发展了一种基于光学相干层析(OCT)散斑的流速测量方法。与传统激光散斑信号相似，样品中某一点处OCT信号随时间的波动与该处散射颗粒的平均速度有一定的依赖关系。通过对OCT信号的滤波和解调，得到OCT散斑波动信号，再对该信号进行傅里叶变换，得到散斑信号的频谱分布，然后依据频谱分布中高低频分量比值(HLR)与流速间的定量关系，就能确定样品中的流速分布。基于OCT散斑强度信号而非相位信息的流速测量方法，实验研究了HLR与流速间的关系，并给出了毛细玻璃管模型的流速分布图像。

采用数字图像相关(DIC)法对物体表面形变进行测量,并通过散斑场的形变对被测物的真实变化进行研究。对散斑质量评价方法进行研究,以求在测量前即可判定所采用的散斑对测量精度的影响。根据DIC法对散斑图像的具体要求,提出基于灰度共生矩阵(GLCM)的散斑质量评价方法。对实际散斑图像进行亚像素刚体平移仿真模拟,采用GLCM中的能量、熵、对比度和相关性指标与DIC法的测量结果进行对比分析,并与平均灰度二阶导数和香农熵进行对比实验。通过改变散斑图像的整体亮度等级与亮度分布情况,探究不同光照情况对实验结果准确度的影响。实验结果表明,GLCM在散斑图像质量评价中具有一定的有效性。

基于记忆效应的散斑解卷积法是近几年提出的一种可以实现透过散射介质层成像的方法。可用于散斑解卷积法的算法有很多,但具体的对比分析工作却鲜有报道。设计并搭建了基于记忆效应的透过散射层成像的光学系统,对探测到的散斑进行解卷积计算,并重建出对象图像。在重建过程中,分别使用互相关解卷积算法、维纳滤波算法、正则化解卷积算法以及Lucy-Richardson算法进行解卷积计算。对不同算法重建的图像进行了多个图像质量评价指标的计算。综合图像质量和计算时间,发现互相关解卷积算法在透过散射层成像的应用中具有最大优势,并从原理上进行了简要的解释。

采用0.205 ms的曝光时间，研究了观测速度范围包含去相关区域和未去相关区域时的散斑对比度与观测物速度间的关系。结果表明，利用对比度随取样帧数的变化趋势，并结合时间序列散斑图像相关系数曲线，可以在复杂环境下正确区分两个区间内的速度大小；同时，选用适当散斑图像帧数进行对比度计算，可以同时为探测大速度和小速度区间的速度变化提供较高灵敏度。

hilditch.m是hilditch细化算法。 RC_unwrap.m是逐行逐列去包裹算法。 least_unwrap.m是最小二乘去包裹算法。 FTP.m是利用傅里叶变换提取相位。 sincosfilter.m是正余弦滤波算法。 以上算法在相位图的相关计算中常用到，比如电子散斑干涉、全息干涉、相移技术等。

激光散斑衬比成像 包括生成散斑 和生成动态散斑

基于MATLAB对散斑干涉图像进行低通滤波及二值化处理的编程

采用激光散斑的实验方法,拍摄了连续多幅不同加工工艺、不同表面粗糙度标准样块的散斑图像。利用基于灰度共生矩阵的纹理分析方法对图像的4 个特征参数——角二阶矩、惯性矩、相关性和熵进行了计算、统计与分析。研究表明,连续多幅激光散斑图像的各种参数取值会有波动,但整体趋于平稳；验证了表面粗糙度和特征参数之间存在着规律性的曲线关系；进一步消除了外界干扰和装置随时间的动态不确定性,使得实验结果更可靠,同时扩大了表面粗糙度和4 个特征参量之间的关系数据库,验证了激光散斑的方法对测量表面粗糙度具有较高的可信度。

给出了一种阈化处理激光散斑光强多灰度值分布(如256级灰度)的方法。采用此种处理方法, 激光散斑的功率谱强度随空间频率的分布保持不变, 而计算机存贮散斑图样所需的存贮空间可极大地减少。针对具体的圆形和环形散射屏引入的散斑图样, 采取使处理前后的功率谱偏差最小的方法, 找出了最佳的阈值。

叶片是航空发动机的重要部件, 由于工作环境恶劣, 容易出现损坏。对损坏的叶片进行修复是比较经济的做法, 模型重构是航空发动机叶片修复的关键技术之一。为此提出了一种基于散斑视觉测量的叶片模型重构方法。采用散斑视觉系统采集叶片曲面散斑点; 通过散斑点立体匹配得到局部点云数据; 通过点云拼接得出叶片整体点云; 根据叶片点云曲率提取边界点, 通过三次B样条曲线对叶片点云边界点进行拟合, 得出叶片包络曲线; 利用包络曲线和点云重建叶片模型; 进行了实验验证, 证明了方法的可行性。