算法、基于字符模式的星圖識(shí)別算法和基于智能行為的星圖識(shí)別算法3類。基于星座特征的星圖識(shí)別算法的識(shí)別模式直觀易懂、容易實(shí)現(xiàn)，但是由于識(shí)別模式特征維度低，會(huì)導(dǎo)致誤匹配和冗余匹配?；谧址Ｊ降男菆D識(shí)別算法識(shí)別特征存儲(chǔ)量很小、識(shí)別速度快，但是識(shí)別成功率容易受到星點(diǎn)質(zhì)心位置誤差和偽星點(diǎn)的影響。基于智能行為的星圖識(shí)別算法識(shí)別率高、識(shí)別速度快、實(shí)時(shí)性和魯棒性好，但由于需要經(jīng)過(guò)大量樣本訓(xùn)練才能確定核心參數(shù)，而且核心參數(shù)會(huì)受到訓(xùn)練集影響，因此實(shí)用價(jià)值比較低。在得到識(shí)別的導(dǎo)航星后，就可以根據(jù)姿態(tài)解算算法得到航天器的姿態(tài)信息，但是由于星敏感器整個(gè)工作流程復(fù)雜，特別是在“太空迷失”情況下，目前星敏感器姿態(tài)更新的頻率一般是4～10 Hz。為了提高姿態(tài)更新的頻率目前主要依靠的方法是縮短成像器件的曝光時(shí)間和提高星圖識(shí)別的速度。通過(guò)對(duì)影響星敏感器性能指標(biāo)的綜合分析和討論，可以了解星敏感器核心技術(shù)的目前發(fā)展現(xiàn)狀以及后續(xù)的發(fā)展趨勢(shì)。結(jié)論：通過(guò)總結(jié)星敏感器的發(fā)展歷程，分析討論星敏感器關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀，降低星敏感器成本、提高星敏感器姿態(tài)測(cè)量精度和更新頻率以及提高星敏感器的動(dòng)態(tài)性能是未來(lái)星敏感器技術(shù)的主要發(fā)展方向，因此微型化、多視場(chǎng)和高性能星敏感器將是未來(lái)星敏感器發(fā)展趨勢(shì)。

來(lái)源出版物：中國(guó)光學(xué), 2016, 9(1)： 16-29

入選年份：2016

室內(nèi)可見光通信調(diào)制方法分析

張建昆，楊宇，陳弘達(dá)

摘要：目的：隨著白光發(fā)光二極管（白光LED）的推廣和普及，基于白光LED的可見光通信技術(shù)因具有無(wú)電磁污染、頻譜資源豐富、無(wú)需頻率許可、對(duì)人眼無(wú)傷害等優(yōu)點(diǎn)成為了國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)。在基于高亮度白光LED的室內(nèi)可見光通信系統(tǒng)中，可以兼顧照明和通信功能。由于人眼安全性和便攜式移動(dòng)通信裝置的低功耗要求，在給定誤碼率條件下，光源平均發(fā)射功率應(yīng)盡可能低；同時(shí)，在滿足室內(nèi)照明亮度要求下，較高的平均功率可以減少LED的使用數(shù)量，因此選擇合適的調(diào)制方式會(huì)有助于可見光通信系統(tǒng)性能的優(yōu)化。為了有助于在實(shí)際的室內(nèi)照明可見光通信系統(tǒng)中選擇合適的調(diào)制方式，結(jié)合開關(guān)鍵控（OOK）調(diào)制方式，提出并對(duì)比分析了4種調(diào)制方式的相關(guān)性能。方法：根據(jù)可見光通信技術(shù)的特點(diǎn)，提出了適用于可見光通信的反向歸零碼開關(guān)鍵控（ROOK-RZ）調(diào)制、反向脈沖位置調(diào)制（RPPM）、反向差分脈沖位置調(diào)制（RDPPM）和反向數(shù)字脈沖間隔調(diào)制（RDPIM）4種調(diào)制方式。給出了各種調(diào)制方式的符號(hào)結(jié)構(gòu)，結(jié)合開關(guān)鍵控（OOK）調(diào)制方式，結(jié)合實(shí)驗(yàn)仿真的方法，分析比較了各種調(diào)制方式的帶寬需求和平均發(fā)射功率，推導(dǎo)出了誤時(shí)隙率表達(dá)式，并對(duì)各種調(diào)制方式的誤時(shí)隙率進(jìn)行了比較。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：（1）在帶寬需求方面，帶寬需求是由比特波形中最小的脈沖寬度決定，RPPM、RDPPM和RDPIM的帶寬需求均隨著調(diào)制階數(shù)M的增加而增大，其中RDPPM和RDPIM的帶寬需求幾乎一致，RPPM 的帶寬需求最高，OOK的帶寬需求最低；（2）在平均發(fā)射功率方面，在峰值功率相同的條件下，發(fā)射一個(gè)相同符號(hào)時(shí)各種調(diào)制方式的平均發(fā)射功率不同，對(duì)于RPPM、RDPPM和RDPIM隨著調(diào)制階數(shù)M的增加歸一化平均功率趨于最大值2，調(diào)制階數(shù)M相等時(shí)，RPPM的功率高于其他調(diào)制方式；（3）在誤時(shí)隙率方面，誤時(shí)隙率隨著信噪比的增加而減小，當(dāng)調(diào)制階數(shù)M一定時(shí)，RPPM的誤時(shí)隙率最小，RDPPM和RDPIM誤時(shí)隙率最大。結(jié)論：OOK調(diào)制方式簡(jiǎn)單，不需符號(hào)同步，具有最小的帶寬需求，但是平均發(fā)射功率不高，并且誤時(shí)隙率高。RPPM 在相同調(diào)制階數(shù)M時(shí)，具有最高的平均發(fā)射功率，而且信噪比優(yōu)于其他方式，但是具有最大的帶寬需求，同時(shí)需要嚴(yán)格的時(shí)鐘同步。RDPPM和RDPIM的各項(xiàng)性能介于OOK和RPPM之間。在實(shí)際可見光通信系統(tǒng)中，應(yīng)充分考慮各種調(diào)制方式的帶寬需求、平均發(fā)射功率和誤時(shí)隙率，根據(jù)實(shí)際需要選擇合適的調(diào)制方式，以適應(yīng)未來(lái)室內(nèi)照明可見光通信的要求。

