多光谱成像系统的自动调焦和颜色测量方法

摘要

随着颜色信息技术的发展，多光谱成像系统以其独有的优势，正在越来越广泛地应用于生活和生产的各个领域。本文解决了多光谱成像系统中的自动调焦问题，并提出了基于多光谱成像系统的纱线颜色测量方法。
　　多光谱成像系统利用滤光片将光分成不同波长的多个通道，并对每个通道进行单独成像，最后合并成一幅多光谱图像。由于镜头焦距与折射率相关，不能保证每个通道都清晰成像，因而需对各个通道进行调焦。如果使用传统方式进行调焦，调焦效率较低。为解决该问题，本文利用不同通道下清晰度曲线的相似性，提出一种适用于多光谱成像系统的新的调焦方法:选定一个基准通道，用传统方式对其调焦，并得到其清晰度曲线。对其余通道，只需采集少量图像，即可利用清晰度曲线的相似性计算得到调焦清晰位置。经实验验证，该方法能够快速准确地完成各个通道的调焦。
　　纱线颜色测量在纺织印染领域有着非常重要的作用，只有纱线颜色测量准确，才能织出合格的布料。传统的纱线颜色测量方法有其不足:需要大量的纱线绕成纱线板或需要一块单色的布。为解决该问题，本文利用多光谱成像系统可以测量每个像素的光谱反射率这一特性，提出一种新的纱线颜色测量方法。首先拍摄一幅单根纱线的多光谱图像，利用k-means算法分割出该纱线并提取纱线颜色，最后利用多项式模型将测量色映射为真实纱线颜色。经实验验证，该方法可以较准确地测量纱线颜色，并克服了传统方法的不足。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 引言

1．2 颜色的本质

1．3 多光谱成像系统简介

1．4 自动调焦技术现状

1．5 纱线颜色测量

1．6 论文的主要内容

第2章 点扩散函数与颜色信息基础

2．1 点扩散函数

2．2 颜色空间

2．2．1 RGB颜色空间

2．2．2 XYZ颜色空间

2．2．3 Lab颜色空间

2．3 色差评价

2．3．1 Lab色差公式

2．3．2 CMC(I：c)色差公式

2．3．3 CIE2000色差公式

第3章 基于清晰度曲线相似性的自动调焦方法

3．1 清晰度评价函数

3．1．1 空间域评价函数

3．1．2 频率域评价函数

3．2 清晰位置的搜索算法

3．2．1 全局搜索

3．2．2 Fibonacci搜索

3．2．3 登山式搜索

3．3 清晰度曲线的相似性

3．3．1 不同通道下图像相关性

3．3．2 不同通道下清晰度曲线的相似性

3．4 调焦方法

3．5 实验结果及分析

3．6 本章小结

第4章 纱线颜色测量

4．1 图像分割算法简介

4．1．1 基于阈值的分割

4．1．2 基于区域的分割

4．1．3 基于聚类的分割

4．2 基于k-means的纱线分割

4．3 纱线颜色提取

4．3．1 稳定性分析

4．3．2 准确性分析

4．4 光谱反射事重建

4．4．1 单根纱反射率和纱线板反射率之间的关系

4．4．2 光谱反射率映射建模及结果分析

4．5 本章小结

第5章 总结和展望

参考文献

作者简历