【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自适应光学系统光路自动准直的，具体为一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法。
技术介绍
1、在自适应光学系统中，由于工作环境温度变化，工作环境震动、工作平台发生相对移动等因素的影响，激光器发射出的光束不能准确的到达指定位置。手动调整光路对准需要耗费大量人力和时间资源，并且手动光路调整精度受主观因素影响，重复精度较低。因此使用光路自动准直技术，通过提取导引光光瞳图像的位置和光轴图像的位置，计算提取的位置与基准位置的偏差，通过计算出的偏差量控制伺服电机运动，将激光器发射的光束调整在光路可允许的误差范围内。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是：针对光路自动准直中光瞳位置提取的问题，提出了一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法。
2、本专利技术采用的技术方案为：
3、一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，所述的光瞳位置提取方法包含理论模板计算和模板匹配两个流程，所述的光瞳位置提取方法包含如下步骤：
4、步骤1：获取光瞳图像特征参数，光瞳内圆半径和外圆半径；
5、步骤2：根据光瞳图像特征参数，计算光瞳图像在x方向和y方向的理论投影向量；
6、步骤3：读取光瞳图像，对图像进行降噪处理；
7、步骤4：计算图像阈值，得到二值化光瞳图像；
8、步骤5：对二值化光瞳图像进行膨胀操作；
9、步骤6：计算二值化光瞳图像在x方向和y方向的实际投影向量；
10、步骤7：将理论的投影向量与实际的投影
11、进一步的，步骤1的光瞳图形的内圆半径为rsmall和图像的外圆半径为rbig。
12、进一步的，所述的步骤2的模板计算，不以真实的光瞳图像作为模板，而是使用图像的理论投影作为模板，可以精确的计算出模板位置。
13、进一步，步骤2的具体实现方法为，
14、使用公式(1)计算出光瞳图像在x方向的理论投影向量py_temp；；使用公式(2)，计算光瞳图像y方向的理论投影向量px_temp；
15、进一步，步骤3的具体实现方法为，读取光瞳图像i，对图像进行降噪处理。
16、进一步，步骤4的具体实现方法为，使用大津算法计算图像阈值t1，最终阈值t＝t1*β,β由人工确定，计算二值图像。
17、进一步的，所述的步骤6的计算二值化光瞳图像x方向和y方向的实际投影向量，投影向量受噪声的影响较小。
18、进一步的，所述的步骤7的投影模板匹配，图像匹配的模板为一维数据，而不是以二维图像作为模板，极大提高了算法的实时性。
19、进一步的，所述的步骤7的投影模板匹配，可以使用余弦相似度、欧式距离、曼哈顿距离、归一化互相关匹配算法、傅里叶梅林算法等多种方法进行模板匹配。
20、进一步，步骤7的具体实现方法为，采用模板匹配方法计算px和px_temp的相似程度sx，相似度最大值为sx_max；相似度最大值sx_max＞tsx，则认为计算光瞳位置有效，最高相似度的位置a减去rbig/2就是光瞳图像x方向的位置ca；采用模板匹配方法计算py和py_temp的相似程度sy，相似度最大值为sy_max；最相似程度sy_max＞tsy，则认为计算光瞳位置有效，最高相似度的位置b减去rbig/2就是光瞳图像y方向的位置cb；计算输出光瞳图像的真实位置(ca，cb)。
21、光瞳的位置提取的速度与精度直接影响光路自动准直的效率和精度，所以本专利提出采用模板匹配的方法计算光瞳图像的位置，具有实现简单，计算量小，实时性高、可移植性强的特点。
22、本专利技术方法的提出对光路自动准直的工程应用具有重要意义，该方法使用光瞳图像理论投影作为模板，投影模板获取方便，不受噪声影响。同时当系统参数发生变化时，可以快速计算出图像投影，对复杂环境适应能力强，可移植性高，只需要经过简单的参数修改，即可实现不同项目工程的移植。
23、本专利技术方法的提出对光路自动准直的对准速度方面有着十分重要的意义，该方法计算光瞳图像的投影向量，并对一维向量进行模板匹配，极大提高了算法的实时性。
24、本专利技术与现有技术相比有如下优点：
25、(1)本专利技术无需提取光瞳图像轮廓，进行圆或椭圆拟合；
26、(2)本专利技术无需进行二维图像模板匹配，仅进行一维的投影向量匹配，极大提高了算法的实时性。
27、(3)本专利技术离线生成模板，模板计算简单，只与光瞳图像的理论参数有关；
28、(4)本专利技术具有很好的通用性，只需经过简单的参数修改，即可适用于不同的工程项目中。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：所述的光瞳位置提取方法包含如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：步骤1的光瞳图像的内圆半径为Rsmall和图像的外圆半径为Rbig。
3.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：步骤2的具体实现方法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：步骤3的具体实现方法为，读取光瞳图像I，对图像进行图像降噪。
5.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：步骤4的具体实现方法为，使用大津算法计算图像阈值T1，最终阈值T＝T1*β,β由人工确定，计算二值图像。
6.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：步骤7的具体实现方法为，采用模板匹配方法计算px和px_temp的相似程度Sx，相似度最大值为Sx_max；相似度最大值Sx_max＞TSx，则认为计算光瞳位置有效，最高相似度的位置a减去Rbig/2就是光瞳图像X方向的
7.根据权利要求7所述的一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：模板匹配方法包括余弦相似度、欧式距离、曼哈顿距离、归一化互相关匹配算法、傅里叶梅林算法在内的多种方法。
8.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：步骤7的投影模板匹配，图像匹配的模板为一维数据。
...【技术特征摘要】
1.一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：所述的光瞳位置提取方法包含如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：步骤1的光瞳图像的内圆半径为rsmall和图像的外圆半径为rbig。
3.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：步骤2的具体实现方法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：步骤3的具体实现方法为，读取光瞳图像i，对图像进行图像降噪。
5.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：步骤4的具体实现方法为，使用大津算法计算图像阈值t1，最终阈值t＝t1*β,β由人工确定，计算二值图像。
6.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的光瞳位置提取方法，其特征在于：步骤7的具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：马瑞浩，甘永东，罗曦，梅月，斯那卓玛，贾启旺，苟德明，文永恒，
申请(专利权)人：中国科学院光电技术研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。