來(lái)源出版物：中國(guó)激光, 2011, 38(4)： 0405003

入選年份：2016

基于視覺激光切割厚板切割狀態(tài)監(jiān)控方法

高士友，馬雷，張潤(rùn)生

摘要：目的：為了充分利用圖像中彩色信息分析激光切割狀態(tài)，從彩色圖像中分別選取藍(lán)色通道、綠色通道和紅色通道生成各自通道圖像，藍(lán)色、綠色和紅色通道圖像中激光切割區(qū)域大小、幾何形狀與彩色圖像存在一定的差異，這些差異反應(yīng)了激光切割的不同特征。方法：試驗(yàn)用功率為4 kW的CO2激光器，利用氧氣輔助切割，氣體壓力為2.5 kg/cm2，切割速度為70 mm/min，焦距為180 mm，焦點(diǎn)半徑為0.5 mm，焦點(diǎn)距離切割的板面1 mm，監(jiān)控系統(tǒng)包括光纖鏡頭、彩色工業(yè)攝像機(jī)（CCD）和工控機(jī)。實(shí)驗(yàn)采用厚度為15 mm碳鋼板材。鏡頭視場(chǎng)為10 mm×10 mm，采集圖像為RGB彩色圖像，大小為640像素512像素。在圖像識(shí)別中，首先以激光焦點(diǎn)在圖像中的位置為中心建立坐標(biāo)系，以x軸方向?yàn)槠鹗迹?5°為間隔向8個(gè)方向搜索激光切割區(qū)域的邊緣點(diǎn)，根據(jù)邊緣點(diǎn)到坐標(biāo)原點(diǎn)的距離信息確定激光切割方向和切割頂點(diǎn)；建立邊緣識(shí)別用拋物線模型，根據(jù)邊緣處存在灰度特征、梯度特征和方向特征設(shè)計(jì)識(shí)別目標(biāo)函數(shù)，識(shí)別切割頂點(diǎn)兩側(cè)邊緣，進(jìn)而識(shí)別整個(gè)切割點(diǎn)處的幾何形狀。結(jié)果：藍(lán)色通道圖像的區(qū)域最小，與切縫相對(duì)應(yīng)，其邊緣處紋理反應(yīng)切縫的表面質(zhì)量和邊緣處是否掛渣；綠色通道圖像的區(qū)域比藍(lán)色通道的稍大一些，與切縫邊緣相對(duì)應(yīng)；紅色通道圖像的區(qū)域最大，其反應(yīng)了熱影響區(qū)的狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)表明識(shí)別方法具有良好的適應(yīng)性、準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。結(jié)論：（1）利用激光切割彩色圖像獲取紅色、綠色和藍(lán)色通道灰度圖像，分析各通道圖像差異，得出激光切割點(diǎn)在圖像中為箭頭形狀。（2）根據(jù)激光切割點(diǎn)幾何形狀特點(diǎn)，給出激光切割方向與切割點(diǎn)頂點(diǎn)識(shí)別方法，該方法能準(zhǔn)確獲取切割方向和切割點(diǎn)位置。（3）建立識(shí)別用拋物線方程，構(gòu)建12特征單元，提取切割點(diǎn)邊緣處的灰度特征和梯度特征，建立識(shí)別目標(biāo)函數(shù)對(duì)激光切割點(diǎn)頂點(diǎn)兩側(cè)邊緣進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，并給出切割點(diǎn)下部區(qū)域識(shí)別方法。該方法識(shí)別準(zhǔn)確，穩(wěn)健性較強(qiáng)。（4）通過(guò)對(duì)激光切割點(diǎn)區(qū)域邊緣形狀識(shí)別，可以準(zhǔn)確判定激光切割加工中切割點(diǎn)狀態(tài)，在不良情況下及時(shí)報(bào)警。同時(shí)為后續(xù)設(shè)備閉環(huán)控制提供基礎(chǔ)。

