基于Goldstein滤波的数字散斑条纹图降噪方法

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。     

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。     

结合非连续性测度的方向偏微分方程在电子散斑干涉中的应用

近年来,电子散斑干涉测量技术(ESPI)在光学粗糙表面的变形测量和无损检测方面应用广泛。应用该技术时,条纹图中大量的散斑噪声给提取条纹信息带来了极大的困难。偏微分方程图像滤波方法是一种方案灵活、处理效果良好的图像去噪方法,尤其是方向偏微分方程,因其只沿着条纹方向进行滤波,更适合电子散斑干涉条纹图。由于条纹图的疏密程度不同,因此在考虑滤波方向的同时,还应考虑不同位置像素点的滤波程度。该文在方向偏微分方程基础上引入非连续性测度,提出结合非连续性测度(DCM)的方向偏微分方程。利用该方程对模拟的条纹图以及实际获得的条纹图进行滤波,实验结果表明该文方法能够充分滤除稀疏条纹处的噪声,同时有效保持密集条纹处的重要特征。     

基于同态滤波的电子散斑干涉图像处理

由于散斑具有可测的强度和确定的相位,正逐渐被人们重视和进一步研究,现广泛应用于无损检测领域。电子散斑干涉条纹图上总是附带大量的随机散斑颗粒噪声。一般来说,散斑图像记录的变形信息主要集中在低频部分,而噪声主要在高频部分。为了得到变形物体的连续相位分布,需要用适当的方法对散斑干涉条纹图像进行滤波降噪处理。同态滤波是一种将亮度范围压缩和对比度增强的频域处理方法。采用基于同态滤波原理设计出的新的低通滤波器,将其运用于3步相移电子散斑干涉条纹图像处理,并从理论上进行了详细的论述。结果表明,运用该滤波器处理散斑条纹图像,过滤了大量的散斑颗粒噪声,增强了散斑干涉条纹的对比度。     

基于深度学习的激光剪切散斑干涉无损检测缺陷识别

剪切散斑干涉技术通过测量物体表面变形来推断其内部缺陷,具有高灵敏度、检测范围广、精度高等优点,是一种极具潜力的复合材料无损检测技术。目前缺陷识别主要采用人工方式,而人工识别不但检测效率低且受到专业性限制。为了提高剪切散斑干涉无损检测方法中的缺陷识别精度和效率,本文提出基于深度学习剪切散斑干涉缺陷识别方法。利用高精度四步相移技术获取剪切散斑相位条纹高质量成像;引入了应用广泛的YOLOv5和Faster R-CNN目标检测算法,通过实验采集了大量的缺陷图像,分别用YOLOv5和Faster R-CNN两种算法获得训练模型。然后将这两种模型分别应用于剪切散斑干涉无损检测中的复合材料缺陷检测。最后,实验从检测速率和检测精度方面对模型识别效果进行了对比分析。实验结果表明,激光剪切散斑干涉技术结合深度学习的方法能有效地实现剪切散斑干涉无损检测的缺陷自动识别,Faster R-CNN和YOLOv5的检测速率分别能达到11 f/s和50 f/s,并且两种深度学习算法的平均精度均能达到92%以上,验证了提出方法的可行性。     

基于模糊系统的散斑噪声滤波器

为了能有效滤除散斑噪声,提出了一种以模糊系统为基础的散斑噪声滤波器。这种滤波器包括了一个模糊推理系统,一个边缘检测和膨胀模块和一个图像合成器。模糊推理系统包括5个输入和1个输出,负责对散斑噪声图像进行滤波处理,其参数通过克隆选择优化算法训练优化得到。边缘检测和膨胀模块用于区分图像的边缘区域和光滑区域,图像合成器则是根据边缘检测和膨胀模块获取的信息分区域对滤波输出图像进行合成。文中将该方法与其他几种常用的散斑噪声滤除方法进行了比较,实验结果表明,与其他方法相比该方法可以显着减少图像的散斑噪声,同时保留边缘、细节等有价值的信息。     

