针对多光谱成像系统采集的织物图像的颜色色差分析问题, 提出了一种基于仿射变换与Levenberg-Marquardt (LM)算法的图像配准方法。从配准角度出发, 利用提出的配准方法将标样图像与打样图像配准后进行空间色差分析。多光谱系统采集的织物图像的形变, 包括平移、旋转、缩放和错切变换, 符合典型仿射变换模型。提出一种新的方法来估计仿射变换矩阵, 该方法对两幅图像的对数极坐标幅度谱积分曲线进行匹配, 将仿射变换矩阵求解转化为一个非线性最小二乘拟合问题, 进而利用LM算法搜寻最优参数值, 同时引入分块配准以得到更好的配准效果。实验结果表明, 与传统基于Fourier-Mellin配准算法和基于尺度不变特征变换的特征点配准算法相比, 提出的算法可获得更好的配准效果, 可有效解决具有周期性元素的织物图像配准问题, 有助于织物图像色差评估。

为了克服返波管太赫兹连续波成像系统所获取图像存在的对比度低、干涉条纹强等缺陷,较好地区分出目标和背景,避开不规则干涉条纹的干扰,采用基于模糊局部信息C均值的聚类算法用于目标检测,并针对太赫兹图像性质,对其中的隶属度函数进行了改进.结果表明,新的聚类分割算法适用于具有不规则条纹干扰下的太赫兹连续波图像,能较好地提取出图像中的目标,较经典图像聚类算法具有更好的目标检测精度.