导读:本文包含了条纹图像分析论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:条纹,莫尔,图像处理,傅立叶,图像,网线,心法。
条纹图像分析论文文献综述
王永祥,戴海涛[1]（2017）在《基于数字图像处理方法对迈克耳孙干涉仪条纹提取和分析》一文中研究指出迈克耳孙干涉仪是重要的光学仪器,被广泛应用于科研和教学中。普通物理实验中迈克耳孙干涉仪的干涉条纹一般由人工观察和分析。然而人工观察和分析具有一定的局限性,不利于展示仪器在实际中的广泛应用前景。目前,数字图像处理技术已经发展出多种方法能够对图像进行分割和特征提取。利用数字图像处理技术能够快速、精确的对条纹特征进行提取和分析。本文介绍开发的Matlab图形程序界面,能够实时分析CCD/CMOS采集的迈克耳孙干涉仪干涉条纹。(本文来源于《物理与工程》期刊2017年05期）
安平[2]（2017）在《规则干涉条纹图像的处理与分析》一文中研究指出干涉条纹分析是现代干涉测量技术中的关键步骤,通过分析干涉条纹可以获取条纹半径、条纹间距、条纹周期、条纹对比度等有效信息,运用这些有效信息可以进一步完成波前探测、表面粗糙度测量、光学镜面检测、应变及位移测量、速度等测量。本论文将运用图像处理方法对牛顿环干涉条纹半径、干涉直条纹的间距进行测量和分析。针对牛顿环干涉条纹,提出一种基于区域重心法、极坐标转换和灰度水平投影的牛顿环半径测量方法。该方法首先运用区域重心法获取牛顿环干涉条纹的公共圆心;然后根据该公共圆心对牛顿环干涉条纹图像进行极坐标转换;最后对转换结果进行灰度水平投影,从而得到待测牛顿环各级条纹的半径。该方法绕开了直接通过牛顿环干涉条纹轮廓图像获得各级条纹半径,数值仿真表明,该方法可以保证在随机噪声的影响下条纹半径的测量精度小于0.5像素。同时,针对干涉直条纹,提出一种基于傅立叶变换、极坐标变换和灰度方向投影的干涉直条纹间距测量方法。该方法首先运用傅立叶变换所得功率谱以及极坐标转换获得干涉直条纹的倾斜方向,然后根据倾斜方向对干涉直条纹进行灰度方向投影,从而得到干涉直条纹的间距,该方法避开了图像预处理步骤而获得干涉直条纹间距,数值仿真表明,该方法保证条纹间距测量精度小于1像素。另外,为了验证所提方法的有效性和可靠性,分别通过实验装置获取牛顿环干涉条纹图和干涉直条纹图像,并用所提方法对牛顿环干涉条纹半径和干涉直条纹间距进行测量,测量结果表明了上述方法具有可行性和可靠性。(本文来源于《内蒙古工业大学》期刊2017-06-01）
朱新军[3]（2014）在《基于变分图像分解的ESPI与FPP条纹分析新方法研究》一文中研究指出电子散斑干涉技术(Electronic Speckle Pattern Interferometry,ESPI)和条纹投影轮廓术(Fringe Projection Profilometry,FPP)是光学测量技术中两种重要的全场无损检测方法。ESPI可用于位移、应变和表面形貌等的测量。FPP是近年来十分受欢迎的一种快速、高精度叁维形貌测量方法。这两种技术已经成为当今科学研究的重要手段,渗透于各个研究领域。在ESPI与FPP技术中,待测物理量与编码在条纹中的相位直接相关,通过计算机条纹分析方法可提取相位,所以研究先进的条纹分析方法对ESPI和FPP的发展和应用有着重要的理论价值和工程实际意义。基于变分的图像分解方法是一个具有广阔发展前景且非常新颖的研究领域。近年来有关的内容日益成为图像处理领域中关注的一个热点。