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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著激光技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,現(xiàn)代光學(xué)測(cè)量技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于微位移測(cè)量、波面復(fù)原及物體表面形貌重構(gòu)等科研和和工程領(lǐng)域。與傳統(tǒng)的光學(xué)測(cè)量技術(shù)相比,現(xiàn)代光學(xué)測(cè)量技術(shù)有很多優(yōu)點(diǎn),比如高精度、高靈敏度、數(shù)據(jù)處理靈活。因此,吸引了大量的實(shí)驗(yàn)和理論研究,實(shí)驗(yàn)研究主要體現(xiàn)在測(cè)試方法多種多樣,諸如激光全息干涉法、電子散斑干涉法、云紋干涉法等,雖然各種測(cè)量技術(shù)的具體方法有所差別,但現(xiàn)代光學(xué)測(cè)量技術(shù)總是通過(guò)光干涉圖像的形式表征測(cè)量場(chǎng)的物理屬性,對(duì)光干
2、涉圖像的數(shù)據(jù)處理模型和算法理論進(jìn)行研究是現(xiàn)代光學(xué)測(cè)量技術(shù)中的必備環(huán)節(jié)。在本論文中,作者主要開(kāi)展光測(cè)條紋的數(shù)據(jù)處理模型和算法研究,在圖像建模的基礎(chǔ)上,提出了幾種光干涉圖像的濾波算法和骨架化算法,并通過(guò)對(duì)具體干涉圖分析說(shuō)明了算法的性能,主要研究工作概述如下:
提出了基于離散拓?fù)浞治龅母缮鎴D濾波算法。作者通過(guò)分析基于拓?fù)涮荻葹V波模型的原理和特性,發(fā)現(xiàn)該模型的濾波算法計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)、后續(xù)處理復(fù)雜。基于此,作者基于拓?fù)錆u進(jìn)展開(kāi)理論,將傳統(tǒng)拓
3、撲梯度濾波模型中按照像素?cái)_動(dòng)的思想轉(zhuǎn)換為根據(jù)像素邊界進(jìn)行擾動(dòng)的思想,將拓?fù)浞治鰹V波的方法應(yīng)用在干涉圖去噪問(wèn)題上。數(shù)值實(shí)驗(yàn)和實(shí)際干涉圖分析表明:該模型和算法可以應(yīng)用于快速的干涉圖像濾波處理和噪聲不太大的干涉圖濾波處理。
提出了基于貝葉斯估計(jì)和復(fù)值馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)(Complex-valued Markov Random Field, CMRF)模型的包裹相位圖濾波算法。作者通過(guò)分析傳統(tǒng)的基于貝葉斯估計(jì)和CMRF濾波模型的特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)
4、其各向同性模型對(duì)條紋密集分布的包裹相位圖濾波時(shí),在條紋密集分布處會(huì)出現(xiàn)模糊的現(xiàn)象??紤]到這一點(diǎn),作者結(jié)合包裹相位圖的自身特征,基于貝葉斯估計(jì)濾波的原理和修改的CMRF模型,利用干涉數(shù)據(jù)中處理像素與其鄰域像素間的局部交互信息實(shí)現(xiàn)包裹相位圖的濾波,并通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)和實(shí)際干涉圖處理結(jié)果對(duì)算法的性能進(jìn)行了分析。該算法既可以應(yīng)用于噪聲污染嚴(yán)重和條紋密集分布的包裹相位圖濾波處理,也可以應(yīng)用于條紋稀疏分布的包裹相位圖濾波處理。
提出了兩種基于
5、灰度圖像的干涉圖骨架化算法。首先,作者通過(guò)研究傳統(tǒng)峰值追蹤法(Peaking Tracking Method, PTM)的特點(diǎn),提出了改進(jìn)的PTM,該算法初衷是以圓形干涉條紋的初始骨架點(diǎn)探測(cè)為分析目標(biāo),但也可以用于條紋復(fù)雜分布的干涉圖骨架點(diǎn)探測(cè)。其次,提出了基于定位梯度矢量流場(chǎng)(Gradient Vector Flow Fields, GVF)模型的干涉圖骨架化算法,干涉條紋的方位角作為了一個(gè)有力的援助工具輔助骨架線的探測(cè),實(shí)驗(yàn)表明:該
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