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专利号: 202011580805X
申请人: 西安理工大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种复杂曲面干涉测量中条纹的清晰度评价方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:

步骤1、对采样得到的干涉条纹图像I进行非下采样轮廓波变换,在经过N级非下采样轮廓波变换分解后,得到不同尺度和方向的子带系数;

步骤2、定义干涉图像中的一个当前像素点I(x,y)为中心,大小为W×W的计算窗口,并定义过该中心点的八条不同旋转方向的直线,计算所述直线在(x,y)处,k个方向上灰度的平均值 与k方向直线上的累积灰度差步骤3、步骤2进行统计后,定义高频子带在kk方向的权重因子;

步骤4、加入条纹方向加权计算后,根据非下采样轮廓波变换后图像的功率谱密度函数,结合图像条纹的方向信息,定义齿面每块干涉条纹区域内的清晰度评价函数。

2.根据权利要求1所述的一种复杂曲面干涉测量中条纹的清晰度评价方法,其特征在于,所述不同尺度和方向的子带系数:式中:

——低频子带系数;

——在(i,j)处n尺度k方向的各带通方向子带系数;

kn——尺度n下的方向分解级数;

——方向子带的数目。

3.根据权利要求2所述的一种复杂曲面干涉测量中条纹的清晰度评价方法,其特征在于,所述k个方向上灰度的平均值计算方式如下:式中:

M——每条直线上的像素个数;

——直线在k方向上第l个像素点的灰度值;

N——计算的旋转直线的条数。

4.根据权利要求3所述的一种复杂曲面干涉测量中条纹的清晰度评价方法,其特征在于,所述k方向直线上的累积灰度差 计算方式如下:条纹方向的kk是计算结果中 取最小值时所对应的方向,即:

5.根据权利要求4所述的一种复杂曲面干涉测量中条纹的清晰度评价方法,其特征在于,所述高频子带在kk方向的权重因子为:式中:

——一定窗口内所有像素方向的统计值;

Nkk——一定窗口内kk方向像素的统计值。

6.根据权利要求5所述的一种复杂曲面干涉测量中条纹的清晰度评价方法,其特征在于,所述清晰度评价函数为:式中:

wn,k——n尺度k方向上的各带通方向子带系数的权重因子;

M——每块计算区域点阵的行数;

N——每块计算区域点阵的列数。

7.根据权利要求1所述的一种复杂曲面干涉测量中条纹的清晰度评价方法,其特征在于,所述步骤2窗口的大小是W×W方形窗口或矩形窗口。