本论文主要基于先进的变分图像分解方法,对ESPI和FPP条纹分析中难点问题和关键技术问题进行了深入的研究,提出了新的条纹分析方法。具体工作如下:1.提出了用于高密度ESPI条纹图滤波的方向偏微分方程快速数值算法。实现ESPI条纹图滤波的同时保持所有条纹不模糊一直是相关领域科技工作者奋斗的目标。方向偏微分方程能够实现沿条纹方向的滤波,是实现高密度ESPI条纹图滤波的有效方法。本论文针对方向偏微分方程存在迭代次数过多、计算时间过长的主要问题,基于Gauss-Seidel迭代算法提出了方向偏微分方程的快速数值算法,有效地提高了计算效率,并应用在高密度ESPI条纹图处理中。2.基于变分图像分解提出了大变化密度ESPI条纹图滤波新方法。大变化密度ESPI条纹图滤波远比一般密度ESPI条纹图滤波困难,甚至比高密度ESPI条纹图滤波困难,是具有挑战性的问题。新方法采用Beppo-Levi空间对粗条纹进行描述,同时采用自适应Hilbert空间对细条纹进行描述,从而可以有效地分离粗条纹、细条纹和噪声,可实现粗条纹充分的平滑同时不模糊细条纹。本文进一步将新方法成功地应用于电路板受热变形产生的离面位移测量及发动机转子叶片脱粘部分的研究中。3.基于变分图像分解提出了FPP条纹背景去除新方法。新方法分别用Bounded Variation(BV)空间、自适应Hilbert空间和L2空间描述FPP条纹中的背景部分、条纹部分和噪声部分,能够实现这叁部分的有效分离。与目前存在的先进的经验模态分解条纹背景去除方法相比,新方法抗噪声能力更强。此外,目前存在的FPP条纹背景去除方法都基于频域分析或者时频分析技术,而本文提出的方法是在空间域,建立在变分法和偏微分方程基础上,有效地利用了变分法和偏微分方程的优势。4.基于变分图像分解提出了FPP相位提取新方法。在基于变分图像分解方法去除FPP条纹背景的基础上,实现了相位的提取。本文根据对条纹部分和噪声部分描述空间的不同提出了多种新的变分图像分解模型及其相应数值优化算法。新模型中用来描述条纹部分的空间有G空间和自适应Hilbert空间,用来描述噪声部分的空间有L2空间、E空间、齐次Contourlet空间、齐次Curvelet空间和齐次Shearlet空间。此外,还引入了叁维块匹配(Block Matching and 3D filtering,BM3D)算法用于描述噪声部分。本文通过采用模拟和实验数据对其中几种代表性的变分图像分解模型的性能进行了比较分析,给出了不同模型的性能和适应性。本文进一步将提出的方法应用于手部姿势和人脸表情的动态叁维形貌测量中,取得了理想的效果。5.基于变分图像分解和变分模态分解相结合提出了正交复合FPP相位提取新方法。新方法首先采用变分图像分解分离正交复合FPP条纹中的背景部分、条纹部分和噪声部分,然后采用变分模态分解对得到的条纹部分进一步处理得到水平条纹和垂直条纹,再用水平条纹和垂直条纹得到相位的梯度,最后对相位梯度积分得到相位。与经典的基于Fourier变换的正交复合FPP相位提取方法相比,本文提出的方法能够恢复出相位的更多细节信息,有效地提高了相位提取精度。本论文的研究成果一方面对变分图像分解起推动作用,另一方面为ESPI和FPP条纹分析提出新方法和新技术,以达到解决ESPI和FPP条纹分析中难点问题和关键技术问题的目的,使ESPI和FPP更有效地应用于复杂测量中。(本文来源于《天津大学》期刊2014-12-01）
