在高噪声散斑条纹图中含有大量的噪声,这些噪声极大的影响了图像的质量。条纹图像处理之前一般的要进行图像预处理,通常选用滤波的方法来去除散斑噪声。笔者介绍了目前常用的滤波方法:均值滤波、中值滤波、频域低通滤波和同态滤波等,利用MATLAB编程实现了这些滤波方法,通过比较对散斑图的滤波效果,以及比较通过这些滤波方法滤波后的图像的方差,平滑指数等各项数字指标,总结了各方法的特点。
2022-04-21 15:58:05 2.95MB 自然科学 论文
1
傅里叶变换光谱仪通过获取待测光的干涉信号来反演光谱信息,是重要的光谱测试与分析仪器。受光电探测电路不稳定、干涉模块装调不到位等因素的影响,傅里叶变换光谱仪获得的干涉光谱信号会出现漏采点、过饱和点、噪声点等无效数据点,导致反演的光谱信号出现失真。为此,研究了一种基于小波变换的干涉光谱信号检测方法,该方法能够快速有效地定位干涉信号中多种无效数据点的位置;在此基础上,研究了干涉光谱信号的校正方法,根据无效点所在区间段的信号特征,通过样条插值方法进行数据拟合,校正干涉光谱信号。通过仿真验证了本方法的可行性;搭建了近红外波段傅里叶变换光谱实验系统,并基于该系统进行验证性实验,对获得的干涉信号进行检测与校正,提高了反演光谱信号的准确性。
2022-04-11 20:42:00 9.88MB 光谱学 傅里叶变 干涉条纹 小波变换
1
条纹噪声的去除(去条纹)是遥感图像处理中的一个基本问题,对于后续应用具有重要的实践意义。 这些变分去斑方法取得了令人瞩目的结果,并引起了广泛研究的兴趣。 然而,它们中的大多数专用于从条纹图像中估计清晰的图像,在不考虑条纹的结构特征的情况下,非常关注图像本身,而条纹的结构特征很容易造成图像结构损坏,并在图像恢复中留下残留的条纹。 在本文中,我们平等地对待图像和条带分量,并将图像去块任务自然地转换为图像分解问题。 首先,我们将对条纹的结构特征进行详细分析,并提供有关遥感图像的先验知识。 然后,将它们合并,我们提出了一个基于低等级的单图像分解模型(LRSID),以将原始图像与条带成分完美分离。 这种对条带的低秩约束与以下事实完全匹配:只有部分数据矢量已损坏,而其他部分则没有损坏。 此外,我们进一步利用遥感图像的光谱信息,并将我们的2D图像分解方法扩展到3D情况。 已经对模拟数据和真实数据进行了广泛的实验,以验证所提出算法的有效性和效率。
2022-03-27 11:07:50 5.5MB Decomposition image destriping low
1
本文给出一种判别及细分散斑法中的干涉条纹级数的简单方法。它可以用于确定位移的大小,干涉条纹级数的判别与细分、提高测量精度以及自动分析。
2022-03-23 16:00:52 3.43MB 散斑法 干涉条纹 speckle m
1
干涉测量法是测量科学中最有效的手段之一,而无论是要增大其动态测量范围还是要检测面形的高频误差,都受限于检测的空间带宽,故干涉条纹带宽与波前频谱的关系就成为关注的重点。针对这一需求,结合傅里叶光学理论对干涉条纹带宽与波前频谱的关系进行了理论分析和仿真实验,得到了干涉条纹带宽与波前频谱的数值对应关系。结果表明,干涉条纹强度分布的空间频谱是波前分布函数的空间频谱基础上的扩展,扩展程度取决于波前分布的幅频积。频谱扩展程度与波前分布的幅频积呈正比,波前分布的幅频积越大,空间频谱扩展越宽。根据CCD 分辨率确定干涉图的总带宽,可以计算出能测的波前最大空间频率,对后续研究各种干涉方法的频谱特性以及如何进行频谱带宽的优化分配,从而进一步提高可测面形空间频率的测量范围提供了理论依据。
2022-03-08 09:18:06 2.93MB 测量 条纹带宽 空间频率 波前频谱
1
结合正弦/余弦(sin/cos)滤波技术提出了依据散斑相位条纹图的条纹方向自动选取滤波窗口大小的自适应滤波法。通过计算散斑包裹相位条纹图的条纹方向, 依据相位条纹方向自动选择合适的滤波窗口, 对散斑包裹相位图的sin和cos变换图同时进行自适应均值滤波, 再通过四象限反正切算法得到包裹相位条纹图。实验结果表明, 该滤波法能有效保护条纹相位跳变信息, 对于条纹密度变化较大且形状复杂的散斑包裹相位图, 仍能进行有效的条纹滤波处理, 滤波后的相位条纹图更逼近于原始条纹走向。
2022-03-07 20:09:54 17.02MB 图像处理 自适应滤 正弦/余弦 相位条纹
1
相位掩模空间载波干涉图的处理精度直接影响着动态干涉仪的性能。根据相位掩模的特点,提出了一种基于傅里叶分析的相位掩模空间载波干涉图的处理方法。该方法将采集得到的全分辨率干涉图进行像素空间重组得到一幅线性空间载波干涉图,然后采用傅里叶变换提取相位,最后再通过像素空间重组得到全分辨率的相位信息。实验结果表明,四步相移算法相位误差的峰谷值和均方根值分别为0.7467λ和0.0348λ,而傅里叶分析法相位误差的峰谷值和均方根值分别为0.2989λ和0.0088λ,因此傅里叶分析法的精度高于四步相移算法。
2022-03-03 16:12:55 4.49MB 测量 条纹分析 相位掩模 空间载波
1
此函数生成径向条纹
2022-02-23 12:29:03 1KB matlab
1
质量图导向算法的目的是在所有可能的去包裹路径中找到一个可靠性最高路径,以该路径的积分结果作为去包裹结果。通常用一个质量图来引导该积分路径。质量图是一个和包裹图等大的图像,像素中的各个像素点存储的是包裹图对应像素点的可靠性,称为质量值。其中高质量值像素点优先被去包裹,而低质量值像素点较后被去包裹。这样出现在低质量区域的错误会被限制于该局部,而不会影响到全局。通常用于生成质量图的参数有很多,比如调制度,相干系数,伪相干系数,二阶导数等。 资源共包含一下内容: d1.mat 表示物体包裹图 d2.mat 为底板包裹图 Quantity.mat 为质量图 Nuwfq.m 质量图导向法函数 wrap.m 质量图导向法函数用到的子函数 程序使用说明 运行程序后,需要在质量图中任意位置选取一个点,来引导该积分路径,当选定积分路径起始点后,会给出相应的解包裹相位。 适用范围 适用于条纹投影;全息干涉等实验。
有效去除数字散斑条纹图中的噪声是散斑干涉测量技术中的关键问题。提出了一种基于Goldstein滤波的数字散斑条纹图平滑方法。该方法需要将散斑条纹图中的干涉相位转换为矢量空间中的单位矢量,并进行快速傅里叶变换(FFT), 得到其频谱,然后对频谱进行加权处理,从而抑制噪声的频率成分,再将加权处理后的频谱变换到空间域,计算干涉相位,得到原始散斑条纹图的滤波结果。将该滤波方法运用于四步相移数字散斑干涉条纹图像处理。实验结果表明,该方法在滤除散斑噪声的同时能够有效地保护散斑条纹图的轮廓和细节信息,增强了散斑干涉条纹的对比度。
2022-01-24 22:27:40 5.59MB 图像处理 Goldstein 数字散斑 傅里叶变
1