单幅干涉条纹图相位提取新算法

散斑干涉测量中,得到的干涉条纹图必须通过提取当中的真实相位才能够得出所测的物理量。从干涉条纹图中提取相位常用的相移法,过程复杂、对环境要求较高,而且要通过解包裹运算才能求得真实相位,容易产生误差。通过希尔伯特变换,基于离散余弦求解泊松方程的方法,提出从单幅干涉条纹中提取真实相位的新算法。通过实验分析,本文提出的新方法能够有效地从单幅干涉条纹中提取真实相位,并且在现实情况中,本文提出的新方法从单幅干涉条纹图中提取相位误差小于相移法,而且运行速度快,为从干涉条纹图中提取真实相位提供了新的参考。     

基于二维连续小波变换的干涉条纹图相位的提取

在光学测量领域中,干涉法具有极其重要的意义。针对干涉条纹图相位的提取,提出了一种基于二维连续小波变换的干涉条纹图相位提取的新方法。在文中提出的算法中,为了降低计算时间,在计算过程中引入快速傅里叶变换,并提出将传统二维连续小波变换中的连续的尺度因子和旋转角用离散的尺度因子和旋转角代替,这样就解决了二维连续小波变换算法计算耗时的问题。通过仿真和实验发现,该方法可以快速准确的提取出干涉条纹图的相位,对于有缺陷的干涉条纹图,可以实现缺陷的修复并获得其相位图,并收到了比较不错的效果。     

相位拼接闭合条纹干涉图处理技术

二维傅里叶变换法处理闭合条纹干涉图时,解调的相位含有符号突变.为矫正符号偏差,提出一种算法,通过一对正交的半侧低通滤波器得到4个含有符号突变的相位面,将其中符号正确的部分进行拼接以得到正确的相位分布.该方法计算量小,并且能有效避开符号突变位置的相位失真区域;选择了合适的滤波窗,并对干涉条纹圆心附近区域的相位进行单独低通...     

条纹图像相位提取方法研究

条纹图像的相位提取在现代干涉测量中起着十分重要的作用。从算法原理、研究现状和适用范围等几个方面对比分析了现有的几种条纹图像的相位提取方法,包括相移法、载波法和基于经典算法的相位提取方法。经分析发现,相移法理论上具有较高的解调相位精度,但需获得多幅不同相位的条纹图和保持机械稳定性,这使得其只适用于静态或准静态干涉测量;而在瞬态或动态干涉测量中,载波法能从单幅图像中获得相位,自动化程度高,且对外界环境要求低,适用于开放条纹;基于经典算法的相位提取方法通过评价函数的设计及参数优化来获得相位,但处理时间相对过长,适用于封闭条纹。综合分析,载波法具有更广泛的应用前景。     

利用残余点优选InSAR干涉相位条纹图的研究

该文基于相位展开中残余点的概念,深入研究了残余点发生概率与配准精度间的内在联系,根据所得出的模型,提出以残余点的数目作为衡量不同配准结果的准则。挑选出最佳的条纹图,从而最大程度地减小数字高程图中因配准所引起的误差．实际数据的研究表明,该方法简便精确、行之有效．     

基于解析图像的小波变换光学载频干涉全息图相位重建方法

将解析图像和实数小波变换(WT)相结合应用到光学载频全息图分析中。首先对载频全息图进行希尔伯特变换构造解析图像,然后对解析图像进行WT,提取小波脊处对应的WT系数的相位信息即可得到载频全息图的相位信息。由于母小波优秀的空域局部化能力,使得因全息图边缘不连续引入的误差被限制在局部区域。同时,由于不需要人工滤波操作,所提方法一定程度上解决了载频全息图的频谱混叠问题。给出了严格的理论公式推导、计算机模拟和实验验证。     