郭凌华,郭新华,谢雨林[4]（2013）在《基于莫尔条纹的图像分析方法研究》一文中研究指出印刷行业对于印刷品加网线数和加网角度的识别目前还主要依靠经验。利用莫尔条纹原理,通过设置合理的印刷加网线数、加网角度、激光照排机输出点数,设计了评价图像质量的印刷网线尺,对印刷品加网线数和加网角度可以量化测试,对于生产实践具有很好的指导作用。(本文来源于《包装工程》期刊2013年09期）
周珺,郭红卫[5]（2013）在《叁角函数逼近算法及其在光学条纹图像分析中的应用》一文中研究指出叁角函数与反叁角函数作为基本初等函数,在光学条纹图像分析中有着广泛的应用。在某些特定情况下,如硬件计算或要求快速计算时,可以通过逼近函数来计算其近似值。现讨论叁角函数及反叁角函数的最佳逼近方法。基于∞范数,选择特定区间推导函数的最佳逼近多项式,给出了多项式的系数与最大逼近误差;再利用叁角恒等式将其推广至函数的整个定义区间,得到了各叁角函数与反叁角函数的分段逼近多项式。并且将其结果用于条纹图像的分析,以实验证明了所述方法的有效性。(本文来源于《光学仪器》期刊2013年01期）
胡姝玲,王鑫龙,孙昱,黄杰,陆乔乔[6]（2012）在《基于CMOS相机的低相干图像中心条纹提取的算法分析(英文)》一文中研究指出利用CMOS相机而非常规光电探测器来获取平面信息能够提高抗电磁干扰能力以及测量精度。提出3种算法来提取中心条纹,并通过设计低相干杨氏干涉仪对3种算法进行了实验比较。结果显示面积比较法最有效,能够准确标记中心条纹。此外,它还适用于实时信息显示系统。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2012年11期）
王威,杨静,刘西振[7]（2012）在《医学内窥镜图像横条纹噪声分析及解决方法》一文中研究指出针对CCD型医学电子内窥镜在饱和信号附近出现的横条纹噪声,图像信息的正确性影响,传统的解决方法会产生图像细节模糊和边缘锯齿化。为提高视觉质量和较低的算法复杂度、运算量,为此,提出了一种根据最近邻边缘检测信号补偿去除横条纹噪声的算法。首先从理论上分析了由于分光特性而产生横条纹噪声的原因,通过利用分光特性信息,判别像素空间信号饱和状态,并采用最近邻边缘检测,有效解决图像的横条纹噪声及边缘模糊等问题。实验证明,方法有效地去除了横条纹噪声并很好地保留了图像的边缘和细节信息,同时运算复杂度低,具有实时性处理的特性,对于实际工程应用有参考价值。(本文来源于《计算机仿真》期刊2012年01期）
臧俊恒,李思宁,王骐,刘金波,广宇昊[8]（2008）在《条纹管激光成像雷达条纹图像噪音分析与处理》一文中研究指出从条纹管激光成像雷达的结构和成像原理出发,讨论了各种噪音来源、噪音特点、影响因素、对最终图像的贡献大小和抑制方法.通过条纹管激光成像雷达阶梯目标扫描成像实验结果分析,噪音源理论分析得到了验证.结合条纹图像处理的特殊目的,通过对比几种边界保持类平滑滤波算法,得出K近邻平滑均值滤波器具有更低的时间复杂度和空间复杂度和更好的滤噪效果,当取N=7,K=25时,可以在允许的处理时间内极大地提高条纹图像信噪比,然后,利用阈值算法有效滤除了背景噪音,最终成功地从复杂的噪音中提取到了条纹数据.这项工作为后续的目标像重构奠定了基础,并指出了下一步工作的方向和重点.(本文来源于《光子学报》期刊2008年08期）
