光子晶体光纤截面的椭圆检测算法的研究

论文摘要

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。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 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