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光电图像技术综合实验
实验目的
- 掌握光电图像技术的基本原理与系统组成。
- 学习光学成像系统、光电传感器及图像处理算法的协同工作方式。
- 通过实验数据采集与分析，验证光电转换特性及图像质量评价方法。
实验原理
光电转换原理
基于光电效应，光信号通过光电传感器（如CCD/CMOS）转换为电信号，其核心关系为：
[ I = k cdot E cdot t ]
( I )为输出电流，( E )为入射光强，( t )为曝光时间，( k )为传感器灵敏度系数。
图像采集与数字化
光学系统（镜头）将目标物体成像于传感器靶面，传感器将光强分布转换为模拟电信号，经模数转换（ADC）后形成数字图像矩阵。
图像处理算法
通过滤波、边缘检测、二值化等操作提取图像特征，
- 高斯滤波：抑制噪声，公式为 ( G(x,y) = frac{1}{2pisigma^2} e^{-frac{x^2+y^2}{2sigma^2}} )。
- Canny边缘检测：基于梯度计算与双阈值处理，定位图像边缘。
实验设备与参数
| 设备名称 | 型号/参数 | 用途 |
|---|---|---|
| 工业相机 | CMOS传感器，1280×1024像素 | 图像采集 |
| 光源系统 | LED可调亮度，色温6500K | 提供均匀照明 |
| 光学镜头 | 50mm焦距，F1.8光圈 | 成像聚焦 |
| 图像处理软件 | OpenCV + Python | 算法实现与数据分析 |
| 标定板 | 陶瓷棋盘格，精度0.01mm | 分辨率与畸变校正 |
实验步骤
光路与系统调试
- 调整光源亮度与均匀性，确保目标区域光照一致。
- 使用标定板校正镜头畸变，记录校正矩阵。
- 设置相机参数：曝光时间50ms，增益10dB，分辨率1280×1024。
图像采集
- 拍摄不同光照强度下的标定板图像（5组，光强范围100-1000lux）。
- 固定相机位置，改变目标距离（20cm-100cm），采集多尺度图像。
数据处理与分析
- 灰度化：将RGB图像转换为灰度图，公式 ( Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B )。
- 噪声分析：计算不同光照下图像的信噪比（SNR），公式 ( text{SNR} = 10 log_{10} frac{mu}{sigma} )，mu)为均值，(sigma)为标准差。
- 边缘检测：对比Sobel与Canny算法效果，统计边缘连续性指标。
实验数据记录表
| 光照强度(lux) | SNR(dB) | 边缘连续性(%) | 分辨率(LP/mm) |
|---|---|---|---|
| 100 | 5 | 72 | 45 |
| 300 | 2 | 85 | 60 |
| 500 | 1 | 92 | 75 |
| 700 | 0 | 95 | 85 |
| 1000 | 5 | 97 | 90 |
结果分析
- 光照强度影响：SNR随光强增加而提升，边缘连续性改善，表明高光强有利于细节提取。
- 分辨率变化：目标距离增大导致分辨率下降，符合几何光学规律。
- 算法对比：Canny算法抗噪能力优于Sobel，但计算耗时增加约30%。
问题与解答
问题1：为什么高光照强度下图像分辨率更高？
解答：高光强提高了传感器信噪比（SNR），增强了弱信号区域的对比度，使高频细节（如边缘）更易被捕捉，从而提升分辨率。
问题2：如何优化Canny算法参数以平衡边缘检测效果与计算效率？
解答：
- 低阈值：适当降低阈值可保留更多边缘，但需避免引入伪边缘。
- 高斯滤波尺寸：减小滤波器尺寸（如3×3）可减少计算量，但可能降低噪声抑制效果。
- 实际应用建议：根据图像噪声水平动态调整阈值，例如通过OTSU法自动计算初始
