光学精密工程ＯｐｔｉｃｓａｎｄＰｒｅｃｉ第２０卷第５期２０１２年５Ｖｏｌ２０ＮｏＭａｙ２０１１００４－９２４Ｘ（２０１２）０５－应用属性距离加权平均滤波提高ＣＣＤ光斑的亚像素定位精度熊刚，丁天怀＊，王鹏（清华大学精密仪器与机械学系，北京１０００８４）摘要：针对现有滤波方法无法克服ＣＣＤ光斑信号的噪声去除和特征保持之间的矛盾，由图像噪声引起的随机误差成为影响光斑定位精度主要因素的问题，提出了用属性距离加权平均（ＡＤＷＡ）方法对光斑图像进行滤波处理的方案。根据含噪信号的属性分离信号和噪声，通过增加属性的方式来进一步缓解噪声去除与信号特征保持之间的矛盾。实验结果表明，在基于位置、幅值的二元属性距离加权平均（２－ＡＤＷＡ／ＬＶ）的基础上，引入“梯度”属性构成３－ＡＤＷＡ／ＬＶＧ后对光斑信号进行滤波处理，能将光斑定位精度提高２０％以上，使定位结果标准差减小到０．０２４ｐｉｘｅｌ。实验表明，用ＡＤＷＡ对光斑信号滤波，可通过挖掘和引入新的属性来进一步去除光斑信号噪声同时增强信号特征保持效果，从而为提高光斑的亚像素定位精度提供一条有效途径。：ＴＮ３８６．５文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３７８８／ＯＰＥ．２０１Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｓｕｂ－ｐｉｘｅｌｌｏｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒＸＩＯＮＧＧａｎｇ，ＤＩＮＧＴｉａｎ－ｈｕａｉ＊，（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｒｅｃｉｓｉｏｎＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓａｎｄＭｅｃｈａｎｏｌｏｇｙ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓｅｘｉｓｔｉｎｇｆｉｌｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｃｏｕｌｄｎｏｔｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｃｏｎｔｒａｄｉｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｎｏｉｓｅｒｅｍｏｖａｌａｎｄｆｅａｔｕｒｅｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｆｏｒｔｈｅｌｉｇｈｔ－ｓｐｏｔｓｉｇｎａｌｓｏｎａＣＣＤ，ｔｈｅｒａｎｄｏｍｅｒｒｏｒｒｅｓｕｌｔｅｄｆｒｏｍｉｍａｇｅｎｏｉ－ｓｅｓｈａｓｂｅｃｏｍｅａｋｅｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｏｎｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｌｉｇｈｔ－ｓｐｏｔｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｅｒｅ收稿日期：２０１２－０１－２８；修订日期：２０１２－０３－０１．基金项目：清华大学校企合作资助项目（Ｎｏ．ＡＤＷＡ／ＬＶＧｆｏｒｍｅｄｂｙａｄｄｉｎｇａｎａｔｔｒｉｂｕｔｅ"ｇｒａｄｉｅｎｔ"ｔｏ２－ＡＤＷＡ／ＬＶ．ＩｔｃｏｎｃｌｕｄｅｓｔｈａｔｗｈｅｎｔｈｅＡＤＷＡｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｎｏｉｓｅｔｈｅｌｉｇｈｔ－ｓｐｏｔｉｍａｇｅ，ｔｈｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｃａｎｂ少。鉴于此，本文从光斑图像的噪声去除着手从减小光斑定位随机误差的角度来研究提高光斑亚像素定位精度的方法。首先，通过分析指出制约亚像素定位精度的关键性因素是图像滤波，接着提出用属性距离加权平均（ＡＤＷＡ）滤波方法来克服该关键性制约因素，最后由实验证明用ＡＤＷＡ方法进一步提高光斑引言１基于红外、激光的光学检测技术，很多都可归结为光斑位置的定位检测，通过检测目标光斑在ＣＣＤ等成像器件上的像素位置来反映被测量的大小。由于ＣＣＤ等成像器件的像素分辨率总是有限的，光斑位置的整像素定位精度常常满足不了科研和工程的需要，因此人们采取各种措施来实现光斑位置的亚像素定位检测。现有的光斑亚像素定位检测方法包括硬件方法和软件方法两大类。硬件方法主要是通过对成像器件的像素移位脉冲计数、或者用多个成像器件在空间上错开排列来实现像素细分。由于硬件方法增加了系统成本和复杂性，其亚像素检测精度也只能达到零点几像素，故实际应用很少。软件方法分为两类。一类是灰度质心法，用光斑图像的灰度重心所对应的像素位置坐标值作为光斑位置的定位结果。这类方法的研究重点是改进光斑与背景之间的分割方式以及提高灰度积分算法的精度。另一类是拟合形心法，将光斑灰度分布或边缘轮廓拟合为对称的函数或几何图形，以该函数或几何图形的对称中心作为光斑位置的定位结果，研究重点是改进拟合函数模型，用边缘检测算子［１］、Ｈｏｕｇｈ变换［２］、Ｚｅｒｎｉ...