数字图像相关中的散斑区域自动提取研究

数字图像相关中的散斑区域自动提取研究

论文摘要

数字图像相关测量中,相关计算前会人工选取散斑区域进行区域限定。随着工业自动化的发展,面对散斑区域形状越来越复杂以及大量散斑图片的测量需求,找到一种散斑区域自动提取方法至关重要。本文根据散斑的特征,对比多种常规边缘检测方法,提出了一种基于二阶梯度熵函数的散斑区域自动提取判定函数,并通过分析不同的散斑图片,确定了最佳子区熵尺寸区间以及在不同散斑图中的自适应阈值区间,最终通过连通区域分割完成对散斑区域的自动提取。文中采用实际拍摄的散斑图对该方法进行验证,实验结果表明:子区熵尺寸取10 pixel以上,该算法对散斑区域表现敏感;自适应阈值取图中最大梯度熵值的Q-1. 25至Q范围内时,可以将散斑区域与背景区域有效分割。基本能完成对散斑区域的自动提取,达到了相关计算前散斑区域选择的目的。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 基本原理
  • 3 参数确定
  •   3.1 二阶梯度子区熵的求取
  •   3.2 自适应阈值大小
  • 4 实验验证
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 胡慧然,但西佐,赵琪涵,孙方圆,王永红

    关键词: 数字图像相关,散斑,二阶梯度熵,自适应阈值

    来源: 中国光学 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 合肥工业大学仪器科学与光电工程学院

    基金: 国家重点研发计划(No.2016YFF0101803),国家自然科学基金资助项目(No.51805137)~~

    分类号: TP391.41

    页码: 1329-1337

    总页数: 9

    文件大小: 3128K

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