CN114202490B 一种基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法及相关装置 （深圳大学）

一种基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构本申请公开了一种基于多聚焦图像的磨损划分参数对多聚焦图像序列中的各聚焦图像进行区域划分以得到各聚焦图像各自对应的若干基于各图像块的聚焦度值将多聚焦图像序列融的深度值以得到待重构磨损颗粒对应的重构图2采用差分进化算法确定所述多聚焦图像序列对应的划分参数，并基于计算划分得到的各图像块的聚焦度值，并基于各图确定所述融合图像中的各像素点的深度值，以得到所述待重构对所述多聚焦图像序列中的每个聚焦图像进行非下采样小波变所述确定所述融合图像中的各像素点的深度值，以得到所述待重构磨对于融合图像中的每个像素位置，在所述多聚焦图像序列中的对各候选像素点的候选聚焦度值进行高斯拟合以得到聚焦度值曲线，度值曲线的峰值作为所述像素位置对应的目基于所述目标聚焦度值确定所述像素位置对应的深度值，以得到对于多聚焦图像序列中任意两个相邻聚焦图像，检测两个相邻聚焦图采用KLT算法将所述第一聚焦图像的SIFT特征点与所述第二聚焦图像的SIFT特征点进像序列。3对于初始种群中的每个初始划分参数，基于所述初始划分参数对所述多聚焦图像分别计算各融合图像的全局聚焦度值，基于各融合图像的全基于目标划分参数通过交叉变异操作形成中间种群，并基于所述将新一代种群作为初始种群并继续执行对于初始种群中的每个初始述初始划分参数对所述多聚焦图像序列中的各聚焦图像进行区域划分的步骤直至满足迭于各图像块的聚焦度值将所述多聚焦图像序列融合以对于对应相同区域位置的若干图像块，选取若干图像块中聚焦度值最定所述融合图像中的各像素点的深度值，以得到所述待重构磨损颗粒对应的重构图像之采用核回归算法对所述重构图像进行平滑处理，并将平滑处理后的所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-6任意一项所述的基于多聚4[0003]目前对于磨损颗粒的研究主要是通过图像方式对磨损颗三维重构可以包括不需要辅助光源的基于运动的三维重建方法和基于轮廓的三维重建方法，以及需要辅助光源的单幅图像明暗变化的三维重建方法。基于运动的三维重建方法(structurefrommotion,SFM)是通过相机与目标物体发生相对运动对目标进行重建。该[0004]基于轮廓的三维重建方法(shape-from-silhouette,SFS)为通过获取多视图的轮[0005]单幅图像明暗变化的三维重建方法是通过单幅图像明暗变化恢复三维形状5驱动机构与所述采集组件相连接并驱动所述采集组件沿所述立柱向靠近或远离所述载物聚焦图像的SIFT特征点和两个相邻聚焦图像中的第二聚[0016]采用KLT算法将所述第一聚焦图像的SIFT特征点与所述第二聚焦图像的SIFT特征于所述初始划分参数对所述多聚焦图像序列中的各聚焦图像进行区域划分的步骤直至满6度值将所述多聚焦图像序列融合以得到融合[0039]所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上任一所述的基于多聚焦图像的7[0046]图5为本申请提供的基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法中的高斯差分尺度[0047]图6为本申请提供的基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法中的极点确定过程[0048]图7为本申请提供的基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法中的主梯度方向确[0049]图8为本申请提供的基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法中的关键点描述子[0050]图9为本申请提供的基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法中的固定帧运动补[0051]图10为本申请提供的基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法中的划分参数确[0052]图11为本申请提供的基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法中的高频分量系[0053]图12为本申请提供的基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法中的聚焦度值反[0054]图13为本申请提供的基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法中的聚焦度值区[0055]图14为本申请提供的基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法确定重构图像与[0056]图15为本申请提供的基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法确定重构图像与8械摩擦领域，通常在设备上安装在线传感器来实时监测连续循环润滑系统中的油液状态，[0063]目前对于磨损颗粒的研究主要是通过图像方式对磨损颗三维重构可以包括不需要辅助光源的基于运动的三维重建方法和基于轮廓的三维重建方法，以及需要辅助光源的单幅图像明暗变化的三维重建方法。基于运动的三维重建方法(structurefrommotion,SFM)是通过相机与目标物体发生相对运动对目标进行重建。该[0064]基于轮廓的三维重建方法(shape-from-silhouette,SFS)为通过获取多视图的轮[0065]单幅图像明暗变化的三维重建方法是通过单幅图像明暗变化恢复三维形状9多聚焦图像序列中的各聚焦图像进行区域划分，以得到各聚焦图像各自对应的若干图像磨损颗粒对应的重构图像。本实施通过差分进化算法确定多聚焦图像序列对应的划分参[0068]本实施例提供的基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法需要获取多聚焦图像采集组件7以及驱动机构4，所述驱动机构4与所述采集组件7相连接并驱动所述采集组件7[0069]所述的装置的工作过程为：控制伺服电机转动以通过伺体的多聚焦图像序列。[0074]在本实施例的一个实现方式中，所述获取待重构磨损颗粒的多聚焦图像序列之聚焦图像的SIFT特征点和两个相邻聚焦图像中的第二聚[0076]采用KLT算法将所述第一聚焦图像的SIFT特征点与所述第二聚焦图像的SIFT特征[0083]根据第一聚焦图像的高斯尺度空间生成高斯差分尺度空间(Differenceof[0089]关键点包括DOG尺度空间的局部极值点。首先利用拟合关系确定关键点的精确位[0092]KLT算法为以待跟踪窗口在视频相邻两帧间的灰度差平方和(SSD)作为度量的匹a1222表示旋转参自对应的聚焦图像中的区域位置与图像块a在其对应的聚焦图像中的区域位置相同。也就于所述初始划分参数对所述多聚焦图像序列中的各聚焦图像进行区域划分的步骤直至满分参数对多聚焦图像序列进行区域划分的过程与上述基于划分参数对多聚焦图像序列进[0139]进一步，在对所述多聚焦图像序列中的每个聚焦图像进焦图像和聚焦近景场的磨损颗粒的聚焦图像经过非下采样小波变换后分别得到三张与聚)述多聚焦图像序列融合以得到融合图像的过程均与上述确定划分参数过程中的计算过程像块中所有像素点的总高频系数之后以得到该候选像素点的[0180]核回归算法的目标是通过预估计值恢复未知回归函数t(xi)。为了预测函数t小二乘法优化参数以及对局部窗口内中心点周围的其它像素权重的控制函数将N阶泰勒展[0181]为了说明本采用实施例提供的基于多聚焦图像的磨损颗粒表面重构方法得到的硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccessMemory，以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；