一种基于傅里叶变换的分析载波条纹的新方法

针对传统傅里叶变换法处理光载波干涉条纹图时会有边缘效应产生的问题,提出了一种基于傅里叶变换法的外推延拓方法,并从理论上进行了数学推导。为了验证这种方法的正确性,分别对一维数字信号和二维空间载波条纹图进行了数值模拟,进一步分析了误差产生的原因,并与传统的傅里叶变换法对比。结果表明该法可以有效抑制传统傅里叶变换法处理光载波干涉条纹图时边缘效应所造成的较大误差,在基于空间域相位调制技术的波面干涉测量中,对空间载波条纹图进行处理,可以使相位的计算精度达到3.3 mrad。     

干涉条纹的高准确度傅里叶变换分析

提出了一种可用于干涉条纹傅里叶变换分析的空间载波频率估计方法.通过干涉条纹的加窗切趾处理及旁瓣质心坐标的计算,得到空间载波频率的高准确度估计.基于傅里叶变换的位移定理,用估计的空间载波频率实现了载频的移除.模拟和实验结果表明此方法可以有效地抑制传统干涉条纹傅里叶变换分析中的载频移除误差和频谱泄漏误差.     

干涉测量系统中杂散条纹影响的抑制

 为了抑制杂散条纹的影响，提出了一种简单实用的单幅三表面干涉条纹傅里叶分析法，它根据三表面干涉时各个表面干涉的条纹调制度不同，从三表面干涉图的频谱中提取测试面的频谱，从而准确地恢复测试面的面形。模拟结果证明了该方法的有效性，准确度可以达到l/1 000。实验表明：单幅三表面干涉条纹傅里叶分析法得到的面形形状与波长调谐时域傅里叶变化法和涂消光漆法得到的结果基本一致，PV值和RMS值与波长调谐时域傅里叶变化法相差分别为0.001l和0.004l，与涂消光漆法相差分别为0.042l和0.019l。通过7次单幅三表面干涉条纹傅里叶分析法测量，得到PV和RMS值的重复性分别为0.007 8l和0.002 6l。     

基于图像二维小波多尺度分解傅里叶变换轮廓术

应用傅里叶变换轮廓术测量物体三维面形时,当被测物体形状复杂或是被噪声严重污染时,导致频谱分布展宽,发生频谱混叠现象,基频提取困难,无法准确恢复物体的三维面型.提出了基于小波分解的傅里叶变换轮廓术,采用小波变换的方法对变形条纹图进行二维多尺度分解,重构被测物的背景图像,滤出图像的零频成分,得到相对变形条纹.运用小波变换与傅里叶变换轮廓术相结合的方法,只需拍摄一幅变形条纹图,将被测物体与背景分离,不受背景成分的影响,且易于基频信息的提取,降低了对滤波器的要求.实验证明该方法较好地防止了频谱的混叠问题,提高了测量范围与解相精度.     

光学综合孔径成像中的傅里叶相位研究

傅里叶相位是光学综合孔径成像的重要信息,观测目标的傅里叶相位包含于干涉条纹中。从像平面干涉条纹形成原理出发,推导出大气扰动、星光方向与基线方向不垂直和望远镜系统机械误差等因素是影响干涉条纹初始相位的主要因素。利用条纹原点值和峰值位移从条纹中提取初始相位,采用闭合相位法从条纹初始相位中去除其它因素的影响,从而最终获取目标傅里叶相位：结合计算机模拟对噪声给条纹峰值位置的影响进行分析,模拟结果表明在频域中对条纹能量谱进行阈值处理有较好的去噪效果。最后结合目标重构迭代法阐述了闭合相位在像重构中的作用。     

摄像机标定中的特征点提取算法研究与改进

为提高摄像机的标定精度,必须研究高精度的特征点提取方法。针对三种比较典型的标定图样:棋盘格,二维正弦条纹和高斯点阵,分析比较了相应的提取特征点算法和用于摄像机内参数标定的精度,得出基于傅里叶相位分析法的二维正弦条纹的特征点提取精度最高。并针对傅里叶方法处理二维正弦条纹不能准确提取边缘特征点的缺陷,提出了使用相移法提取正交相位以代替傅里叶方法得出正交相位的新方法。这种方法可以消除傅里叶变换滤波对点阵边缘的模糊作用,扩大了二维正弦条纹在摄像机标定中的适用范围。摄像机外参数标定实验表明该方法在处理包含边缘点的点阵时,重投影误差保持在原有水平,证明了其有效性。     

抑制傅里叶变换法恢复的X射线相衬像中的伪影

在基于光栅的X射线相衬信号的恢复方法中,主要有相移法和傅里叶变换法两种方法.相移法具有精度高、噪声小的优点,但由于至少需要三幅图像才能恢复出相衬信号,样品所受的辐射剂量大.而傅里叶变换法只需一幅图像即可恢复出物体的相衬信号,具有快速、实时的优点,但恢复出的信号精度低,易受伪影影响.因此,本文利用两幅图像傅里叶变换法恢复X射线相衬信号,该方法能够有效地抑制相衬信号中由于频谱混叠所产生的伪影.另外,通过增加载波条纹的频率,能够拉大频域中的频谱间隔,从而进一步抑制伪影的产生.     

