基于MATLAB的数字散斑条纹图滤波比较

基于MATLAB信号处理工具箱的数字滤波器设计摘要：传统数字滤波器工作起来，需要计算量很大，对于设计要求来说，又比较复杂，需要调整滤波特性，有很大的难度，并且影响它本身的应用以及功能。

本文中，主要介绍了利用MATLAB信号处理工具箱的功能，设计常规数字滤波器，设计过程中使用一些常用的专用软件。

对于，使用MATLAB语言程序设计以及信号处理工具箱的FDATool工具，各种界面的详细步骤都有详细的介绍。

对于MATLAB设计滤波器，为了减轻庞大的工作量，也为了简便直观，我们对比设计要求，以及滤波器特性的参数，这样才能更有利于，优化滤波器本身。

在本文中，主要解读了仿真软件Simulink对设计出来的滤波器仿真，设计过程中利用工具MATLAB。

我们验证结果的准确性，是通过软件仿真实验，从而达到对滤波器的设计。

关键词：MATLAB；模拟滤波器；数字滤波器目录1 引言 (1)2 模拟滤波器的设计 (1)2.1 几种常用的模拟滤波器 (2)2.2 巴特沃斯低通滤波器设计 (3)3 数字滤波器的设计 (5)4 结束语 (10)参考文献 (10)1引言基于对正弦基波，以及整词谐波的分析，可以得知系统电压，电流信号中，成分比较复杂，因此，在电力系统中，最关键的部件还是滤波器。

MATLAB和Mathematica、Maple共同称为三大数学软件。

MATLAB在数学类科技应用软件中，在数值计算方面地位不可代替。

MATLAB可以进行矩阵运算，绘制函数和数据，实现算法，创建用户界面，连接其他编程语言的程序等功能，它的应用方面主要在于，工程计算；控制设计；信号处理与通讯；图像处理信号检测；金融建模设计与分析等领域。

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比其他语言完成事情简捷，因此可以直接使用,我们可以把自己的程序导入进MATLAB函数库中，方便以后的使用。

因此我们设计滤波时，根据指标，直接使用CAD程序，就可以得到高通、带通和带阻滤波器系统函数。

数字信号处理课程设计报告书课题名称应用MATLAB对信号进行频谱分析及滤波姓名李光明学号20106480院、系、部电气系专业电子信息工程指导教师刘鑫淼2013年6月 28日应用MATLAB对信号进行频谱分析及滤波20106480 李光明一、设计目的用MATLAB语言进行编程，绘出所求波形，并且运用FFT求对连续信号进行分析。

二、设计要求1、用MATLAB产生正弦波，矩形波，并显示各自的时域波形图；2、进行FFT变换，显示各自频谱图，其中采样率、频率、数据长度自选，要求注明；3、绘制三种信号的均方根图谱；4、用IFFT恢复信号，并显示恢复的正弦信号时域波形图。

三、系统原理用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。

经常需要进行频谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。

频谱分辨率直接和FFT的变换区间N有关，因为FFT能够实现频率分辨率是2π/N。

x(n)是一个长度为M的有限长序列，则x(n)的N点离散傅立叶变换为：(3.1)其中(3.2)逆变换为：(3.3)但FFT是一种比DFT更加快速的一种算法，提高了DFT的运算速率,为数字信号处理技术应用于各种信号处理创造了条件，大大提高了数字信号处理技术的发展。

