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公开(公告)号：CN106529545A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610851597.X
申请日：2016-09-26
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像特征描述的散斑图像质量识别方法及系统，该方法通过采集目标散斑图像；根据各目标散斑图像的来源对目标散斑图像进行预处理；提取各目标散斑图像的图像特征，并根据提取的图像特征对各目标散斑图像进行直方图特征描述及主成分分析特征描述，得到标准散斑图像及标准参数向量；将目标散斑图像与标准散斑图像或标准参数向量进行对比识别。系统包括采集模块、预处理模块、标准获取模块及识别模块。本发明识别精度高、运算量少且运算速度块，准确且有效的实现对散斑图像的质量识别，进而使得对散斑干涉测量的检测结果精确且可靠，为物体的变形或位移信息的检测应用研究提供了精确的技术支撑。
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公开(公告)号：CN106529545B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201610851597.X
申请日：2016-09-26
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像特征描述的散斑图像质量识别方法及系统，该方法通过采集目标散斑图像；根据各目标散斑图像的来源对目标散斑图像进行预处理；提取各目标散斑图像的图像特征，并根据提取的图像特征对各目标散斑图像进行直方图特征描述及主成分分析特征描述，得到标准散斑图像及标准参数向量；将目标散斑图像与标准散斑图像或标准参数向量进行对比识别。系统包括采集模块、预处理模块、标准获取模块及识别模块。本发明识别精度高、运算量少且运算速度块，准确且有效的实现对散斑图像的质量识别，进而使得对散斑干涉测量的检测结果精确且可靠，为物体的变形或位移信息的检测应用研究提供了精确的技术支撑。
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