激光散斑法测量横向微位移及其应用

针对传统激光散斑法测量横向微位移中存在的条纹对比度低、噪声大的不足,提出了改进的方法.该方法将二次曝光的散斑强度分布图利用快速傅里叶变换算法做2次快速傅里叶变换,在最终所得光场中通过测量相邻两自相关强度峰值点的间距,即可计算出被测物体的横向微位移量.将该方法应用于金属线膨胀系数测量实验,验证了该方法的可行性.     

基于复合光栅投影的快速傅里叶变换轮廓术

在实际傅里叶变换轮廓术测量中,获取条纹图的零频分量对傅里叶变换轮廓术的测量精度和测量范围有很大影响,甚至妨碍三维面形的正确重建。π相移技术常被用来消除零频分量对傅里叶变换轮廓术测量的影响,但它需要采集两帧具有π相位差的条纹图。这影响了傅里叶变换轮廓术测量方法的实时性。提出采用复合光栅投影来实现从一帧条纹图中消除零频对傅里叶变换轮廓术测量的影响,该复合光栅是由两个不同频率的载频分别调制与其方向垂直的两帧具有π相位差的条纹并叠加形成的。实验表明,同传统的π相移方法相比,提出的新方法没有明显降低π相移傅里叶变换轮廓术的的测量精度,因此能真正实现实时高速测量。     

基于调制方向提取载波散斑条纹中心线的方法

条纹中心线法是一种重要的电子散斑干涉条纹解调方法,其前提条件是获得高准确度的条纹中心线.本文在分析载波电子散斑干涉条纹自身特征的基础上,提出了一种基于载波条纹调制方向提取条纹中心线的方法.该方法首先通过同态滤波有效滤除高频乘性散斑噪音,提取出载波条纹;然后应用基于调制方向提取中心线算法确定载波条纹灰度极值点并做二值化处理;再采用基于中心线拟合或者基于条纹间距的边沿中心线补偿法,获得完整的条纹中心线图.实验结果表明:该方法简单、可靠,能快速、准确地提取出连续的中心线.     

基于旋滤波法的干涉条纹预处理技术

 提出了一种新的基于旋滤波法的干涉条纹预处理方法。该方法根据条纹图灰度值梯度分布规律，只在干涉条纹切线方向进行中值滤波，它能有效地处理各种相干噪声而不会使条纹变模糊。实验证明该方法能有效地去除随机噪声、椒盐噪声以及由于光照不均匀引起的较大面积的亮斑或暗斑等噪声。对于亮斑或暗斑，其滤波效果要明显优于Gerchberg外插迭代算法。以WYKO相移干涉仪5次测量的面形平均值作为被测面形的参考值，则经过预处理后，抑制了噪声引起的局部误差，傅里叶变换法计算得到PV值的误差从未预处理的14.4%(全口径)、131%(95%口径)分别减小到3.4%(全口径)、1.5%(95%口径)；RMS误差从28.7%(全口径)、23.3%(95%口径)分别减小到5.0%(全口径)、2.3%(95%口径)。     

空间外差光谱仪干涉图滤波方法研究

在分析空间外差光谱仪干涉图生成及特点的基础上,提出了基于改进旋滤波的干涉图降噪方法。该方法是在干涉条纹的切线方向进行滤波,能够在不改变干涉图条纹细节的基础上减少干涉图中的随机噪声和暗斑噪声的影响。同时该方法还能有效降低平均光谱的背景噪声,提高特征光谱与背景噪声的信噪比,结果显示旋滤波方法对加入噪声前后干涉图的平均光谱背景噪声信噪比改善分别为47%和240%,能够将一些峰值较小的特征谱从背景噪声中提取出来,提高空间外差光谱技术对一些弱特征光谱的识别率。     

应用径向基函数去除数字图像中的椒盐噪声

去除图像中的椒盐噪声可转化为二维曲面的重建问题。选用Multi-Quadric函数对图像中损失的信息构造插值格式,自动选择待插值点和插值参考点并求解插值方程组得到处理后的图像。实验证明,本方法可以在很少破坏图像细节的情况下去除大部分甚至全部噪声,并且在噪声密度非常大的情况下仍然可以还原相当多的图像信息。对噪声密度为50％和90％的单色Lena图像进行处理,该方法得到的信噪比比自适应中值滤波高6dB以上。     