本实验就是采用FFT，IFFT对信号进行谱分析。

四、程序设计1、产生正弦波及方波2、对正弦波及方波进行FFT变换并作频谱图（采样频率为1000Hz,数据长度为1024)3、求正弦波及方波FFT变换后的功率谱（数据长度为1024）4、用IFFT恢复原始信号（采样频率为1000Hz）程序如下:fs=input('请设定采样频率:');%设定采样频率N=input('请设定数据长度:');%设定数据长度t=0:0.001:1;f=100;%设定正弦信号频率%生成正弦信号x=sin(2*pi*f*t);figure(1);subplot(211);plot(t,x);%作正弦信号的时域波形axis([0,0.1,-1,1]);title('正弦信号时域波形');z=square(60*t);subplot(212)plot(t,z)axis([0,1,-2,2]);title('方波信号时域波形');grid;%进行FFT变换并做频谱图y=fft(x,N);%进行fft变换mag=abs(y);%求幅值f=(0:N-1)*fs/N;%横坐标频率的表达式为f=(0:M-1)*Fs/M; figure(2);subplot(211);plot(f,mag);%做频谱图axis([0,1000,0,200]);title('正弦信号幅频谱图');y1=fft(z,N);%进行fft变换mag=abs(y1);%求幅值f=(0:N-1)*fs/N;%横坐标频率的表达式为f=(0:M-1)*Fs/M; subplot(212);plot(f,mag);%做频谱图axis([0,1000,0,200]);title('方波信号幅频谱图');grid;%求功率谱sq=abs(y);power=sq.^2;figure(3)subplot(211);plot(f,power);title('正弦信号功率谱');grid;sq1=abs(y1);power1=sq1.^2;subplot(212);plot(f,power1);title('方波信号功率谱');grid;%用IFFT恢复原始信号xifft=ifft(y);magx=real(xifft);ti=[0:length(xifft)-1]/fs;figure(4);subplot(211);plot(ti,magx);axis([0,0.1,-1,1]);title('通过IFFT转换的正弦信号波形');zifft=ifft(y1);magz=real(zifft);ti1=[0:length(zifft)-1]/fs;subplot(212);plot(ti1,magz);title('通过IFFT转换的方波信号波形');grid;五、仿真结果及分析图5-1 正弦及方波信号波形.图5-2 FFT变换后的正弦及方波信号幅频谱图图5-3 正弦及方波信号功率谱图图5-4 采样频率为1000Hz时IFFT还原后的正弦及方波信号波形图5-5 采样频率为200Hz时IFFT还原后的正弦及方波号信波形运用MATLAB可以绘制出当图5-1的周期为0.01s频率为1000Hz的正弦信号和占空比60%的方波信号，以及图5-2、图5-3的幅频谱图和功率谱图，其中正弦信号在频率为100HZ和900HZ时功率谱最大，说明信号中100HZ和900HZ的频率成分幅值最大。

MATLAB中的图像滤波与增强技巧解析图像处理是计算机视觉领域中的重要研究方向，而MATLAB作为一款强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，使得图像滤波与增强变得更加便捷。

本文将深入探讨MATLAB中图像滤波与增强技巧，并介绍其在实际应用中的优势与挑战。

一、图像滤波技术介绍图像滤波技术是图像处理中常用的一种方法，其目的是通过移除或衰减图像中的噪声、平滑图像或增强特定的图像细节。

MATLAB提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

这些函数适用于不同的图像处理任务，并可以根据需要进行组合使用。

1. 均值滤波均值滤波是一种简单且常用的图像平滑技术，其通过计算图像窗口内像素的平均值来替代中心像素的灰度值。

这种滤波方法可以有效地去除图像中的高频噪声，但会导致图像细节的模糊。

2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波技术，它通过将图像窗口内的像素排序，并选择其中位数作为中心像素的灰度值。

中值滤波对于椒盐噪声等不同类型的噪声都有良好的抑制效果，而且可以保留图像的边缘信息。

3. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的线性平滑滤波技术，它通过计算图像窗口内像素的加权平均值来平滑图像。

高斯滤波器可以有效地降低图像的噪声，并且在平滑图像的同时能够保留边缘细节。

二、图像增强技术介绍图像增强技术旨在改善图像在感官上的质量或提取出特定的图像细节。

MATLAB提供了多种图像增强函数和工具箱，包括直方图均衡化、锐化、对比度增强等。

这些技术能够显著改善图像的视觉效果，并在图像分析和识别任务中发挥重要作用。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过对图像的灰度值进行变换，使得图像的直方图在整个灰度范围内均匀分布。

