"基于S变换的改进窗口傅里叶三维测量法" 本文主要探讨了一种基于一维S变换的改进窗口傅里叶三维测量方法,旨在提高条纹图像处理的精度和抗噪声能力。S变换是一种时频分析工具,它在频率分析上具有较高的敏感性,特别适用于处理非平稳信号。在条纹图像处理中,S变换可以揭示图像中的频率信息,这对于三维测量至关重要。 首先,文章介绍了S变换的基本概念和表达式。S变换是通过积分运算将信号转换到S域,以获得信号的时频分布。它的特点是能够同时显示信号的时间和频率特性,特别是在处理局部频率变化的信号时表现出优越性。 接着,作者提出了一个基于S变换脊的自适应窗口傅里叶变换(WFT)方法。S变换脊是指S变换图像中峰值对应的时间-频率点,这些点代表了信号的瞬时频率。通过找到这些脊,可以更准确地确定信号在不同时间点的频率,从而改进了传统的WFT方法。在相位跳变剧烈的区域,相位二阶导数φ″(b)会影响S变换脊的准确性,作者对此进行了深入研究,并提出了去除该影响的方法,以获取更精确的瞬时频率。 然后,文章阐述了如何将瞬时频率的倒数用作WFT的窗口大小。这一创新点在于,窗口大小根据信号的瞬时特性动态调整,这能更好地适应信号的变化,从而提高相位解缠的精确度。通过这种方法,可以解出条纹图像的精确相位,这对于三维测量至关重要。 在实验部分,作者对比了去除相位二阶导影响前后基于S变换脊的WFT方法,以及与传统基于小波脊的WFT方法。结果显示,改进后的S变换脊WFT在噪声抑制和相位解缠精度方面具有明显优势。 关键词涵盖了傅里叶光学、S变换、窗口傅里叶变换、三维测量和解相位等关键概念,表明本文的研究集中在利用S变换改进光学测量技术,特别是针对三维测量的精度提升。文章的贡献在于提供了一种新的、自适应的处理条纹图像的手段,对于提高三维测量的精度和稳定性具有实际意义。
下载后可阅读完整内容,剩余9页未读,立即下载
- 粉丝: 6
- 资源: 951
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 掌握数学建模:层次分析法详细案例解析
- JSP项目实战:广告分类系统v2.0完整教程
- 如何在没有蓝牙的PC上启用并使用手机蓝牙
- SpringBoot与微信小程序打造游戏助手完整教程
- 高效管理短期借款的Excel明细表模板
- 兄弟1608/1618/1619系列复印机维修手册
- 深度学习模型Sora开源,革新随机噪声处理
- 控制率算法实现案例集:LQR、H无穷与神经网络.zip
- Java开发的HTML浏览器源码发布
- Android闹钟程序源码分析与实践指南
- H3C S12500R升级指南:兼容性、空间及版本过渡注意事项
- Android仿微信导航页开门效果实现教程
- 深度研究文本相似度:BERT、SentenceBERT、SimCSE模型分析
- Java开发的zip压缩包查看程序源码解析
- H3C S12500S系列升级指南及注意事项
- 全球海陆掩膜数据解析与应用