不同后处理方法对溶胶-凝胶SiO2膜层抗污染能力的影响

以正硅酸乙酯作为前驱体,利用碱催化方式制备了SiO2溶胶,采用提拉法在K9基片上镀制SiO2单层薄膜,分别用热处理、紫外辐射处理、氨水加六甲基二硅胺烷气氛处理和酸碱复合膜4种后处理法对膜层进行处理,采用分光光度计、红外光谱、扫描探针显微镜、静滴接触角测量仪、椭偏仪等分析了薄膜的特性,通过真空环境加速污染实验对处理前后的膜层进行抗污染能力对比,结果表明:在碱性SiO2膜层上加镀一层酸性SiO2膜的复合膜层整体透过率仍保持在99%以上,疏水角达到128°,膜层真空抗污染能力大大加强。     

基于改进开关中值滤波的多孔网栅图像脉冲噪声消除

针对多孔网栅闪光照相图像含有随机脉冲噪声的问题,提出了一种改进的开关中值滤波噪声消除算法。该算法利用像素与邻域窗口统计中值的灰度信息,建立噪声点探测器。通过设置噪声点探测阈值来识别噪声,并用邻域窗口内统计中值代替噪声点取值。经过多次滤波,含随机脉冲噪声的计算机合成网栅图像及实验网栅图像可获得良好的恢复效果。     

基于复小波和局部梯度的靶标图像混合降噪

提出了一种有效去除光电成像测量系统中靶标图像噪音的混合降噪法.根据图像像素局部梯度模找出图像中受椒盐噪音污染的像素,使用中值滤波降噪.对去除椒盐噪音的图像,利用复对数Gabor小波提取各像素的相位信息和幅度信息,确定最小尺度滤波器对噪音幅度分布的估计值,从而自动地确定各个尺度上的噪音幅度分布的估计值和噪音萎缩阈值,达到有效降噪的目的.实验表明,该方法的降噪效果明显优于实symlet4小波、中值滤波和单一复对数Gabor小波降噪法.     

基于小波变换的图像混合噪声自适应滤除算法

为同时滤除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种基于小波变换的混合噪声自适应滤除算法,该算法首先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后借助边缘检测算子区将图像为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护图像边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式。实验结果表明,该混合噪声自适应滤除算法能有效滤除椒盐噪声和高斯噪声,在图像主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪图像峰值信噪比0.5~2.0 dB。     

热流场层析图的预处理实验研究

热流场的层析图是一些以条纹为主要特征的流场信息记录。条纹分析无论对干涉层析术还是对莫尔层析术都是较为关键的步骤。如何从各种噪声尤其是强烈的不均匀背景光噪声中提取清晰完整的条纹是热流场层析图预处理的主要问题。本文从热流场层析图的特征入手，修正灰度直方图重心，引入可提取概率作为区分噪声和信号的判据，将灰度图像依据由图像性质决定的投影函数投影到概率平面上，进行迭代以增强信号，衰减噪声。事实证明，本文所提     

基于FPGA的实时中值滤波器设计

在图像生成和采集过程中引入的各种噪声会使图像质量变差。为了实现对图像的实时预处理，首先介绍中值滤波器的基本原理和算法，然后在现场可编程门阵列（FPGA）上根据中值滤波的根基数算法，采用流水技术设计一种快速实时中值滤波器，给出按行输出的图像处理过程中存储前2行图像数据的方法。仿真结果表明：该中值滤波器可实时完成CCD输出图像的预处理，达到了抑制噪声及保持图像细节的目的。     

Correlated noise-based switches and stochastic resonance in a bistable genetic regulation system

The correlated noise-based switches and stochastic resonance are investigated in a bistable single gene switching system driven by an additive noise (environmental fluctuations), a multiplicative noise (fluctuations of the degradation rate). The correlation between the two noise sources originates from on the lysis-lysogeny pathway system of the λ phage. The steady state probability distribution is obtained by solving the time-independent Fokker-Planck equation, and the effects of noises are analyzed. The effects of noises on the switching time between the two stable states (mean first passage time) is investigated by the numerical simulation. The stochastic resonance phenomenon is analyzed by the power amplification factor. The results show that the multiplicative noise can induce the switching from “on” → “off” of the protein production, while the additive noise and the correlation between the noise sources can induce the inverse switching “off” → “on”. A nonmonotonic behaviour of the average switching time versus the multiplicative noise intensity, for different cross-correlation and additive noise intensities, is observed in the genetic system. There exist optimal values of the additive noise, multiplicative noise and cross-correlation intensities for which the weak signal can be optimal amplified.