这种方法能够显著增强图像的对比度，并提升图像的视觉效果。

2. 锐化锐化是一种常用的图像增强技术，它通过增加图像中灰度值变化的梯度来增强图像的轮廓和细节。

MATLAB提供了多种锐化滤波器函数，如拉普拉斯滤波器和梯度滤波器，可以实现不同程度的图像锐化效果。

应用Matlab对图像信号进行频谱分析及滤波实验目的1.巩固所学的数字信号处理理论知识，理解信号的采集、处理、传输、显示和存储过程；2.综合运用专业及基础知识，解决实际工程技术问题的能力；3.学习资料的收集与整理，学会撰写课程设计报告。

实验环境1.微型电子计算机（PC）；2.安装Windows 10操作系统，MATLAB7.0，Formatfactory，绘画板等开发工具。

实验原理在Matlab软件平台下，读取和显示彩色图像数据的相关函数和调用方法如下：实验内容和任务要求1.选取一张彩色图像（注意不能出现雷同，否则记为0分），提取图像的灰度值，并显示出灰度图像。

2.在图像中增加正弦噪声信号(自己设置几个频率的正弦信号)，显示出加入噪声信号后的灰度图像。

3.给定滤波器的性能指标，分别设计FIR和IIR数字滤波器，并画出滤波器的幅频响应曲线。

4.用自己设计的滤波器对含噪声图像信号进行滤波，显示出滤波后的灰度图像。

5.对原始灰度图像、加入噪声信号的灰度图像和滤波后的灰度图像进行频谱分析和对比，分析信号的变化。

实验分析本实验要求用Matlab软件完成对图像信息的处理。

对于任务1，这里采用了一张jpg格式的张学友新专辑《醒着做梦》的封面图片，保存在Matlab的work文件夹下。

采用imread()函数读取，并利用rgb2gray()函数将其转化为二维的灰度图像（原始的数据类型是unit8型，需要将其转化为可用于计算的double类型），并利用imshow()函数将其显示出来；对于任务2，在加入噪声前，需要先将二维数据利用循环嵌套语句转化为一维数据，然后加入三个高频噪声，再利用循环嵌套语句转化为二维的数据，利用imshow()函数显示出来；对于任务3，这里分别设计了满足一定指标的IIR低通滤波器（巴特沃斯）和FIR低通滤波器（哈明窗）并对其相关指标进行了分析。

对于任务4，利用任务3中设计好的两个滤波器分别对加噪后的灰度图像进行滤波（filter()函数），并分别显示滤波后的灰度图像；对于任务5，利用快速傅里叶变换算法（FFT）对各阶段数据分别进行频谱分析，并将它们的频谱绘制在同一张图上作为对比。

数字信号处理课程设计---------------------------基于matlab的语音信号滤波处理学院：班号：姓名：学号：目录：一．设计内容 (3)二．设计原理 (3)1.运用快速傅里叶变换 (3)2.采用矩形窗设计滤波器 (3)三.设计过程 (1)1.语音信号的采集 (4)2.语音信号的频谱分析 (4)3.用滤波器对语音信号进行滤波 (5)4.回放语音信号 (11)四．总结 (11)五．参考文献 (12)摘要语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。

通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。

Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。

信号处理是Matlab 重要应用的领域之一。

本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。

一．设计内容首先采集一段语音信号（.wav 格式），时间在几十秒内，运用MATLAB 软件，调用函数功能画出它的时域波形和频谱特性。

然后设计滤波器对语音信号进行滤波，比较滤波前后的波形和特性。

最后，调用sound 函数回放信号，感觉滤波前后的声音变化。

二．设计原理1.运用快速傅里叶变换（FFT ）对信号进行傅里叶变换，得到频谱特性。

2.采用矩形窗设计滤波器。

矩形窗的定义：一个N 点的矩形窗函数定义为如下1010()[()]()1()[()]()N kN n N kn N k X k DFT x n x n Wx n IDFT x n X k W N -=--=====∑∑n{1,00,()n Nw n ≤<=其他矩形窗的主瓣宽度小（4*pi/N ），具有较高的频率分辨率，旁瓣峰值-13dB,过渡带宽为1.8*pi/N,阻带最小衰减-21dB 。

