光子晶体光纤截面的椭圆检测算法的研究

摘要

目前，光子晶体光纤的研究已成为国内外的热点话题。除了研究新的光纤设备外，更多的研究转为应用探索方向。其应用已经涉及到通信、成像和生物医学等领域。随着研究的深入，光纤的熔接技术成为瓶颈。因为其内部是由许多周期排列的空心光纤组成的，在熔接时需要将两根光纤的众多微小空气孔精确对准，而实现这一目的就需要对光子晶体光纤的截面图像进行识别。因此，本课题主要研究光子晶体光纤截面图像的识别算法。
　　本文首先研究了光子晶体光纤截面图像的预处理方法。分析各种场景下的文本去噪、二值化、锐化等技术的特点，选取适合检测光纤截面图像的算法；接着研究了光纤空气孔的边缘检测方法，根据光纤截面图像特点，采用Canny算子检测光纤截面图像，得到图像边缘的像素级信息；为了使检测精确度更高，引用改进的Zernike正交矩做进一步处理，得到亚像素级别的边缘，充分利用其旋转不变特性，使信息冗余达到最优，进而提高速度。
　　其次研究了确定光纤空气孔中心位置的定位方法。本文对传统的霍夫变换及其改进算法的特点进行了分析，在此基础上，给出一种基于霍夫变换的椭圆检测算法：在亚像素边缘的基础上利用改进的最小二乘拟合运算，得到参数在一定范围内的粗略椭圆信息，然后提出将椭圆检测转化到成熟的基于弦中点的圆检测算法，对椭圆的内切圆与外接圆即同心圆进行霍夫累积，得到椭圆具体参数信息。
　　最后在C++和OpenCV环境中完成了程序的运行，实现了光纤截面的椭圆检测。实验表明该算法降低了参数空间的维度，减少了无效采样，可以较快较好的检测出椭圆。

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第1章 绪论

1.1 PCF简介

1.2 PCF特性

1.3 PCF发展趋势

1.4 PCF截面的椭圆检测算法研究发展过程

1.5 论文主要研究工作和结构安排

第2章 PCF截面图像的预处理算法

2.1 图像处理中的基本概念

2.2 PCF图像预处理流程

2.2.1 中值滤波去噪

2.2.2 高斯拉普拉斯二值化

2.2.3 高通滤波锐化

2.2.4 预处理流程图

2.3 本章小结

第3章 亚像素边缘的提取算法

3.1 基于Canny的PCF截面图像像素级边缘检测

3.1.1 经典检测算子

3.1.2 基于Canny算子的边缘提取算法步骤

3.1.3 边缘跟踪标记

3.2 改进的Zernike矩的PCF截面图像亚像素级边缘提取

3.2.1 Zernike不变矩特性

3.2.2 改进的Zernike矩亚像素边缘提取原理

3.2.3 改进的Zernike矩进行亚像素检测的步骤

3.3 实验结果与分析

3.3.1 实验步骤及流程图

3.3.2 实验结果及对比

3.4 本章小结

第4章 改进的基于Hough变换的椭圆检测算法

4.1 Hough变换

4.1.1 Hough变换原理

4.1.2 广义Hough变换和随机Hough变换

4.1.4 椭圆检测的Hough基础

4.2 基于Hough变换的同心圆椭圆检测

4.2.1 椭圆检测方法分析

4.2.2 改进的最小二乘拟合算法检测椭圆

4.2.3 基于Hough变换的同心圆椭圆检测算法原理

4.2.4 算法具体实现过程

4.2.5 算法误差分析

4.3 实验结果与分析

4.3.1 实际场景图测试

4.3.2 PCF测试

4.4 本章小结

结论

参考文献