散斑干涉条纹图的总变分去噪方法

去除散斑条纹图中的噪声是电子散斑干涉测量技术的关键问题。提出将总变分图像去噪方法应用于电子散斑干涉条纹图滤波过程中,并对保真系数进行了改进。用总变分模型定义图像的能量函数,利用变分法求得满足能量函数的最优解,将图像去噪过程转化为求解偏微分方程的过程。分别对计算机模拟的条纹图和实验获得的条纹图进行了测试,定性和定量分析的结果表明该技术能够在显著滤波的同时保持条纹的对比度。

散斑干涉条纹图降噪技术比较研究

电子散斑干涉条纹图在形成的过程中引入大量的散斑噪声,有效地去除噪声是电子散斑干涉技术研究的重要课题之一。对电子散斑干涉条纹的降噪方法进行了比较研究,仿真结果表明,传统的空域降噪方式在滤除噪声的同时对图像造成了一定的模糊,降低了图像的对比度。只有在降噪的同时充分地考虑条纹的方向性和条纹密度,才能更好地保留条纹图的结构和对比度,并为下一步提取相位图进行测量奠定一个好的基础。

像面散斑平均尺寸对散斑干涉条纹图的影响

散斑计量中,为了在动态测量中得到清晰的原始散斑条纹图,使更有效的提取相位信息,提出一种改变像面散斑平均尺寸大小对散斑成像影响的方法,进而改善原始散斑条纹图的清晰度。通过分析光路参数F数和放大倍数与像面散斑尺寸大小的定量关系,通过实验进行了验证。实验结果表明,形变量一定,系统放大倍数为1,成像透镜F值为4.5,或者,当F数为2,系统放大倍数为3.5,像面散斑平均尺寸大小为5.841μm,最接近像面尺寸5.86μm成像效果最好,经正余弦算法滤波后,得到的散斑条纹图最清晰,证实了像面上散斑尺寸大小对散斑条纹图的影响。

基于改进全变分的ESPI图像的降噪

图像的降噪是是各种图像信息提取和特征识别的前提。真实的电子散斑干涉条纹图中含有大量的噪声,对后续图像的相位提取造成了一定的影响。本文提出一种基于改进全变分(TV)的电子散斑干涉条纹图降噪方法。首先对图像进行小波分解,然后针对低频图像中含有原始图像绝大部分信息的特点,对小波分解后的图像进行TV降噪处理。实验表明,该方法可有效地去除电子散斑干涉条纹图中的大量噪声,图像的峰值信噪比有明显的提高,提高了散斑图像的降噪效率。

基于二维连续小波变换的ESPI条纹图相位提取方法

提出了一种基于二维连续小波变换的电子散斑干涉(ESPI)条纹图相位提取方法。通过检测二维小波脊确定条纹相位,并引入条纹频率作为向导,有效地避免了相位解调过程中的符号奇异性问题,从而使该算法既能处理开条纹图也能处理闭条纹图,且对散斑噪声具有较强的抑制能力。数值模拟和实验结果表明,该方法在抑制散斑噪声的同时能够有效地提取出条纹相位,对开条纹图和闭条纹图都能处理。