唐山学院数字信号处理课程设计题目基于MATLAB的数字滤波器设计系 (部)班级姓名学号指导教师2013 年 6 月 17 日至 6 月 28 日共 2 周数字信号处理课程设计任务书一、设计题目、内容及要求设计题目：基于MATLAB的数字滤波器设计设计内容：所设计的数字滤波器应完成以下功能：（1）设计低通、带通、高通数字滤波器；（2）可以对合成信号（含低频、中频、高频分量）、语音信号进行滤波；（3）通过GUI界面进行控制。

设计要求：1、根据题目要求进行数字滤波器总体设计。

2. 完成数字滤波器具体设计。

（1）输入信号的选定。

（2）确定设计方法、设计指标。

3. 滤波器程序的设计。

（1）完整源程序。

（2）运行结果图。

4．书写设计说明书。

二、设计原始资料范寿康主编，DSP技术与DSP芯片，电子工业出版社。

三、要求的设计成果（课程设计说明书、设计实物、图纸等）设计结果能正确仿真演示设计说明书一份（包括总体设计、算法原理图及说明、系统GUI演示、源程序清单等）四、进程安排周一：资料收集周二：利用MATLAB完成GUI界面绘制周三：程序调试周四：书写课程设计说明书周五：答辩五、主要参考资料1、楼顺天,李博菡.基于MATLAB的系统分析与设计—信号处理.西安电子科技大学出版社，19982、奥本海姆.离散时间信号处理.科学出版社，20003、宗孔德,胡广书.数字信号处理.清华大学出版社，1997指导教师（签名）：教研室主任（签名）：课程设计成绩评定表出勤情况出勤天数缺勤天数成绩评定出勤情况及设计过程表现（20分）课设答辩（20分）设计成果（60分）总成绩（100分）提问（答辩）问题情况综合评定指导教师签名：年月日目录1 引言 (1)2 设计任务 (2)2.1设计内容 (2)2.2设计要求 (2)3 语音信号的采集及时频分析 (3)3.1语音信号的采集 (3)3.2语音信号的时频分析 (3)4 基于MATLAB的数字滤波器的设计 (5)4.1数字滤波器的设计 (5)4.1.1数字滤波器的基本概念 (5)4.1.2 IIR滤波器设计思想 (5)4.2IIR数字滤波器设计 (5)4.2.1 IIR低通滤波器设计 (5)4.2.2 IIR带通滤波器设计 (7)4.2.3 IIR高通滤波器设计 (9)5 合成信号及其滤波 (12)5.1合成信号 (12)5.2合成信号滤波 (13)6 设计系统界面 (15)6.1系统界面设计工具—GUI概述 (15)6.2界面设计及使用说明 (15)7 心得体会 (18)参考文献 (19)附录 (20)1 引言数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。

一、课题简介本课题是基于MATLAB的数字滤波器的设计与仿真，采用MATLAB软件设计与仿真。

有限冲击响应数字滤波器（FIR）具有突出的优点:系统总是稳定的、易于实现线性相位、允许设计多通带(或多阻带)滤波器。

首先在了解有限冲击响应数字滤波器的基本概念和数学模型的前提下，给出有限冲击响应数字滤波器具有线性相位的条件，以及有限冲击响应数字滤波器的各种结构及其特点。

其次，由于在实际工程设计限冲击响应数字滤波的时候，窗函数设计法和频率采样法都存在设计精度不高，运算量大，边缘频率不容易确定的缺点。

而优化设计法恰能弥补上述方法的不足，能很好的逼近理想数字滤波器。

最后，在Simulink环境下建立一个数字滤波器系统仿真模型，用优化设计法和频率采样法分别设计相同指标的滤波器。

把原始信号和干扰信号同时输入，两种方法设计的滤波器分别在仿真模型中滤除干扰。

以仿真图的形式直观的给出滤波器的性能。

二、设计过程⒈有限长单位冲激响应（FIR）滤波器的基本结构⑴直接型：如图1-1可以看出直接型结构共需要N个乘法器，若系数不对称则不能设计线性相位。

图1-1 FIR滤波器的直接型结构⑵级联型：将H(z)分解成实系数二阶因子的乘积形式(1.1）这种结构的每一节控制一对共轭极点，因此调整传输零点方便，但是这种结构所需的系数和所需的乘法运算比直接型多，所以这种结构使用的比较少。

