為了優(yōu)化光干涉條紋質(zhì)量,在傳統(tǒng)Retinex算法基礎(chǔ)之上,提出一種基于改進(jìn)Retinex算法的光干涉條紋質(zhì)量提升方法。采用基于HSSIM和殘差比閾值的光干涉條紋圖像去噪方法,去除光干涉條紋圖像中的噪聲;針對(duì)去噪后的光干涉條紋圖像,通過(guò)基于多尺度Retinex算法的光干涉條紋圖像增強(qiáng)模型,實(shí)現(xiàn)光干涉條紋質(zhì)量多尺度增強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表示:所提方法提升后,光干涉條紋附近噪聲點(diǎn)得以去除,對(duì)比度增大,條紋質(zhì)量得以優(yōu)化;且和其他方法相比,該方法提升后的光干涉條紋圖像的信噪比最高,光干涉條紋失真度最小,去噪性能最好,光干涉條紋清晰度均值高達(dá)99.57%,光干涉條紋完整性高達(dá)0.98,說(shuō)明該方法對(duì)條紋存在的損耗極小,應(yīng)用性能極好。 

【文章來(lái)源】：激光雜志. 2020,41(09)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

基于多尺度Retinex算法的光干涉條紋圖像增強(qiáng)模型流程圖

為分析本文方法有效，采用本文方法對(duì)圖2原始光干涉條紋圖像實(shí)施質(zhì)量提升，結(jié)果如圖3所示。對(duì)比圖2、圖3可發(fā)現(xiàn)，原始光干涉條紋附近存在大量噪聲點(diǎn)，致使條紋清晰度較差，本文方法提升后，光干涉條紋附近噪聲點(diǎn)得以去除，對(duì)比度增大，條紋質(zhì)量得以優(yōu)化。圖3 本文方法提升后

本文方法提升后

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3624145