基于偏振成像的痕迹检测技术研究

来源 :长春理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:atishi123
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在痕迹检测中,潜痕迹的探测、采集非常关键。将偏振技术运用到痕迹检测过程中,尤其是痕迹的提取过程,取得了良好成效。与常规的成像技术相比,偏振成像能消除背景反光,在复杂环境中提高成像质量,体现出偏振成像技术的独特优势。本文以偏振成像技术为基础,设计一种新型的痕迹检测系统。首先使用改进的分时偏振成像系统采集目标痕迹原始图像,然后进行去噪、配准等算法的优化,最后对图像进行小波变换融合,将各分量图像信息进行优化整合,滤除无效背景信息,凸显目标痕迹。在偏振图像采集过程中,针对手动调整偏振片采集四个角度的偏振图像影响成像效果的问题,增加电机控制模块,自动调整偏振片角度,解决了人工操作实验设备可能导致误差的问题。通过偏振相机获取的痕迹图像,不可避免会受到实验设备本身和外界环境影响,拥有较多随机噪声,影响成像质量,所以需要对初始痕迹图像进行去噪处理。本文对比研究了NLM去噪算法和BM3D去噪算法,进而提出了改进的BM3D去噪算法。先将含噪图像进行噪声参数估计和方差稳定处理,将原始噪声转化为符合高斯分布模型的加性噪声,然后用BM3D去噪算法对方差稳定的含噪图像完成去噪处理。客观评价指标数据表明,本文改进算法不仅能提高峰值信噪比,还能够降低均方误差,优化降噪性能。为了改善图像融合质量,得到更多的痕迹细节信息,需要对多幅痕迹图像进行图像配准。本文研究对比了SIFT配准算法和SURF配准算法,设计一种改进的SURF配准算法。将SURF配准算法作为粗匹配,与作为精匹配的最小二乘影像匹配算法结合,对强度图像和AOP图像进行配准,滤除特征点中的误匹配点,该算法既保留了较快的匹配速度,也提高了灰度特征匹配的准确率。最后,将经过去噪、配准的强度图像和AOP图像采用小波变换融合,生成目标痕迹融合图像。经过实验数据对比分析后可以表明,由本文偏振成像系统采集的图像,通过改进的去噪算法、配准算法处理后融合得到的最终痕迹图像,有效滤除了无效背景信息,携带更加丰富的目标痕迹细节信息,在信息熵、空间频率、平均尺度等客观评价指标上均优于传统算法,改善了成像质量。
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