图1-2 FIR滤波器的级联型结构⑶频率抽样型：把一个有限长序列（长度为N点）的z变换H (z)在单位圆上作N等分抽样，就得到H(k)，其主值序列就等于h(n)的离散傅里叶变换H(k)。

用H (k)表示的H(z)的内插公式为(1.2）（1.3）其中为梳状滤波器，为谐振器。

谐振器的极点正好与梳状滤波器的零点相抵消，保证了网络的稳定性。

N个并联谐振器与梳状滤波器级联后，得到图1-3的频率抽样结构。

图1-3 FIR滤波器的频率抽样型结构2.FIR数字滤波器的设计方法2.1窗函数设计法流程图如2-1所示：图2-1窗函数设计流程常用的窗函数有：矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗、凯塞窗、三角窗等。

基于利用MATLＡＢ信号处理工具箱的数字滤波器设计与仿真论理工摘要:传统的数字滤波器的设计过程复杂，计算工作量大,滤波特性调整困难,影响了它的应用。

本文介绍了一种利用ＭAＴLAB信号处理工具箱（SignａｌProcessingToolbox)快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器的设计方法。

给出了使用M ＡTLAB语言进行程序设计和利用信号处理工具箱的ＦＤAToｏl工具进行界面设计的详细步骤.利用MATLAＢ设计滤波器，可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数，直观简便,极大的减轻了工作量，有利于滤波器设计的最优化。

本文还介绍了如何利用MＡTＬAB环境下的仿真软件Simｕlｉnｋ对所设计的滤波器进行模拟仿真。

关键词：ﻭ数字滤波器ＭAＴLAＢFＩRIＩRﻭ引言：ﻭ在电力系统微机保护和二次控制中，很多信号的处理与分析都是基于对正弦基波和某些整次谐波的分析,而系统电压电流信号（尤其是故障瞬变过程）中混有各种复杂成分，所以滤波器一直是电力系统二次装置的关键部件【１】。

目前微机保护和二次信号处理软件主要采用数字滤波器。

传统的数字滤波器设计使用繁琐的公式计算，改变参数后需要重新计算，在设计滤波器尤其是高阶滤波器时工作量很大.利用MATLAB信号处理工具箱（SｉgnａlPｒocessiｎgToolbｏx）可以快速有效的实现数字滤波器的设计与仿真。

ﻭ1数字滤波器及传统设计方法数字滤波器可以理解为是一个计算程序或算法,将代表输入信号的数字时间序列转化为代表输出信号的数字时间序列,并在转化过程中，使信号按预定的形式变化。

数字滤波器有多种分类，根据数字滤波器冲激响应的时域特征，可将数字滤波器分为两种,即无限长冲激响应(IＩR）滤波器和有限长冲激响应（FIR）滤波器。

ﻭIIR数字滤波器具有无限宽的冲激响应，与模拟滤波器相匹配。

所以IIR滤波器的设计可以采取在模拟滤波器设计的基础上进一步变换的方法.FIR数字滤波器的单位脉冲响应是有限长序列。

MATLAB技术图像滤波应用引言：图像是我们生活中不可或缺的一部分，我们通过图像感知世界，处理图像可以帮助我们更好地理解和分析数据。

而图像滤波是图像处理的重要技术之一，可以去除图像中的噪声，增强图像的特征，提高图像质量。

在本文中，我将介绍MATLAB技术中常用的图像滤波方法及其应用。

一、均值滤波均值滤波是图像处理中最简单的滤波技术之一，其原理是将图像中的每个像素点和周围像素点的灰度值进行求平均操作，从而达到去除噪声的效果。

在MATLAB中，可以使用`imfilter`函数实现均值滤波。

例如，我们可以通过下面的代码对一张图像进行均值滤波：```img = imread('image.jpg');filtered_img = imfilter(img, fspecial('average'));imshow(filtered_img);```二、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波技术，它通过对每个像素点周围的像素值进行排序，然后选择中间值作为滤波结果。