二维虚光栅移相莫尔条纹相位提取算法

目前二维干涉图所采用的相位提取算法大多以傅里叶变换法为主,而傅里叶变换法对噪声比较敏感。虚光栅移相莫尔条纹法具有较高的提取精度,而且抗噪性较好。在一维干涉图的基础上,提出了一种适用于二维干涉图相位提取的二维虚光栅移相莫尔条纹法,该方法通过构造一定相移量的二维虚光栅实现相位提取。与傅里叶变换法对比研究的仿真结果表明:对于同一幅二维干涉图,在干涉图不含噪声的情况下,傅里叶变换法与该方法的相对重构误差分别是5.52%和3.46%;在干涉图含噪声的情况下,随着噪声的增加,该方法在抗噪性方面的优势越来越明显。对二维横向剪切干涉仪零位校准装置所采集到的二维干涉图进行处理,实验结果表明,傅里叶变换法和该方法所得到的测量结果均方根值分别为0.0053λ和0.0037λ(λ=632.8 nm)。     

基于空间载波条纹图的相位提取方法研究进展

介绍了几种基于空间载波条纹图的相位提取方法,包括正弦拟合法、卷积法、傅里叶变换法和小波变换法,并对这些方法进行了综合比较.重点讨论了对傅里叶变换法的精度限制因素,并总结了对其改进的各种途径.     

实时全息干涉位移测量的自动化

实时全息干涉法可以观察记录整个测试过程中条纹图的动态变化,在传统的位移测量应用中只能通过条纹的变化给出定性分析结果。简述了实时全息干涉法进行微小位移测量的原理,根据实时全息干涉条纹和希尔伯特变换的特点,提出了利用希尔伯特变换法进行实时全息干涉位移测量的定量分析方法。实验表明：利用希尔伯特变换法可以自动提取实时全息干涉测量过程中全场各点在任意两个时刻间的相位变化傅,从面塞零位移测量鲍自动化、定量化。     

动态散斑相位的希尔伯特变换分析方法

为了精确地测量物体表面的动态形变过程,提出了 一种基于希尔伯特变换的相位分析方法。形变过程通过连续采集的散斑干涉图序列来记录和 分析,动态散斑的二维相位分布通过逐点希尔伯特变换和整幅 干涉图的相位展开相结合的方法获得。在时域中,将成像器件的各个像素点视为独立的探测 单元,得到了 包含形变信息的一维时域干涉信号,在去除干涉信号的背景强度之后,利用希尔伯特变换和 三角变换相结合 的方法提取相位差以避免干涉信号调制强度波动所带来的影响。在空域中,使用傅里叶相位 滤波器进行去 噪处理,并通过基于离散余弦变换(DCT)的相位展开得到连续相位分布场。对橡胶板的动态 形变进行了实时测量, 获得了不同形变时刻的相位分布图,其中单幅可分辨的最大条纹数为26,对应的形变测量最 大值为6.92μm。实验结果显示:本文方法计算简单,易于实现,适 用于动态散斑的相位分析。     

点云边界快速精确提取算法

点云边界提取是点云三维重建中极其关键的一步, 现有的边界提取算法大多采用一种 判别准则进行边界点提取,导致提取的效率低或者提取效果不理想。针对上述问题,本文提 出一种快速精确的点云边界提取算法,其包括粗提取与精提取两个步骤。粗提取中对任意点 ,利用Kdtree搜索其近邻点,对该点与其近邻点构成的单位法向量进行叠加,依据叠加后 向量的模长与近邻数的比值粗提取出边界点;精提取中对于粗提取出的边界点,搜索其近邻 点并依据近邻点拟合成平面,再将近邻点投影到该平面上,根据判断点的投影点与近邻点的 投影点连线间的最大夹角精确提取出边界点。使用地面与机载两类不同的点云数据验证本算 法,实验结果表明:本算法均可以准确提取出这两种点云的边界点,同时在提取机载点云边 界上效率提高了6.8倍,在地面点云中提高了2倍。本文算法可用于快 速提取边界点,有利用后续点云重建。     

基于一维快速傅里叶变换的相位去包裹算法

提出了一种新的相位去包裹算法，主要针对那些条纹数少，条纹质量相对较好，仅仅是由于少数低调制度点、散斑点、噪声或灰尘引起的去包裹失败的情形。该算法基于一维ＦＦＴ（快速傅里叶变换），简单且易于实现。     

