【摘 要】
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采用傅里叶变换处理云纹图像是分析物体表面三维信息的一种常用方法。由于傅里叶变换为复数运算,在计算的过程中较大的运算量限制了云纹图像的处理速度。针对这种情况,本文采
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采用傅里叶变换处理云纹图像是分析物体表面三维信息的一种常用方法。由于傅里叶变换为复数运算,在计算的过程中较大的运算量限制了云纹图像的处理速度。针对这种情况,本文采用了一种基于Hartley变换的云纹图像处理方法,Hartley变换是一种与傅里叶变换相似的谐波变换,具有内在的一致性。Hartley变换具有处理过程为实数运算,正反变换一致的优点。本文实现的基于Hartley变换的云纹图像处理流程包括正变换、滤波、移频、反变换等步骤,从云纹图像中得到了缺陷图像和相位图像。处理的每一个步骤均对比了基于傅里叶变换处理云纹图像的过程,证明了算法的正确性。之后针对一维情况下的相位跳变点噪声较大,缺陷点附近横轴存在干扰噪声的不足之处,采用了基于二维Hartley变换的云纹图像处理算法,二维算法削弱了跳变点及缺陷域附近的噪声,得到了更好的结果。随后分析了由于缺陷位于云纹图像边缘,影响了其他边界的云纹曲线时,使用叠接法消除此影响的情况。检测方式除了从算法的角度可以进行加速以外,从软件设计的角度还可以采用多核并行的方式进行加速。本文评估了Hartley变换和傅里叶变换所需要的时间复杂度和空间复杂度,从多方面证明了Hartley变换的优越性。由于云纹图像与图像之间的无关性,可以采取数据并行的方式来加速处理。本文最后探讨了多线程环境下不同分辨率图像和线程数对云纹图像处理所需的时间的关系,最终表明,基于Hartley变换的检测速度是基于傅里叶变换检测速度的3-4倍。
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