基于非下采樣輪廓波變換的光學(xué)條紋圖抑噪方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及光學(xué)圖像處理，特別是一種基于非下采樣輪廓波變換的光學(xué)條紋圖抑 噪方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 結(jié)構(gòu)光投影Ξ維面形測(cè)量技術(shù)中，光學(xué)條紋圖是被測(cè)物體Ξ維面形信息的載體。 該技術(shù)中實(shí)測(cè)的光學(xué)條紋圖常包含代表背景光的低頻成分、基頻成分W及高頻噪聲成分。 其中基頻成分包含了被測(cè)物體的Ξ維面形信息。對(duì)光學(xué)條紋圖進(jìn)行高精度快速處理，抑制 背景光成分和噪聲成分，獲取基頻成分并提取其物理量信息是實(shí)現(xiàn)Ξ維面形快速高精度測(cè) 量的關(guān)鍵。光學(xué)條紋圖抑噪與一般數(shù)字圖像抑噪的目的和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)均不同，一般的數(shù)字圖 像抑噪常W提高人們對(duì)圖像的主觀感受為目的、并W人們的主觀感受為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，光學(xué)條 紋圖抑噪W降低噪聲對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響為目的、并W檢測(cè)精度的高低為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
[0003] 常見的光學(xué)條紋圖抑噪方法有傅里葉變換法（在先技術(shù)1:DonaldJ.Bone,H. A.Bachor,and民.JohnSandeman，F(xiàn)ringe-patternanalysisusinga2-DFourier transform25, 10, 1653-1660 (1986))、小波變換方法（在先技術(shù)2 :傅爽，王蘊(yùn)珊，韓廣兵， 司書春，基于小波數(shù)字濾波的傅里葉變換輪廓法，光電子激光，15 (2)，205~207 (2004))W 及經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（在先技術(shù) 3:XiangZhou,HongZhao,TaoJiang,Adaptiveanalysis ofopticalfringepatternsusingensembleempiricalmodedecomposition algorithm,OpticsLetters, 34 (13) ,2033 ~2035(2009))。傅里葉變換法的抑噪效果受 帶通濾波器的影響較大，小波變換法的抑噪效果受限于小波變換有限的3個(gè)分解方向數(shù) 目，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法的抑噪效果常受經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解模態(tài)混疊的影響，當(dāng)噪聲污染較嚴(yán)重時(shí) 不能有效抑制噪聲。輪廓波變換是超小波變換的一種，是近年發(fā)展起來的一種新的主流數(shù) 學(xué)變換，其中的非下采樣輪廓波變換（文獻(xiàn)1:A.L.化化nha，J.Zhou，Thenonsubsampled contourlettr曰nsform:theory,design,曰nd曰pplic曰tions,IEEETRANSACTIONSONIMAGE PROCESSING, 15(10)，3089~3101，2006)是一種具有平移不變性的輪廓波變換，相比于小 波變換具有更強(qiáng)的局部化分析能力和多分辨率分析能力，W及更強(qiáng)的多方向分析能力和各 向異性，能夠更優(yōu)的表示圖像的輪廓W及紋理特征，已經(jīng)應(yīng)用在數(shù)字圖像抑噪、增強(qiáng)、融合 等領(lǐng)域。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于非下采樣輪廓波變換的光學(xué)條紋圖抑噪方法，實(shí) 現(xiàn)光學(xué)條紋圖噪聲成分高效抑制，提高現(xiàn)有方法對(duì)光學(xué)條紋圖的抑噪效果。本發(fā)明的技術(shù) 解決方案如下： 陽〇化]一種基于非下采樣輪廓波變換的光學(xué)條紋圖抑噪方法，該方法利用的圖像獲取系 統(tǒng)包括：投影系統(tǒng)、CCD攝像機(jī)、計(jì)算機(jī)和待測(cè)物體。投影系統(tǒng)的光軸與CCD攝像機(jī)的光軸 的夾角大于0度小于90度。待測(cè)物體在投影系統(tǒng)的投影范圍之內(nèi)，待測(cè)物體在CCD攝像機(jī) 的視場(chǎng)之內(nèi)，所述的計(jì)算機(jī)的輸入端與所述的CCD攝像機(jī)的輸出端相連。該方法包括如下 步驟：
