opencv提取光斑质心

使用opencv提取图片中光斑的质心达到了亚像素级别

夏克-哈特曼波前探测器的距离-幂指数加权质心探测算法

对于暗弱目标探测，现有的方法仍然存在探测误差较大的问题，为了提高夏克-哈特曼波前探测器的质心探测精度，提出了一种改进的距离-幂指数质心探测算法。在不同情况下将所提算法与现有的几种质心算法进行对比，仿真结果表明，在不同信噪比、不同光斑直径、子区域不同像素等因素影响下，所提算法的质心探测误差低于其他算法的误差，且更为稳定。

夏克Ｇ哈特曼波前探测器的距离Ｇ幂指数 加权质心探测算法

夏克Ｇ哈特曼波前探测器的距离Ｇ幂指数加权质心探测算法,一种新的算法

哈特曼夏克波前传感器的高精度质心探测方法

为提高哈特曼夏克波前传感器（HS-WFS）的光斑质心探测精度以实现光学系统的高精度波前检测，提出了一种有效的质心探测方法。该方法利用非线性滤波和窗口法对整幅光斑图像进行全局处理后，结合中值滤波、三次样条插值和自适应Otsu阈值法对单个光斑进行局部处理。分析了三次样条灰度插值点个数不同，探测精度和计算时间的变化规律。采用该方法探测了含有噪声的光斑图像，其质心探测误差仅为0.0442 pixel，比传统的非线性滤波、Otsu阈值法和探测窗口法探测精度分别提高了91.86%、87.97%和31.79%。对已知波像差的光学系统进行了仿真检测，得到的波前检测精度峰谷(P-V)值为0.0098 λ，精度均方根(RMS)值达到0.0027 λ。结果表明该方法能够提高质心探测精度，可用于高精度光学系统的检测。

论文研究-基于扫描法的激光光斑质心检测研究 .pdf

基于扫描法的激光光斑质心检测研究，刘力，王立新，激光光斑质心检测是激光挠度/位移测量法、激光扫描三角法、激光准直仪和激光光斑分析仪等光电测量手段中的关键技术。本文针对激��

面阵探测器点目标探测随机误差度量方法研究

为了提高星地光通信中捕获跟踪瞄准系统的目标探测精度,需要对面阵探测器上信标光斑位置探测的随机误差进行高精度分析评估。基于影响光斑探测的多种随机因素,建立了不依赖于目标信号点扩散函数的质心定位噪声等效角(NEA)模型,并仿真了不同因素对NEA的影响。结果显示,不同目标信号点扩散函数下的NEA的变化趋势相似: 随噪声的增大而增大,随信号强度的增大而减小,随光斑半径的增大而增大。不同目标信号点扩散函数下所计算出的NEA数值不同,最大差异小于30 %。研究结论为目标位置探测的随机误差提供了测量方法和理论分析依据,对远距离星地光通信链路的建立与保持具有重要意义。

基于opencv3.2+VS2015的多目标检测跟踪与质心提取

帧差法实现运动目标的检测，画出矩形框，跟踪，以及计算质心。

基于opencv3.2+VS 提取目标光斑质量心

实现多形态目标质心提取， 达到亚像素级别，可用于工业

Hartmann-Shack波前传感器的自适应质心探测方法

在分析影响Hartmann-Shack(H-S)传感器质心探测精度因素的基础上，提出结合自平方算法、大津算法、光斑位置区域自适应标定、回归局部阈值法等方法，给出一套适合波前像差测量的质心自适应探测方法，该方法具有准确、自适应性强的特点。经验证，与传统的质心探测方法相比，该方法能准确识别并保留更多的有效光斑信息，提高质心探测的精度，扩大H-S传感器的适用范围。

opencv求取多轮廓质心并在输出图像显示质心坐标

利用OpenCV求取图像多轮廓质心,并在输出图像上显示质心坐标 ⋅ opencv提取目标质心

一种改进的星点质心算法

质心精度检测，一种改进的星点质心算法，通过修改传统质心算法中像元坐标的取值来提高质心算法的定位精度

基于Fisher判别分析和质心距评价法的矿井水源判别

矿井突水是影响煤矿安全生产的灾害之一,快速准确地判别突水水源对于水害治理至关重要。Fisher判别分析法在判别混合水时,只能将此确定为最相像的某一分组,从而发生误判,因此在Fisher判别分析理论的基础上引入了质心距评价法,剔除可能为混合水样的样本数据,可以提高判别结果的准确率。为此选取13种水化学离子作判别因子,30个有代表性的水样作为训练样本建立判别函数模型,应用判别函数模型及质心距辅助评价指标对6个取自特定含水层的单一水样和4个取自水仓的混合水样验证分析,引入质心距评价分析后判别准确率从60%提高到83.3%。研究结果表明,在Fisher判别分析后进行质心距评价分析可提高判别结果的准确度。

运动目标跟踪算法实现

运动目标跟踪算法的目的就是对图象序列进行分析，计算出目标在每帧图象上的位置。我们这里要根据区域分割过程给出的目标质心位置，计算出目标位移，并且根据质心位置的变化判断出目标的运动方向

rssi质心定位

这是关于rssi质心定位的MATLAB程序，程序没错误，而且有误差分析，毕设可用

提高夏克-哈特曼波前传感器光斑质心的定位精度

提出了一种提高夏克-哈特曼波前传感器光斑质心的定位精度算法, 分析了光斑质心的探测误差, 采用与光斑尺寸匹配的探测窗口及插值法提高了图像的分辨率, 并使用二阶矩算法计算了质心位置。采用该算法对含有噪声的光斑图进行图像处理与计算, 并给出了待测件的波前重构示意图。结果表明, 相对于传统算法, 该算法将质心的探测精度提高了约0.8倍。

物体质心动态跟踪

这个程序是基于MFC 和opencv 的，原理是根据动态物体的质心实时检测跟踪，效果不错，欢迎下载

改进的三维加权质心定位算法

针对现有煤矿引爆源(电气火花源)定位方法采用二维加权质心定位算法存在误差较大的问题,提出了一种改进的三维加权质心定位算法。根据电气火花能在周围空间产生电磁波的特点,建立了自由空间下的接收信号强度指示(RSSI)传播模型,利用高斯模型对RSSI信号强度进行修正,得到更准确的测距模型;在三维空间内,合理选择检测点,并引入新的加权因子指数k,求出目标节点的坐标,实现对电气火花源的定位。模拟测试结果表明,该算法具有较高的定位精度,最大定位误差为0.319m,平均误差为0.265m。

论文研究-一种新型提高光斑图像质心精度的去噪方法.pdf

提出了一种新的结合自适应中值滤波和阈值的去噪方法。与其他中值滤波方法不同，这里采用的自适应中值滤波的滑动窗口大小根据窗口内灰度的均值与最佳阈值下目标部分灰度均值和背景部分灰度均值的差别自适应确定。实验结果表明，与仅用中值滤波或仅用简单阈值对图像去噪的方法相比，利用该去噪方法，图像的信噪比提高了10.42 dB，光斑图像质心的精度最大提高了80%左右。