相邻区域位相去包裹免疫算法

本文根据位相的分布特点提出了一种简单有效的相邻区域位相去包裹免疫算法 ,可以对含有噪声和无效数据区的包裹位相图进行正确去包裹 ,不需要先识别误差点 ,去包裹过程与路径无关 ,算法简单 ,可以有效地解决去包裹误差扩散问题 ,消除“拉线” ,现象。同时 ,仿真结果也证明了此种算法的有效性和健壮性     

基于规则化条形图的相位展开方法

为了便捷和可靠的展开光栅投影相位轮廓术中的相位主值,提出一种基于规则化条形 图的相位展开方法。该方法将周期次数信息赋予规则化的辅助图像中,并投影到物体表面由 数字相机同步采集,再经过分析处理即可辅助相位主值展开。通过分析相位主值的跳变规则 来确定辅助图像的灰度分布,形成规则的条形辅助图,将其投影到物体表面,受到与相位场 相同的调制作用,再根据其灰度分布即可解出周期次数信息来引导相位主值展开,同时给出 了相位主值跳变位置附近周期次数的调整方法,整个测量过程仅需额外投影一幅预先编制的 条形辅助图像即可。仿真和真实实验证明了本方法的可行性和可靠性。与传统方法相比,本 文方法兼顾了相位展开的速度和可靠性。     

三维形貌测量中基于错位条纹的解相位方法

针对光栅投影法三维测量中的相位展开问题,提出一种用四步相移法求取折叠相位的解决方案.在相移图中,提取带有90°相移的4个单周期正弦条纹,对4个单周期正弦条纹进行编码组合,生成错位条纹.测量中,摄像机获取的错位条纹图像和相移图像按灰度值相减,得到4幅条纹差图,提取各差图中灰度值为零的条纹,依此确定错位条纹图像中各个单周期...     

基于子图像特征的目标提取方法

针对特定目标提出一种新的基于子图像块的目标提取方法。先对图像分块,再对分块后的特征图重新构建特征量并进行阚值分割,从而实现粗检,辅以知识确定目标的大概区域,最后借助边缘特性提取出精确目标。试验结果表明,该方法计算量较小、便于硬件实现,对于复杂自然背景中对比度低及不均匀光照条件下的一定形状尺寸的目标提取获得满意效果。     

自然摆放的手图像指根点提取方法

现有指根点提取方法多是针对有较高摆放要求的 手图像,当摆放方式没有严格遵守摆放要求时,便不能正确提取指 根点。针对自然摆放的手图像,本文提出一种指根点提取方法。首先确定图像中能够穿过食 指、中指、无名指和小 拇指的检测列位置,并做出检测列的梯度图像;然后通过提取梯度图像中4个峰值与4个谷值 的坐标,定位每个手指的上、 下边界点坐标,再根据每相邻两个手指间的边界点距离大小判断出这两手指的摆放状态即张 开或并拢;最后根据每相邻两手 指不同的摆放状态采用基于Roof边缘线跟踪方法或基于Step边缘线跟踪方法进行跟踪,其跟 踪终点作为对应的指根点。方法 基于灰度图像,有效回避了图像二值化及轮廓提取操作,提高算法运行速度。利用自建小型 自然摆放图库进行测试,结果表明,正确提取率可达97.14%,验证了方法的可行性和有效 性;方法能够避免手指张开程度产生的影响,体现了方法的优越性。     

基于核方法的探地雷达目标特征提取方法

把核方法引入探地雷达目标特征提取中,先对雷达特征数据进行基于核的非线性变换投影到高维空间;然后在高维空间应用传统的探地雷达目标特征提取方法（LDA方法和PCA方法）提取雷达数据特征。对PCA、LDA、基于核方法的PCA和基于核方法的LDA四种探地雷达目标特征提取方法进行对比研究,对实测数据处理的结果表明：无监督的学习方法不适合探地雷达目标特征提取,所提基于核方法的LDA探地雷达目标特征提取方法效果最好。并详细阐述了基于核方法的LDA探地雷达目标特征提取方法。