[发明专利]任意形状曲线刃边的点扩散函数估计方法在审
申请号: | 201810087171.0 | 申请日: | 2018-01-30 |
公开(公告)号: | CN108389186A | 公开(公告)日: | 2018-08-10 |
发明(设计)人: | 郭从洲;李真伟;童晓冲;李贺;赖广陵;雷毅;秦志远;田园;王耀革;崔国忠 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/13 |
代理公司: | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人: | 许志勇 |
地址: | 450001 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 样本 边缘扩散 刃边 刀刃 点扩散函数 线扩散函数 形状曲线 退化 重采样 筛选 峰值信噪比 边缘检测 高斯函数 抗噪性能 移动窗口 采样 对插 截取 拟合 | ||
1.一种任意形状曲线刃边的点扩散函数估计方法,其特征在于,包括以下步骤:
对退化刀刃图进行边缘检测,以获取所述退化刀刃图的刃边;
利用移动窗口,对所述退化刀刃图的刃边进行采样,以获取所述对化刀刃图的边缘扩散函数样本;
对所述边缘扩散函数样本进行筛选,并对筛选后的所述边缘扩散函数样本进行插值和重采样操作;
对插值和重采样操作后的所述边缘扩散函数样本进行微分,以获取线扩散函数样本;
对所述线扩散函数样本进行截取及进行高斯函数拟合,以估计点扩散函数。
2.根据权利要求1所述的任意形状曲线刃边的点扩散函数估计方法,其特征在于,所述移动窗口包括采样选取行数、窗口移动的步长和投影中心。
3.根据权利要求2所述的任意形状曲线刃边的点扩散函数估计方法,其特征在于,所述利用移动窗口,对所述退化刀刃图的刃边进行采样,以获取所述对化刀刃图的边缘扩散函数样本的步骤包括:
采用最小二乘法对所述移动窗口的采样选取行数的边缘点的坐标进行直线拟合;
利用任意倾角的倾斜刃边法依序对所述退化刀刃图的刃边进行采样,以获取多个采样样本;
根据所述移动窗口的投影中心,将所述多个采样样本进行对齐,以获取所述退化刀刃图的边缘扩散函数样本。
4.根据权利要求3所述的任意形状曲线刃边的点扩散函数估计方法,其特征在于,对所述边缘扩散函数样本进行筛选包括将刀刃边缘曲线终不连续或者曲率半径较小点所在采样行的采样值进行剔除。
5.根据权利要求4所述的任意形状曲线刃边的点扩散函数估计方法,其特征在于,对所述边缘扩散函数样本进行筛选还包括:
以单位像元为基准对所述退化刀刃图的边缘扩散函数样本进行分段,并且每段边缘扩散函数样本向两端扩展半单位像元,再对每段边缘扩散函数样本及其扩展区域内的边缘扩散函数样进行直线拟合,判断异常点与噪声点并剔除。
6.根据权利要求5所述的任意形状曲线刃边的点扩散函数估计方法,其特征在于,所述扩展区域满足如下公式:
其中,σ为扩展区域的半径,△li为第i个采样点到拟合直线的距离,i为大于0的正整数,n为采样点的个数。
7.根据权利要求6所述的任意形状曲线刃边的点扩散函数估计方法,其特征在于,所述对筛选后的所述边缘扩散函数样本进行插值和重采样操作包括:
对筛选后的所述边缘扩散函数样本进行插值,且将插值得到的点和所述边缘扩散函数样本一起重新按照投影位置的值进行排序并进行分段拟合和重采样操作。
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