利用动态激光散斑的统计特性,研究了黑白散斑图像的无失真压缩问题,设计了黑白散斑图像无失真编码器。编码器由图像切割、位移估计、预测、上下文形成与熵编码组成,主要特点包括散斑位移估计的快速算法、基于散斑统计特性的优化预测以及自适应算术编码。介绍了编码器的工作过程以及对应的工作原理,并进行了实验验证,实验结果显示,黑白散斑图像无失真编码器的压缩性能取得了较大的提高。
图像处理 图像压缩 黑白激光散斑图像 散斑相关 激光与光电子学进展
2018, 55(12): 121010
激光散斑图像压缩对降低数据存储量具有重要的意义。设计了一种激光散斑图像无失真编码器,它由激光散斑位移估计、像素预测和Golomb编码组成。首先估计散斑位移;然后,根据激光动态散斑相关函数设计预测模型,并以预测模型为基础进行像素预测;最后,对预测误差进行Golomb编码。该编码器的主要特点包括使用数字散斑相关方法估计散斑位移,以及基于动态散斑相关函数极值的时间预测。实验结果显示,在压缩激光散斑图像时,激光散斑图像无失真编码器在压缩性能方面取得了较大的提高。
激光技术 无失真压缩 激光散斑图像 散斑相关
中国科技大学,电子科学与技术系,安徽,合肥,230027
通过对数字激光散斑特性的研究,提出了一种利用激光散斑图像的极值点进行二维位移测量的极值位移测量法.该方法采集发生位移前后的两幅数字激光散斑图像,分别寻找它们的极值点,利用极值点之间的相互关系以及极值点对出现概率较高的特点,测量出散斑图像的位移.改进后,该算法能够测量亚像素级的位移,且运算速度较快.
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中国科技大学电子科学与技术系, 安徽 合肥 230027
利用数字激光散斑图像测量物体的形变和微小位移是一种新兴的非接触测量方法,为提高测量速度,通过对数字散斑相关测量方法(DSCM)和激光散斑图像的特点进行研究,提出一种针对数字散斑图像的边缘相关测量法(DSMC)。该方法把移动前后的激光散斑图像像素在单方向上求和,使整幅图像的能量集中在边缘上,然后使用边缘上所形成的一维数列,通过插值和相关的方法求解激光散斑图像的位移。而激光散斑图像的位移可以反映出物体的位移或形变。理论和实验证明了该算法可行,可以大大节省数字散斑相关测量中数据处理的时间而不影响计算精度,因为此算法的运算精度主要取决于插值点的个数和散斑图像自身的综合误差。
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