[0006] ①光學(xué)條紋圖的采集：
[0007] 投影系統(tǒng)投影正弦結(jié)構(gòu)光場(chǎng)至待測(cè)物體的表面；加載了數(shù)據(jù)處理程序的計(jì)算機(jī)控 制CCD攝像機(jī)連續(xù)拍攝η幅經(jīng)過被測(cè)物體調(diào)制的光學(xué)條紋圖并存儲(chǔ)，η取大于10的整數(shù)。 設(shè)定光學(xué)條紋圖行方向?yàn)閄方向，列方向設(shè)為y方向，則第L幅光學(xué)條紋圖強(qiáng)度Ι\(χ)如 下列公式所示：
[0008]ΓL(X, y)=Ii(X, y)+Ι2(X，y)cos[2πfx+ΔΦ(X, y)] +noise，
[0009] 其中，Ii(x，y)為背景光成分強(qiáng)度，l2(x，y)為光學(xué)條紋圖的調(diào)制強(qiáng)度，f為光學(xué)條 紋圖的基頻，AΦ(x，y)為由待測(cè)物體Ξ維面形高度h信息引起的調(diào)制相位，noise表示噪 聲。
[0010] ②噪聲參數(shù)估計(jì)：
[0011] 根據(jù)下列公式估計(jì)噪聲圖像，
[0012]
[001引其中，a的取值范圍為1~n，Γg(x，y)為η幅光學(xué)條紋圖中的任一幅。
[0014] 根據(jù)下列公式計(jì)算噪聲的均值，
[0015]
[0016] 其中，X、Υ分別為所述光學(xué)條紋圖的行數(shù)和列數(shù)。
[0017] 根據(jù)下列公式計(jì)算噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差，
[0018]
[0019] 計(jì)算機(jī)生成均值為品品，標(biāo)準(zhǔn)差為σ1的高斯隨機(jī)噪聲圖noiseg。
[0020] 設(shè)定非下采樣輪廓波變換的分解層數(shù)C，C的取值范圍為3~20的整數(shù)。各層的 分解方向數(shù)設(shè)定為m，m的取值范圍為1~r的整數(shù)，S表示當(dāng)前層的序數(shù)。
[0021] 對(duì)高斯隨機(jī)噪聲圖noise.進(jìn)行非下采樣輪廓波變換，得到非下采樣輪廓波變換系 數(shù)。
[0022] 采用蒙特卡洛方法估計(jì)非下采樣輪廓波變換系數(shù)中各層各方向帶通子帶系數(shù)的 標(biāo)準(zhǔn)差0 1,，，其中i表示第i層，j表示第j個(gè)方向。 陽023]③非下采樣輪廓波變換與非下采樣輪廓波變換系數(shù)收縮：
[0024]Γb(x，y)表示采集的光學(xué)條紋圖中需要降噪一幅，其中b的取值范圍為1~η。對(duì) 光學(xué)條紋圖i'b(x，y)進(jìn)行非下采樣輪廓波變換，得到非下采樣輪廓波變換系數(shù)Ti,，，其中i 表示第i層，j表示第j個(gè)方向。設(shè)定K為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果設(shè)定的實(shí)數(shù)，根據(jù)下列公式 對(duì)非下采樣輪廓波變換系數(shù)IVj進(jìn)行收縮， 陽0巧]
[0026]對(duì)收縮后的非下采樣輪廓波變換系數(shù)Tsi,,進(jìn)行逆非下采樣輪廓波變換得到抑制 噪聲后的光學(xué)條紋圖，實(shí)現(xiàn)光學(xué)條紋圖抑噪。
[0027] 與在先技術(shù)相比，本發(fā)明具有W下優(yōu)點(diǎn)：
[0028] 本發(fā)明通過將非下采樣輪廓波變換引入到光學(xué)條紋圖處理技術(shù)中，實(shí)現(xiàn)了光學(xué)條 紋圖的有效抑噪，與在先技術(shù)1、2、3相比，本發(fā)明的抑噪效果更好。
【附圖說明】
[0029]圖1為本發(fā)明的光學(xué)條紋圖獲取系統(tǒng)示意圖；
[0030] 圖2為本發(fā)明的流程圖；
[0031] 圖3為采集的第一幅光學(xué)條紋圖；
[0032] 圖4為利用本發(fā)明抑噪后的光學(xué)條紋圖；
[0033] 圖5為利用本發(fā)明提取的光學(xué)條紋圖調(diào)制相