來(lái)源出版物：中國(guó)激光, 2012, 39(2)： 0203007

入選年份：2016

紅外與可見光融合圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)

王宇慶，王索建

摘要：目的：融合圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)在圖像融合技術(shù)的研究中具有重要的意義。由于各種圖像融合技術(shù)的核心思想都是把由工作于不同波長(zhǎng)范圍或者具有不同成像機(jī)理的各種圖像傳感器獲取的對(duì)同一個(gè)場(chǎng)景的多種圖像信息“融合”生成一幅新的圖像，而融合后的圖像中所包含有更多的HVS（human visual system，人類視覺系統(tǒng)）敏感信息是人們關(guān)注的重點(diǎn)，因此，與其他的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法不同，融合圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)算法必須對(duì)新增加的圖像信息進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。由于圖像融合的過(guò)程與人腦獲取信息的方式不同，各種圖像傳感器得到的信息存在冗余和相關(guān)，這不僅影響了融合效果也影響了對(duì)融合圖像質(zhì)量的判別。融合圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)研究的最終目的就是討論如何分析融合后圖像的信息量增加的數(shù)量和類型。方法：為了提高融合圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)中評(píng)價(jià)結(jié)果與人眼視覺特性的一致程度，分析了現(xiàn)有的融合圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，將影響圖像質(zhì)量的因素分為信息量的類型變化和信息量的數(shù)量變化兩方面內(nèi)容，在此基礎(chǔ)上，針對(duì)現(xiàn)有方法的不足，提出了一種基于圖像結(jié)構(gòu)信息復(fù)數(shù)表示的融合圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。結(jié)果：通過(guò)計(jì)算圖像亮度分量的梯度，構(gòu)造了一種表征圖像結(jié)構(gòu)信息的梯度復(fù)數(shù)矩陣，由于包含亮度和人眼敏感結(jié)構(gòu)信息的復(fù)數(shù)矩陣可以很好的平衡圖像中的各種類型結(jié)構(gòu)信息，因此所提的方法用該矩陣表征圖像的結(jié)構(gòu)信息?？紤]到復(fù)數(shù)無(wú)法計(jì)算互信息等參數(shù)，將分塊奇異值分解后得到的矩陣作為度量矩陣，采用該矩陣計(jì)算了兩種融合圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法提高了評(píng)價(jià)結(jié)果與人眼視覺特性的一致程度，對(duì)于融合效果較好的金字塔和小波方法給出了3.7485和3.7222的評(píng)價(jià)結(jié)果，與人眼視覺特性的一致性優(yōu)于傳統(tǒng)方法。結(jié)論：在深入分析和廣泛比較研究的基礎(chǔ)上，提出了一種基于圖像結(jié)構(gòu)信息復(fù)數(shù)表示的融合圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。用復(fù)數(shù)表示圖像的結(jié)構(gòu)信息，增加了圖像矩陣所描述的圖像結(jié)構(gòu)信息與 HVS的相關(guān)程度，避免了傳統(tǒng)的僅以傳遞統(tǒng)計(jì)信息量為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的各種方法的不足。該方法充分利用了圖像中人眼較為敏感的圖像邊緣信息，將其作為信息傳遞的重要內(nèi)容，同時(shí)兼顧了對(duì)未知信息的預(yù)測(cè)。計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)證明了該方法的優(yōu)越性，評(píng)價(jià)結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)的互信息等方法而且，算法對(duì)兩組圖像的評(píng)價(jià)結(jié)果比較接近，這說(shuō)明算法具有良好的穩(wěn)定性，與 HVS的一致性較理想。另外，根據(jù)算法原理，該評(píng)價(jià)方法所給出的框架可以推廣到其他類型的融合圖像質(zhì)量領(lǐng)域，用復(fù)數(shù)結(jié)構(gòu)信息代替相應(yīng)的實(shí)數(shù)元素進(jìn)行計(jì)算，擴(kuò)充了原有的信息表現(xiàn)形式，提高了算法對(duì)重要信息的敏感程度。

來(lái)源出版物：中國(guó)光學(xué), 2014, 7(3)： 396-401

入選年份：2016