这种方法对于椒盐噪声等脉冲噪声有很好的去噪效果。

在MATLAB中，可以使用`medfilt2`函数实现中值滤波。

下面的代码展示了如何在MATLAB中应用中值滤波：```img = imread('image.jpg');filtered_img = medfilt2(img);imshow(filtered_img);```三、高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波技术，它通过对每个像素点周围的像素值进行加权平均，从而达到去噪的效果。

高斯滤波的特点是对周围像素的影响权重随距离增大而减小，这样可以保留图像的边缘信息。

在MATLAB中，可以使用`imfilter`函数结合`fspecial`函数创建高斯滤波器并进行滤波。

下面的代码展示了如何在MATLAB中应用高斯滤波：```img = imread('image.jpg');filtered_img = imfilter(img, fspecial('gaussian', [3, 3], 0.5));imshow(filtered_img);```四、双边滤波双边滤波是一种非线性滤波技术，它可以保留图像的边缘特征，并对图像进行平滑处理。

基于MATLAB的数字散斑条纹图滤波比较韩艳娇;陶纯匡【期刊名称】《电子世界》【年(卷),期】2013(000)008【摘要】数字散斑照相术提取的数字散斑条纹图存在信噪比低、强度弱的特点，因此需要对图像进行滤波除噪。

为了比较不同的滤波方法对散斑条纹图的除噪效果，笔者在MATLAB中采用中值滤波、巴特沃斯低通滤波、指数低通滤波以及同态滤波对提取的条纹图进行处理并就处理结果做出了分析比较。

实验结果表明，以上方法都能从噪声中提取信号，其中中值滤波除噪效果最好。

%The speckle fringe pattern from the digital speckle photography have the features of low signal-to-noise ratio,and weak intensity,so they need for filtering noise.In order to compare the effect of different filtering methods,we use the median filter,butterworth low-pass filter,index of low pass filter and homomorphic filter to remove the noise and comparison of the results.The results show that al of these methods can extract weak signal from noise,and the median filter can eliminate the noise more effectively.【总页数】2页(P169-170)【作者】韩艳娇;陶纯匡【作者单位】重庆大学物理学院;重庆大学物理学院【正文语种】中文【相关文献】1.轮胎激光散斑干涉相位条纹图局域多方向频域滤波方法 [J], 钟浩;刘桂雄;陈冬雪;彭艳华;曾启林2.一种改进的散斑干涉条纹图滤波算法 [J], 李欣3.散斑干涉相位条纹图的频域滤波处理 [J], 王永红;李骏睿;孙建飞;刘佩;杨连祥4.数字散斑条纹图的滤波方法 [J], 伏思华;于起峰5.区域密度滤波及其在数字散斑条纹处理中的应用 [J], 陈金龙;秦玉文因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于MATLAB的散斑图像处理方法
陈秀艳;张楠;高朋
【期刊名称】《沈阳师范大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(40)3
【摘要】利用MATLAB工具箱可对散斑图像进行图像处理和图像信息提取,包括散斑图像的叠加、对条纹图像进行增强、滤波、二值化、开闭操作和骨架提取等处理。

在物体面内微小位移散斑图像的处理过程中,针对增强和滤波操作,分别采用了像素增加、对数变换、取反变换、分段性变换和中值滤波、均值滤波、高斯滤波等不同方法。

通过对比和分析不同方法的处理结果发现,叠加后的条纹图依次经过线性变换增强、二值化、一定阈值闭操作和条纹细化处理的条纹图像较为连贯清晰,且条纹间距不同时,闭操作的阈值也需随之改变。

这种图像处理方法可以为后续物体实际面内微小位移的测量和物体受热产生热形变的测量提供可靠的理论参考。

【总页数】5页(P277-281)
【作者】陈秀艳;张楠;高朋
【作者单位】沈阳师范大学物理科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】O436.1
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bVIEW和MATLAB在电子散斑干涉图像处理中的应用
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