现代检测理论与技幻灯片.ppt
现代检测理论与技1第1页，共45页，编辑于2022年，星期日 讲授内容专题一、微位移场的现代检测方法激光全息干涉度量术激光散斑照相术白光散斑照相术激光散斑干涉术2第2页，共45页，编辑于2022年，星期日专题二、干涉条纹图的处理方法 图像系统简介 数字图像预处理 干涉条纹图的处理方法专题三、结构变形的三角几何测量方法测试原理与系统逐点测量方法全场测量方法专题四、相关测量与分析技术原理与系统在流体速度场、超声检测及变形场分析中的应用3第3页，共45页，编辑于2022年，星期日Automatic point-by-point filtering by image processing专题二：图像处理系统与应用4第4页，共45页，编辑于2022年，星期日应用领域1.遥感图象2.军事3.安全4.工业质量检测5.机器人视觉6.文件处理7.科学研究5第5页，共45页，编辑于2022年，星期日图像数字化 数字图象预处理图像处理：获取包含目标变量的图像提取特征量,计算目标变量6第6页，共45页，编辑于2022年，星期日图像数字化：由摄像头（CCD器件）与AD转换器即图像采集卡完成。灰度图与彩色图 图像分辨率 图像在计算机中的表达形式 7第7页，共45页，编辑于2022年，星期日1 图像预处理的方法1.1邻域平均法或8第8页，共45页，编辑于2022年，星期日低通滤波卷积模板9第9页，共45页，编辑于2022年，星期日1.2 中值滤波 把被处理的模版内的图像数据按大小进行排列，取中值代替被处理点的数据。对随机噪声有较好的抑制效果，图像的模糊程度较小。10第10页，共45页，编辑于2022年，星期日1.3 图像锐化1.3.1 微分算子函数梯度的定义：梯度的大小11第11页，共45页，编辑于2022年，星期日差分方法一梯度的值为或12第12页，共45页，编辑于2022年，星期日差分方法二（Robert Gradient)梯度的值为或13第13页，共45页，编辑于2022年，星期日梯度增强图像的生成方法1）以梯度值作为输出值2)辅以门限判决，增强边缘轮廓3）给边缘一个特定的灰度值14第14页，共45页，编辑于2022年，星期日梯度增强图像的生成方法3）给边缘一个特定的灰度值4）给背景一个特定的灰度值5）用二值图表示背景和边缘15第15页，共45页，编辑于2022年，星期日1.3.2 Sobel 算子Sobel 算子图像窗口增强后的图象灰度值为窗口中心像素在x，y方向上的梯度为主要特点：对随机噪声有一定抑制作用，锐化后的边缘粗而亮主要特点：对随机噪声有一定抑制作用，锐化后的边缘粗而亮对模糊图像的处理还有拉普拉斯算子等方法。16第16页，共45页，编辑于2022年，星期日1.4 图像滤波 图像可通过二维傅立叶变换转换到频率域，在频域中同样可举行平滑、锐化等操作。频域中的平滑采用低通滤波和同态滤波实现，而锐化则采用高通滤波实现。傅立叶变换线性低通滤波器傅立叶反变换f(x,y)F(u,v)G(u,v)g(x,y)设线性低通滤波器的传递函数为H（u，v），滤波器的输出为17第17页，共45页，编辑于2022年，星期日1.4.1低通滤波1.4.1.1理想低通滤波器理想低通滤波器频率特性曲线理想低通滤波器在处理过程中会产生较严重的模糊和理想低通滤波器在处理过程中会产生较严重的模糊和“振铃振铃”效果。效果。18第18页，共45页，编辑于2022年，星期日1.4.1.2 巴特沃斯低通滤波器或最大平坦滤波器(a)BLPF特性曲线 (b)ELPF特性曲线 (c)TLPF特性曲线 几种低通滤波器特性曲线n为为滤滤波波器器阶阶数数，正正整整数数。D0为为H的的最最大大值值的的 对对应应的的频率。频率。19第19页，共45页，编辑于2022年，星期日1.4.1.3 指数低通滤波器(ELPF)(a)BLPF特性曲线 (b)ELPF特性曲线 (c)TLPF特性曲线 几种低通滤波器特性曲线1)具有平滑过渡带，无“振铃”现象；2）比BLPF具有更快的衰减特性，滤波后的图像也模糊一些。20第20页，共45页，编辑于2022年，星期日1.4.1.4 梯形低通滤波器(TLPF)(a)BLPF特性曲线 (b)ELPF特性曲线 (c)TLPF特性曲线 几种低通滤波器特性曲线21第21页，共45页，编辑于2022年，星期日1.4.2 高通滤波 图像的边缘或线条部分与图像频谱的高频部分相对应，让高频部分通过将突出或强化这些部分。常用的高通滤波器有四种1.4.2.1理想高通滤波器（IHPF）理想高通滤波器在处理过程中会产生理想高通滤波器在处理过程中会产生“振铃振铃”现象。现象。22第22页，共45页，编辑于2022年，星期日1.4.2.2 巴特沃斯高通滤波器(a)BHPF特性曲线 (b)EHPF特性曲线 (c)THPF特性曲线 几种高通滤波器特性曲线n为为滤滤波波器器阶阶数数，正正整整数数。