为探究光斑图像在飞秒激光加工过程中的实际意义,采集等离子体光斑图像并对图像的深度进行提取及分析。本文提出了一种基于图像序列的焦点深度提取(Depth Extraction from Focus Sequence)的方法,可以有效地解决图像的特征点提取与匹配...为探究光斑图像在飞秒激光加工过程中的实际意义,采集等离子体光斑图像并对图像的深度进行提取及分析。本文提出了一种基于图像序列的焦点深度提取(Depth Extraction from Focus Sequence)的方法,可以有效地解决图像的特征点提取与匹配的问题,得到更加精确的深度信息。首先,采用主成分分析(PCA)方法和高通滤波结合的方法对输入的序列图像进行预处理。其次,各向异性热扩散算法来增强空间频率特征,增加光斑图像与背景区域的灰度反差值,得到完整的光斑图像,并对获得的图像进行像素提取,选择其中级别最好的像素。然后用矩形中值滤波器过滤光斑的像素图像,得到更加平滑,噪声更少的图像。最后,提取图像的深度信息,并与传统方法得到的结果进行对比分析,证实此方法优于传统的图片深度的提取方法,提高了光斑三维形貌精度,光斑能级层数得到了细化,能级层数比传统方法增加了125%。展开更多
文摘为探究光斑图像在飞秒激光加工过程中的实际意义,采集等离子体光斑图像并对图像的深度进行提取及分析。本文提出了一种基于图像序列的焦点深度提取(Depth Extraction from Focus Sequence)的方法,可以有效地解决图像的特征点提取与匹配的问题,得到更加精确的深度信息。首先,采用主成分分析(PCA)方法和高通滤波结合的方法对输入的序列图像进行预处理。其次,各向异性热扩散算法来增强空间频率特征,增加光斑图像与背景区域的灰度反差值,得到完整的光斑图像,并对获得的图像进行像素提取,选择其中级别最好的像素。然后用矩形中值滤波器过滤光斑的像素图像,得到更加平滑,噪声更少的图像。最后,提取图像的深度信息,并与传统方法得到的结果进行对比分析,证实此方法优于传统的图片深度的提取方法,提高了光斑三维形貌精度,光斑能级层数得到了细化,能级层数比传统方法增加了125%。