基于小波变换的ESPI图像去噪及边缘提取

电子散斑干涉条纹的强噪声特性使其信噪比过低,常用的图像滤波方法对于散斑干涉条纹都存在一定的不足。针对散斑条纹的特点,建立了自适应滤波与小波变换相结合的组合迭代滤波方法。在对散斑条纹预处理基础上,通过选择不同的小波函数以及更改分解层次和函数中的阈值达到不同的滤波效果。经反复试验,对于不同的小波基,采用4层分解,阈值为0.15～0.3时与自适应滤波的迭代效果最好。在滤波的基础上对图像进行了二值化,并采用Sobel算子对其进行边缘提取,最终得到电子散斑干涉条纹的边缘分布图。结果表明,该方法可以有效消除条纹图中的散斑噪声,并且条纹的边缘得以较好的保留。     

基于MATLAB的数字散斑条纹图滤波比较

数字散斑照相术提取的数字散斑条纹图存在信噪比低、强度弱的特点,因此需要对图像进行滤波除噪。为了比较不同的滤波方法对散斑条纹图的除噪效果,笔者在MATLAB中采用中值滤波、巴特沃斯低通滤波、指数低通滤波以及同态滤波对提取的条纹图进行处理并就处理结果做出了分析比较。实验结果表明,以上方法都能从噪声中提取信号,其中中值滤波除噪效果最好。     

散斑噪声污染的激光水下图像滤波算法

水是一种特殊的介质，在激光水下图像中总存在因水的后向散射引起的散斑噪声。充分利用形态学的不同结构多元方向形态滤波的多分辨率特性，以及形态学运算固有的能将大量的复杂图像处理运算转换为基本的逻辑与移位运算的组合来完成的特点，提出了一种多方向的形态滤波算法。不仅有效地抑制了因海水后向散射引起的散斑噪声，同时保留了激光水下目标图像的几何结构细节特征，实验表明这是一种有效的滤除水下激光图像散斑噪声的快速滤波算法。     

基于主元分析的随机相移散斑图分析算法

剪切散斑相移干涉术需要提取物体加载后的动态相位变化,因此提出一种基于主元分析的随机相移散斑图分析算法。该算法采用相关计算法从随机相移散斑图中获得随机相移条纹图,然后利用主元分析算法(PCA)从一组随机相移条纹图中提取动态相位分布。实验结果表明,相关计算法处理散斑图所得的随机相移条纹图具有较高信噪比,PCA提取的相位具有较高的精度和效率。该算法无需迭代计算,对随机相移条纹图的空间载波频率没有严格的要求,适合动态剪切散斑干涉测量。     

基于剪切散斑干涉的薄壁金属粘接质量评估

薄壁金属粘接结构是国防工业中常见的结构类型,其界面粘接质量无损评价一直是国内外研究的热点和重点。本文基于数字剪切散斑干涉技术,利用四步相移法构建了剪切散斑干涉测量系统,详细分析了铝蒙皮粘接铝合金平板试件上不同粘接质量区域在负压载荷下的剪切散斑干涉条纹和离面位移场。实验结果发现粘接质量高低可通过剪切散斑干涉条纹图疏密程度表征。干涉条纹随着粘接质量增强逐渐稀疏,在局部弱粘情况下会出现类似脱粘状态的条纹分布。此外,本文利用Cohesive单元模拟胶粘层,计算分析了铝蒙皮粘接试件有限元模型在负压加载下离面位移场。数值结果与光测实验结果相吻合,验证了利用剪切散斑干涉技术评价薄壁金属界面粘接质量的可行性。     

投影辅助的数字剪切散斑干涉扫描检测技术

数字剪切散斑干涉技术已被广泛应用于复合材料无损检测,但常规检测面积有限,难以完成大尺寸复合材料的缺陷检测。提出了一种投影辅助数字剪切散斑干涉大尺寸复合材料扫描检测方法,该方法基于数字剪切散斑干涉技术并利用辅助投影引入额外表面特征,通过分视场间投影图的单应性矩阵计算分视场间实物图和散斑干涉图的全局匹配和坐标统一,完成了投影图-实物图-干涉图的多视场扫描与匹配拼接,同时在单视场检测引入4f光路及超广角镜头扩大单次检测面积。实验结果表明:此扫描检测系统能够实现缺陷位置、尺寸较精确的测量,位置定位均方根误差为7.0 mm,尺寸测量误差的均方根值为4.9 mm。在1.2 m的工作距离下单次检测面积可达600 mm×500 mm,全局扫描检测面积高达3.5 m×4.0 m。此方法具备抗刚体位移干扰强,缺陷检测灵敏度高的优点,适合大尺寸高性能复合材料无损检测现场使用。     

