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1、多尺度小波降噪的数字散斑相关搜索第15卷第1期2007年1月光学精密工程OpticsandPrecisionEngineeringVoI_15No.1Jan.2007文章编号1004—924X(2007)01—0057—06多尺度小波降噪的数字散斑相关搜索李新忠h.,岱钦,王希军.,J.W.Seo.(1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033;2.中国科学院研究生院,北京100039;3.韩国宏益大学电子工程系,首尔韩国121—791)摘要:提出了一种基于多尺度小波降噪的数字散斑相关搜索方法.选用symlets小波,对分别存在高斯白噪声,椒盐
2、噪声及泊松噪声的散斑位移图像进行多级小波分解,采用不同的降噪策略处理后再进行相关搜索.计算结果表明,多尺度小波降噪的数字散斑相关搜索方法与传统空域相关搜索方法相比,其测量精度提高了一个数量级,相对误差可以控制在1以内;同时,其计算效率提高了1倍.关键词:散斑相关;小波变换;多尺度}图像处理中图分类号:TP391.4;0348文献标识码:ADigitalspecklecorrelationmethodofmulti-scalewaveletnoisereductionLIXin—zhong,DAIQin,WANGXi—jun,J.W.Seo.(1.Changchun
3、InstituteofOptics,FineMechanicsandPhysics,ChineseAcademyofSciences,Changchun130031,China;2.GraduateSchooloftheChineseAcademyofSciences,Beijing100039,China;3.SchoolofElectronicandElectricalEngineering,HongikUniversity,72—1Sangsu-dong,Mapo-gu,Seoul121—791,SouthKorea)Abstract:AnovelDigit
4、alSpeckleCorrelationMethod(DSCM)basedonmulti—scalewaveletnoisere—ductionisproposed.SpecklepatternswithGaussianwhitenoiseorSalt&peppernoiseorPoissonnoisearedecomposedusingsymletswaveletfamilyandprocessedbydifferentnoisereductionstrategies.ComparedwiththetraditionalDSCM,theaccuracyo
5、fthisnewmethodisimproveddramaticallyandtherelativeerroriSlessthan1.Meanwhile,thecalculatedconsumingtimeiSdecreasedtohalfofthetraditionalDSCM.Keywords:specklecorrelation;wavelettransform;multi—scale;imageprocessing收稿日期:2006—07—06;修订日期:2006—10—21.基金项目:国家自然科学基金资助项目(No.60478026)}国家自然基金委中韩
6、合作研究资助项目(No.60611140400)58光学精密工程第15卷引言数字散斑相关搜索方法(DSCM)是在上世纪8O年代由日本的1.Yamaguchi和美国的W.H.Peters及W.F.Ranson提出的一种无损测量方法[1],由于其具有快速简便,对测试环境要求低等优点,近年来得到了广泛的应用.在对获得的散斑图像进行相关搜索时,仅能得到整像素位移,为了提高测量精度需要进行亚像素搜索.然而,亚像素搜索存在两个问题:一是计算效率低;二是噪声使得源图像和目标图像的相关尖峰相对平滑,这就降低了搜索精度,有时甚至导致搜索失败.小波分析方法能够通过小波母函数的伸缩和平
7、移实现对图像信号的多尺度分解,通过降噪处理可以有效地消除噪声的干扰,近年来在图像处理中得到了广泛的应用[2].本文提出的基于多尺度小波降噪的数字散斑相关搜索方法,是将小波变换的多尺度分析方法应用于数字散斑相关测量中,采用不同的降噪策略,对含噪声散斑图进行小波分解降噪处理后,再进行相关搜索.计算结果表明,与传统的空域相关搜索方法相比,在噪声散斑图像处理中,小波变换方法具有明显的优越性.2测量原理2.1散斑相关测量在数字散斑相关测量中,物体变形前后拍得两幅散斑图,在变形前的散斑图中以待测点P为中心取m×m的子区A,当被测物体形变后,子区A移至子区B的位置.由统计学知,
8、A与B这两
