【摘要】：圖像在信息的傳播中具有重要的作用和意義。近年來,隨著計算機技術(shù)的不斷提高,圖像處理在醫(yī)學(xué)、光學(xué)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)等范圍的應(yīng)用得到了快速發(fā)展,人們對圖像處理的精確度要求也越來越高。在電子散斑干涉測量技術(shù)(Electronic speckle pattern interferometry,ESPI)方面,降低圖像的噪聲對該領(lǐng)域的研究具有重要意義。電子散斑干涉測量技術(shù)由于方法簡單、可實現(xiàn)無接觸全場實時測量、抗干擾能力強等優(yōu)勢而被廣泛應(yīng)用在物體內(nèi)部及表面的全場無損檢測中,可進行形變、內(nèi)部損失及位移方面的實時檢測。散斑相位圖的獲得需要從ESPI圖像中提取相位,而大量固有噪聲的存在影響了相位的準確提取。因此,散斑條紋圖像的濾波,成為散斑條紋圖處理中首要的環(huán)節(jié),在盡可能濾除噪聲的同時,還要保持條紋圖構(gòu)造的完好性和圖像邊緣信息的完整性。本論文主要對ESPI圖像的降噪技術(shù)進行研究。傳統(tǒng)的ESPI圖像的降噪方法較簡單,容易操作,但是對于散斑條紋圖內(nèi)的復(fù)雜噪聲,噪聲濾除效果并不明顯,不僅殘留較多噪聲,而且降噪后的圖像較模糊。擁有各向異性擴散特征的TV(Total Variation)降噪模型對噪聲的濾除效果良好,但在減少噪聲的進程中會出現(xiàn)階梯效應(yīng)。本論文利用TV降噪模型和小波分解的優(yōu)勢,提出一種改進的TV降噪方法,利用小波分解減少圖像中的部分噪聲,在一定程度上改善了圖像降噪的效果,并且提高了降噪效率。同時,本論文還研究了自適應(yīng)全變分降噪模型,能夠按照噪聲的水平自適應(yīng)調(diào)整參數(shù),正則化項和保真項兩者的聯(lián)系能夠更好的得到平衡。為了讓圖像的信息保留更加完整、減少自適應(yīng)全變分降噪模型的階梯效應(yīng),本論文提出了基于BM3D(Block-Matching and 3-D filtering)的自適應(yīng)全變分降噪方法,可以更加有效的保護圖像的邊緣信息,并進一步解決了改進TV降噪方法的圖像信息丟失問題。改進的基于BM3D的自適應(yīng)全變分降噪模型可以在去除噪聲的同時保持條紋圖結(jié)構(gòu)的完整以及條紋圖像的邊緣特征,對于噪聲比較嚴重的條紋圖像也可以獲得較好的降噪效果。本論文的主要創(chuàng)新點是:1.提出了改進的TV降噪方法,將TV降噪模型和小波分解相融合,充分利用低頻條紋圖進行TV濾波。從仿真實驗結(jié)果可以看出,改進后的方法降噪效果優(yōu)于傳統(tǒng)的濾波方法,且降噪效率明顯提高。但是,圖像通過小波分解后會丟掉些許信息,從而導(dǎo)致圖像本身信息的不完整,這一缺陷會對未來條紋圖像的相位提取及解包裹造成一定的影響。2.提出了一種改進的基于BM3D的自適應(yīng)全變分降噪方法。在完成BM3D平滑處理之后,將處理后的圖像作為新的保真項,進一步結(jié)合自適應(yīng)全變分降噪模型對電子散斑干涉條紋圖像進行降噪。實驗結(jié)果分析表明,該方法噪聲濾除效果良好,并且散斑條紋圖的結(jié)構(gòu)保持較好,減少了階梯效應(yīng)的出現(xiàn),可以較好的保留圖像的細節(jié)、紋路以及邊緣信息。
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TN713
【圖文】：

2 4cos 2 0000 I I II d圖因背景光強的干擾，難以獲得滿時，靜態(tài)測量中很少使用。到的形變之前與之后的散斑場做減法4sin 2 sin 200I II sub噪聲低頻分量，其余都是高頻分量獲取條紋圖最常見的一種方式。但對值。式成條紋圖的方法是利用兩個散斑場系數(shù)是利用線性相關(guān)的概念來計算們通常不用該方法生成條紋圖。ESPI 圖像如下所示：

圖 2-2 ESPI 圖像的處理過程中的散斑噪聲，目前主要圖中取得精確的的相位。方式呈現(xiàn)出電子散斑干涉[36]解包裹 ESPI 圖像，以是實用性強，精度高。術(shù)，并以相減模式為例介最后說明了 ESPI 圖像的

ijAijA和 ijf各自代表窗口和二維數(shù)據(jù)序列。該濾波器可看作擁有單數(shù)個像素的滑采用方形、圓形或十字形，并使用 3 3、 5 5、 7 7、 9 9等奇數(shù)點的窗口。因為該濾波方式是按照排序統(tǒng)計進行的，所以對椒鹽噪聲的抑制比較合適條紋圖像的相位解析和處理具有獨特效果。圖 3-1 所示為 ESPI 圖像用中值濾結(jié)果。（a）原始圖像 （b）加噪后圖像 （c）3×3 中值濾波

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本文編號：2763024