D0为为截止频率。截止频率。23第23页，共45页，编辑于2022年，星期日1.4.2.3 指数高通滤波器(EHPF)(a)BHPF特性曲线 (b)EHPF特性曲线 (c)THPF特性曲线 几种高通滤波器特性曲线n为衰减率，为衰减率，D0为截止频率。为截止频率。24第24页，共45页，编辑于2022年，星期日1.4.2.4 梯形高通滤波器(THPF)(a)BHPF特性曲线 (b)EHPF特性曲线 (c)THPF特性曲线 几种高通滤波器特性曲线D0为截止频率。为截止频率。D125第25页，共45页，编辑于2022年，星期日1.4.3 同态滤波 作用：是对图像的灰度范围进行调整，以改善图像质量。许多图像由于背景的影响，所感兴趣部分的灰度级范围很小，使图像的细节难以辨认。这些图像用同态滤波处理比较有效。lnFFTf(x,y)H(u,v)lnf(x,y)Flnf(x,y)Flnfr(x,y)FFT-1lnfr(x,y)expfr(x,y)fr(x,y)代表景物部分，具有高频成分；fi(x,y)代表照明或背景部分，变化缓慢，为低频部分。26第26页，共45页，编辑于2022年，星期日1.4.3 同态滤波lnFFTf(x,y)H(u,v)lnf(x,y)Flnf(x,y)Flnfr(x,y)FFT-1lnfr(x,y)expfr(x,y)fr(x,y)代表景物部分，具有高频成分；fi(x,y)代表照明或背景部分，变化缓慢，为低频部分。计算步骤：1)取对数2）求傅立叶变换27第27页，共45页，编辑于2022年，星期日计算步骤：1)取对数2）求傅立叶变换3）同态滤波4）求傅立叶反变换5）指数变换，得处理后的图像28第28页，共45页，编辑于2022年，星期日作业：作业：已知一图像f(x,y)，在用低频函数调制该图像后，如sin(x/L)f(x,y)，试用同态滤波方法求f(x,y)。29第29页，共45页，编辑于2022年，星期日1.4.4 条纹图的峰、谷值检测 基本步骤：1）检测准峰值或准谷值，形成二值图。2)断点连接3）细化，提取亮条纹中心或暗条纹中心。30第30页，共45页，编辑于2022年，星期日1）检测准峰值或准谷值算法算法一：在4个方向中，若有两个及以上方向上，中心像素的灰度值大于周边四个点的灰度值，则该中心像素为准峰值点。特点：简单，但对噪声比较敏感。31第31页，共45页，编辑于2022年，星期日1）检测准峰值或准谷值算法算法二：均值方法0度方向：且32第32页，共45页，编辑于2022年，星期日1）检测准峰值或准谷值算法算法二：均值方法90度方向：且33第33页，共45页，编辑于2022年，星期日1）检测准峰值或准谷值算法算法二：均值方法45度方向：且34第34页，共45页，编辑于2022年，星期日1）检测准峰值或准谷值算法算法二：均值方法;特点：具有抑制噪声效果-45度方向：且35第35页，共45页，编辑于2022年，星期日算法二：均值方法判别条件：特点：具有抑制噪声效果，准峰值条纹较宽。36第36页，共45页，编辑于2022年，星期日2）断点连接单像素断点连接37第37页，共45页，编辑于2022年，星期日3）细化目的：求取条纹中心。单像素宽的“骨架”判别标准：对于33图像窗口，至少有两个方向的像素宽度为1。细化算法：abchpdgfe38第38页，共45页，编辑于2022年，星期日细化算法：分四组情况观察，每组去掉“1”的逻辑为第一组ab ch p dgfe10 1 1000 1 101010 1 1000 1 1139第39页，共45页，编辑于2022年，星期日细化算法：分四组情况观察，每组去掉“1”的逻辑为第一组ab ch p dgfe10 10100 1 101010 1 1000 1 1140第40页，共45页，编辑于2022年，星期日细化算法：分四组情况观察，每组去掉“1”的逻辑为第三组ab ch p dgfe01 1 01101 1 0001 1 01011 1 0041第41页，共45页，编辑于2022年，星期日细化算法：分四组情况观察，每组去掉“1”的逻辑为第四组ab ch p dgfe001 1100 011 100 011 10 01 1142第42页，共45页，编辑于2022年，星期日相关法及其应用对于二维随机变量，其线性相关系数为协方差：方差：43第43页，共45页，编辑于2022年，星期日相关法及其应用(a)两列有时间差的正弦信号(延时为=0.436s)(b)相关系数(相关窗口长度分别为3.14s)44第44页，共45页，编辑于2022年，星期日相关法及其应用(c)两列有时间差的模拟超声信号(延时为0.021s)(d)相关系数(相关窗口长度分别为3.14s)45第45页，共45页，编辑于2022年，星期日
