本文關(guān)鍵詞：形態(tài)與形態(tài)小波降噪技術(shù)及其在位移測(cè)量中的應(yīng)用　出處：《南京航空航天大學(xué)》2016年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：形態(tài)分析與形態(tài)小波分析技術(shù)是數(shù)字圖像處理的重要核心技術(shù),隨著形態(tài)分析與形態(tài)小波分析理論研究的不斷深入和應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大,出現(xiàn)了一些亟待解決的問(wèn)題。如數(shù)字空間中結(jié)構(gòu)元素分解難問(wèn)題,使得形態(tài)分析只能使用有限的結(jié)構(gòu)元素表達(dá)有限的圖像幾何信息;形態(tài)濾波器降噪性能低問(wèn)題,使得形態(tài)濾波只能對(duì)低密度噪聲圖像降噪;形態(tài)小波自適應(yīng)提升難問(wèn)題,使得形態(tài)小波分析技術(shù)的理論和應(yīng)用難以拓展。因此,開(kāi)展形態(tài)分析與形態(tài)小波分析技術(shù)研究具有非常重要的學(xué)術(shù)意義和廣泛的應(yīng)用價(jià)值。形態(tài)分析與形態(tài)小波分析技術(shù)都具有圖像幾何特征描述能力,常用于具有特殊幾何特征的噪聲圖像降噪。數(shù)字散斑干涉位移測(cè)量技術(shù)是一種基于數(shù)字圖像的全場(chǎng)、非接觸、高精密測(cè)量技術(shù)。然而,在實(shí)驗(yàn)中獲取的散斑干涉條紋圖像往往含有大量的散斑噪聲,這將直接影響到測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確度和精確度,因此,干涉條紋圖像降噪一直是散斑干涉位移測(cè)量中重要的研究課題。散斑噪聲干涉條紋圖像具有周期性、方向性和亮暗相間等條紋形態(tài)特征。因此,根據(jù)噪聲圖像的形態(tài)特征,利用形態(tài)分析與形態(tài)小波分析技術(shù)研究圖像降噪問(wèn)題對(duì)散斑干涉位移測(cè)量具有非常重要的意義和廣泛的應(yīng)用。本文論述了形態(tài)分析、形態(tài)小波分析的研究現(xiàn)狀,對(duì)形態(tài)結(jié)構(gòu)元素分解、脈沖噪聲圖像降噪、散斑噪聲干涉條紋圖像降噪、形態(tài)小波自適應(yīng)提升及其應(yīng)用等問(wèn)題進(jìn)行了分析研究。本文的主要研究工作和成果如下:1.針對(duì)形態(tài)結(jié)構(gòu)元素在數(shù)字空間中分解畸變性和分解難問(wèn)題,提出了基于周期線(xiàn)的凸結(jié)構(gòu)元素分解定理及其推論,并證明了分解定理的充分性和必要性。2.針對(duì)脈沖噪聲圖像降噪問(wèn)題,提出了自適應(yīng)形態(tài)濾波方法、改進(jìn)量子衍生形態(tài)濾波方法、開(kāi)關(guān)形態(tài)-均值濾波方法和開(kāi)關(guān)中-均值濾波方法,并提出了逐步開(kāi)關(guān)和雙層開(kāi)關(guān)自適應(yīng)濾波模型,仿真驗(yàn)證了所提出降噪模型的有效性。3.針對(duì)形態(tài)分析在散斑干涉位移測(cè)量中的應(yīng)用問(wèn)題,提出了高斯噪聲干涉條紋圖像二值導(dǎo)向降噪模型,并提出了散斑噪聲干涉條紋圖像的導(dǎo)向形態(tài)降噪方法,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出降噪方法的有效性,可實(shí)現(xiàn)對(duì)密集散斑干涉條紋圖像的位移信息提取,并通過(guò)理論分析與散斑干涉位移測(cè)量結(jié)果對(duì)比,驗(yàn)證了結(jié)果的準(zhǔn)確性。4.結(jié)合變異形態(tài)學(xué),提出了變異形態(tài)小波變換,以及最大和最小提升變異形態(tài)小波變換,提出了基于變異形態(tài)小波變換的脈沖噪聲圖像降噪方法,并提出了基于形態(tài)小波變換的散斑噪聲干涉條紋圖像降噪方法,可實(shí)現(xiàn)對(duì)密集干涉條紋圖像的位移信息提取。
[Abstract]:The morphological analysis and morphological wavelet analysis technique is very important in the measurement of speckle interferometry .

【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
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本文編號(hào)：1361557