庞韶宁,李介谷[9]（1999）在《图像方向性的条纹分析方法》一文中研究指出在图像分析方法研究中，提出了用条纹概念来分析图像，并成功地把这一理论应用于图像的方向性检测。文章首先从直观的条纹图像叁维对比中，归纳出图像条纹概念的两个基本属性，然后构造了区别于传统的方向滤波方法的叁角分形基迭代函数系统的图像方向提取模型，最后定义了图像的方向统计表征量。实验证明了条纹分析方法的高效性和实时性要求的独特性能。(本文来源于《红外与激光工程》期刊1999年04期）
罗炳伟,曾强[10]（1989）在《莫尔条纹图像处理和分析的研究》一文中研究指出本文描述利用莫尔拓扑波(moire topography)原理和数字图像处理技术研制成的分析系的原理和组成及其在颜面叁维形态测量中的应用.(本文来源于《电子科技大学学报》期刊1989年05期）
条纹图像分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
干涉条纹分析是现代干涉测量技术中的关键步骤,通过分析干涉条纹可以获取条纹半径、条纹间距、条纹周期、条纹对比度等有效信息,运用这些有效信息可以进一步完成波前探测、表面粗糙度测量、光学镜面检测、应变及位移测量、速度等测量。本论文将运用图像处理方法对牛顿环干涉条纹半径、干涉直条纹的间距进行测量和分析。针对牛顿环干涉条纹,提出一种基于区域重心法、极坐标转换和灰度水平投影的牛顿环半径测量方法。该方法首先运用区域重心法获取牛顿环干涉条纹的公共圆心;然后根据该公共圆心对牛顿环干涉条纹图像进行极坐标转换;最后对转换结果进行灰度水平投影,从而得到待测牛顿环各级条纹的半径。该方法绕开了直接通过牛顿环干涉条纹轮廓图像获得各级条纹半径,数值仿真表明,该方法可以保证在随机噪声的影响下条纹半径的测量精度小于0.5像素。同时,针对干涉直条纹,提出一种基于傅立叶变换、极坐标变换和灰度方向投影的干涉直条纹间距测量方法。该方法首先运用傅立叶变换所得功率谱以及极坐标转换获得干涉直条纹的倾斜方向,然后根据倾斜方向对干涉直条纹进行灰度方向投影,从而得到干涉直条纹的间距,该方法避开了图像预处理步骤而获得干涉直条纹间距,数值仿真表明,该方法保证条纹间距测量精度小于1像素。另外,为了验证所提方法的有效性和可靠性,分别通过实验装置获取牛顿环干涉条纹图和干涉直条纹图像,并用所提方法对牛顿环干涉条纹半径和干涉直条纹间距进行测量,测量结果表明了上述方法具有可行性和可靠性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
条纹图像分析论文参考文献
[1].王永祥,戴海涛.基于数字图像处理方法对迈克耳孙干涉仪条纹提取和分析[J].物理与工程.2017
[2].安平.规则干涉条纹图像的处理与分析[D].内蒙古工业大学.2017
[3].朱新军.基于变分图像分解的ESPI与FPP条纹分析新方法研究[D].天津大学.2014
[4].郭凌华,郭新华,谢雨林.基于莫尔条纹的图像分析方法研究[J].包装工程.2013
[5].周珺,郭红卫.叁角函数逼近算法及其在光学条纹图像分析中的应用[J].光学仪器.2013
[6].胡姝玲,王鑫龙,孙昱,黄杰,陆乔乔.基于CMOS相机的低相干图像中心条纹提取的算法分析(英文)[J].激光与光电子学进展.2012
[7].王威,杨静,刘西振.医学内窥镜图像横条纹噪声分析及解决方法[J].计算机仿真.2012
[8].臧俊恒,李思宁,王骐,刘金波,广宇昊.条纹管激光成像雷达条纹图像噪音分析与处理[J].光子学报.2008
[9].庞韶宁,李介谷.图像方向性的条纹分析方法[J].红外与激光工程.1999
[10].罗炳伟,曾强.莫尔条纹图像处理和分析的研究[J].电子科技大学学报.1989
论文知识图
