本文给出一种判别及细分散斑法中的干涉条纹级数的简单方法。它可以用于确定位移的大小,干涉条纹级数的判别与细分、提高测量精度以及自动分析。

通过对光学相干层析(OCT)系统中的噪声源进行分析,提出了一种将小波变换和分数阶积分结合的OCT图像去噪方法。先将OCT图像进行小波分解,获得不同频带的子图像。将低频近似图像保持不变,对水平、垂直和对角三个方向的高频细节图像采用三种改进的分数阶积分Tiansi模板进行滤波,最后将低频近似图像与三个分数阶积分滤波后的高频细节图像合成,得到去噪后的图像。实验结果表明;该算法在有效降低OCT图像散斑噪声的同时,尽可能地保留了图像的细节;相比经典的去噪算法和单一的分数阶积分算法,本文算法的去噪效果较好。

envi环境下的小图斑去除,通过处理窗口内的值，使得小于阈值个数的像元值被窗口中像元个数最多的值替换。

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结合正弦/余弦(sin/cos)滤波技术提出了依据散斑相位条纹图的条纹方向自动选取滤波窗口大小的自适应滤波法。通过计算散斑包裹相位条纹图的条纹方向, 依据相位条纹方向自动选择合适的滤波窗口, 对散斑包裹相位图的sin和cos变换图同时进行自适应均值滤波, 再通过四象限反正切算法得到包裹相位条纹图。实验结果表明, 该滤波法能有效保护条纹相位跳变信息, 对于条纹密度变化较大且形状复杂的散斑包裹相位图, 仍能进行有效的条纹滤波处理, 滤波后的相位条纹图更逼近于原始条纹走向。

采用双层耦合的CIMA模型,研究了不同图灵模相互作用时斑图的选择、形成机制.结果表明:当2个子系统分别处在超临界和次临界分岔点附近时,超临界图灵模和次临界图灵模相互作用产生耦合,得到六边形和超六边斑图;当2个子系统激发的图灵模均为超临界模时,二者之间不发生耦合,每个子系统各自形成简单的条纹斑图;当2个子系统激发的图灵模均为次临界模时,2个模产生相互作用,系统最终选择完全相同的“豆角”斑图.此外,图灵模的分岔类型还改变斑图的空间对称性.

通过散射介质成像已经成为现代光学成像领域的主要挑战。 近来，已经报道了基于波前整形的通过散射介质成像。 然而，尚未对将基于光学记忆效应的迭代波前整形技术应用于通过散射介质的运动物体的速度估计进行清晰的研究。 在此，我们提出将迭代波前整形技术与激光散斑对比度分析方法相结合，以通过散射介质检测运动物体的相对速度变化。 进行了幻影实验以验证我们的方法。

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对数字散斑技术做了基本分析与演练过程 适合初级者接触理解 针对给出的不同方法做进一步自我研究