Анализ деформаций, оптических неоднородностей и дисторсионных искажений с помощью искусственных спеклов в цифровой фотографии

• Автор: Миронова, Татьяна Вячеславовна
• Шифр специальности: 01.04.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 95 с. : ил.

Содержание
Введение
1. Обзор литературы.
1.1. Оптические методы измерений. Голографическая интерферометрия. Спекл-интерферометрия. Спекл-фотография
1.2. Цифровая регистрация спекл-изображений
1.3. Аналог спекл-фотографии в белом свете
1.4. Связь спекл-фотографии и цифровой корреляции изображений
1.5. Применение корреляционных методов для исследования деформаций
и потоков жидкостей и газов
1.6. Определение дисторсии оптической системы корреляционньм методом
1.7. Точность корреляционных измерений
1.8. Измерительные возможности цифровых фотоаппаратов.
Колориметрические и спектральные измерения
2. Измерения с помощью искусственных спекл-картин в белом свете: цифровой аналог
спекл-фотографии.
2.1. Принцип измерения деформаций поверхности объекта
2.2. Измерение бокового сдвига поверхности. Экспериментальные результаты
2.3. Измерение поворота поверхности. Экспериментальные результаты
2.4. Анализ оптических неоднородностей
3. Корреляционная обработка изображений. Примеры применения. Исследование
точности измерений.
3.1. Принцип корреляционного метода измерений деформаций и
градиентов оптической длины
3.2. Исследование точности корреляционных измерений.
Оценка статистической погрешности измерения сдвига в модели бинарных
изображений
Исследование корреляционных характеристик в зависимости от свойств используемых изображений
3.3. Применение корреляционного метода для измерения градиентов оптической длины

3.4. Применение корреляционного метода для анализа деформаций в прозрачных материалах

4. Калибровка оптической системы корреляционным методом.
4.1. Принцип определения дисторсии оптической системы
4.2. Нахождение параметров проективного преобразования для приведения калибровочного объекта в соответствие ракурсу съемки
4.3. Определение параметров внешнего ориентирования камеры по корреляционному соответствию областей калибровочного объекта
и его изображения
4.4. Реализация корреляционного способа калибровки оптической системы
4.5. Экспериментальные результаты
5. Заключение
6. Литература

Введение
Актуальность темы исследования
В традиционных методах регистрации изображений цифровые матрицы практически вытеснили фотопленки. Матрицы, по сравнению с фотопленкой, обладают рядом преимуществ:
- практически мгновенное (по сравнению с процедурой обработки фотопленки) преобразование интенсивности в цифровые данные;
- высокие показатели фотографической широты (до 14 ступеней экспозиции у современных матриц), с возможностью увеличения ее специальными методами;
- жесткая система координат на изображении в виде номеров пикселей;
- хорошая согласованность потока данных об изображении с техникой хранения и обработки данных на современных компьютерах.
Эти преимущества особенно существенны для оптических измерений. С увеличением производительности компьютеров и развитием компьютерных вычислительных методов цифровая обработка изображений резко шагнула вперед и широко применяется в различных областях исследований, практически вытеснив чисто оптические, аналоговые методы. Среди методов обработки цифровых изображений особое место занимает корреляционная обработка. На ее основе базируются как системы распознавания изображений, так и некоторые методы измерения деформаций, а также скорости и показателя преломления в потоках жидкостей и газов.
Важной особенностью цифровых изображений является фиксированный размер пикселей и пространственный период их расположения, задающий пространственную дискретизацию данных. На первый взгляд может показаться, что период расположения пикселей определяет пространственное разрешение фоторегистратора. Но в действительности точность измерения положения объекта на изображении можно значительно улучшить за счет того, что аппаратная функция оптической системы, отображающей объект на матрицу, отлична от дельта-функции и превосходит по размеру приемный элемент матрицы. Соответствующая аппроксимация формы аппаратной функции оптической системы (либо формы корреляционного пика) позволяет определять координаты объекта с точностью почти на два порядка лучшей, чем расстояние между элементами регистрирующей матрицы. Это дает возможность при исследовании цифровых изображений обнаруживать такие сдвиги и искажения, масштаб которых меньше расстояния между приемными элементами матрицы.

информации заключается в образовании сдвоенного изображения, выполнении операции преобразования Фурье и формировании спектра пространственных частот. Период получаемой при этом картины однозначно связан с величиной смещения случайной структуры в плоскости регистрации. Если не применяется дополнительный сдвиг приемной матрицы между двумя регистрациями, то минимально измеримый с помощью данного метода сдвиг зависит (как и в классическом методе спекл-фотографии) от размера пятна используемой для измерений случайной картины, это не меньше 1-2 пикселей приемной матрицы. Пиксель используется здесь как инвариантная единица, так как реально измеримый сдвиг варьируется в зависимости от масштаба съемки. Это же справедливо и для точности измерений, для данной реализации метода она составляла около 1 пикселя. При расстоянии от камеры до исследуемой плоскости порядка метра это соответствует точности измерения смещения случайной структуры порядка 0,3 мм. В схеме регистрации оптических неоднородностей минимально измеримый градиент оптической длины составил для данной геометрии схемы 2x10'3, точность измерений порядка 5х10"4. Работы, изложенные в данной главе [18-22], были выполнены в 2004 году. С развитием возможностей вычислительной техники точность расчетов могла бы быть повышена, но логическое развитие способа обработки искусственных спекл-картин привело к использованию корреляционного метода. Он требует несколько больших вычислительных ресурсов, но более удобен для оператора и, кроме того, не имеет ограничения по величине минимально измеримого сдвига. Работы по вариантам реализации корреляционного метода изложены в главе 3.