电子散斑干涉条纹处理偏微分方程方法的回顾与展望

介绍了偏微分方程(PDE)图像处理的基本原理,构造偏微分方程模型的变分法和常见的滤波模型,并给出常见滤波模型的能量泛函。回顾了近几年偏微分方程图像处理技术在电子散斑干涉(ESPI)条纹处理中的应用成果,包括应用偏微分方程图像处理方法同时实现电子散斑干涉条纹图和相位图的滤波和增强处理,提出用于密集电子散斑干涉条纹处理的方向偏微分方程模型及提取电子散斑干涉条纹骨架线的偏微分方程方法。介绍了这些方法与传统方法相比的优势,并进一步展望了偏微分方程图像处理在光测技术中的发展趋势。     

一种数字剪切散斑检测离面位移的计算方法

本文在阐述数字剪切散斑条纹及条纹骨架线的获得方法的基础上,对条纹骨架线沿剪切方向进行相位拟合,从而获得与离面位移导数成比例的相位变化曲线。通过引入高斯插值函数,即可定量标定出离面位移分布。同时进行了理论模拟和实验研究,结果表明该方法切实可行。为数字剪切散斑定量检测离面位移提供一种有效的计算方法。     

激光无损检测中基于调制度的图像自适应滤波研究

激光散斑图像在成像时不可避免地受噪声乘性调制,因此去除噪声是激光散斑图像处理的一项重要任务.本文在分析和对比了不同滤波算法的特点之后,基于调制度能够度量像素可靠程度,结合均值滤波,提出了基于调制度的条纹图像自适应均值滤波算法,并将其应用在激光无损检测图像去噪中,实验结果表明该算法优于普通的均值滤波,在抑制散斑噪声的同时有效保护了边缘等细节信息.     

多尺度分辨分析关联的剪切波变换乳腺超声图像去噪

本文提出了一种基于多尺度分辨分析关联的各向异性剪切波乳腺超声图像噪声滤除算法,提出的方法可以有效滤除乳腺超声图像中的散斑噪声,较好地保留了图像的细节信息,极大的提高了乳腺超声图像的质量。     

基于Curvelet变换的ESPI图像散斑噪声抑制算法研究

重点研究了Curvelet变换的去噪原理及方法,并结合ESPI条纹图中散斑乘性噪声的特性,提出了改进的Curvelet变换去噪方法,即在去噪之前,先将图像进行对数变换,使得乘性噪声变成加性噪声,然后再进行Curvelet变换去噪,这样会更有利于噪声与边缘信息的分离。并把该方法应用在对轮胎的激光无损检测图像处理系统中,实验结果表明该方法在有效去除散斑噪声的同时,较好地保持了条纹图的边缘细节信息。     

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。     

能量分布识别相位畸变的自适应双域滤波方法

在基于能量分布识别相位畸变方法中,条纹图像的质量是影响畸变识别精度的主要因素之一。为了准确辨别条纹相位畸变,需对条纹图像进行滤波处理,滤除图像中的噪声以及背景信息等。提出了一种基于能量分布的自适应图像滤波方法,通过傅里叶变换将图像转换为能量分布图,根据畸变与未畸变图像能量弥散度差值大小对小波滤波的阈值进行调整,旨在寻求能量弥散度差值最大的阈值作为针对当前图像的滤波方法可接受阈值。通过对单空域、单频域以及双域滤波方法进行实验验证,结果表明单一使用空域或频域滤波处理,畸变图像与未畸变图像能量分布差别在1.4 %~3.2 %,使用非自适应双域滤波方法进行滤波处理,能量分布差别在7 %以上,而采用自适应双域滤波方法进行滤波处理,能量分布差别超过8 %。自适应双域滤波方法显著提高了能量的识别精度。     

一种基于图像结构保持降低SAR图像斑点噪声的非局部均值滤波

本文提出一种针对合成孔径雷达（SAR）图像保持结构的斑点去除（SPSR）非局部均值滤波算法,它基于图像的非局部自相似性。该SPSR算法的独特之处在于对相似结构中像素的辨识度强,因此可在散斑滤除的过程中避免图像模糊。为缓解散斑噪声对相似性测量的影响,两级过滤方案引入其中。滤波的第一阶段旨在得到一个结构相似性更精确的相似值,然后依据相似度大小对这区域实施强度不一的扩散滤波。与传统滤波器相比,该算法大大提高了散斑滤除的性能,同时,图像的结构保持更完好。