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  • 干涉条纹处理的基本方法: 条纹局部追踪法: 条纹细化法: 基于条纹强度的细化:极值搜索 基于二值图像的细化:此博客采用此方法进行处理; 基于二值化干涉条纹细化的处理: 提取步骤: 预处理: 去除噪声图像...

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    干涉条纹处理的基本方法:

    条纹局部追踪法:

    条纹细化法:

    • 基于条纹强度的细化:极值搜索;
    • 基于二值图像的细化:此博客采用此方法进行处理;

    基于二值化干涉条纹细化的处理:

    提取步骤:
    • 预处理: 去除噪声图像,转化为灰度图像;
    • 二值化: imbinarize() 函数
    • 细化处理: bwmorph(‘skel’) 函数进行处理;
    • 修像: 去毛刺

    代码实现:

    clear;
    close all;
    
    %读入图像 
    img=imread('C:\Users\lenovo\Desktop\1.bmp');            
    figure('name','原图转二值');
    subplot(1,3,1);
    imshow(img),title('原图');
    
    %转化为灰度图像
    img=rgb2gray(img);
    subplot(1,3,2);
    imshow(img),title('灰度图像');
    
    %转化为二值图像
    BW=imbinarize(img);
    subplot(1,3,3);
    imshow(BW),title('二值图像');   
    
    %高通滤波去噪
    sigma=1;%滤波器的标准差
    parameters=double(3*sigma*2+1); % 模板尺寸
    H=fspecial('gaussian', parameters, sigma);%滤波算子 %gaussian低通滤波器
    BW=imfilter(BW,H,'replicate');
    figure,imshow(BW),title('去噪后图像'); 
    
    %骨化
    BW1=bwmorph(BW,'skel',20);
    figure,imshow(BW1),title('骨化图像');
    
    %去毛刺(消除噪声)
    BW2=bwmorph(BW1,'spur',18);
    figure,imshow(BW2),title('去毛刺');
    
    
    
    

    成像结果:

    得到二值图像:

    在这里插入图片描述

    高通滤波去噪:

    在这里插入图片描述

    图像细化处理:

    在这里插入图片描述

    去毛刺:

    在这里插入图片描述

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  • 干涉条纹处理的基本方法:条纹局部追踪法:条纹细化法:[ ] 基于条纹强度的细化:极值搜索[ ] 基于二值图像的细化:此博客采用此方法进行处理;基于二值化干涉条纹细化的处理:提取步骤:预处理: 去除噪声图像,...

    干涉条纹处理的基本方法:

    条纹局部追踪法:

    条纹细化法:

    • [ ] 基于条纹强度的细化:极值搜索
    • [ ] 基于二值图像的细化:此博客采用此方法进行处理;基于二值化干涉条纹细化的处理:提取步骤:
    • 预处理: 去除噪声图像,转化为灰度图像;
    • 二值化: imbinarize() 函数
    • 细化处理: bwmorph(‘skel’) 函数进行处理;
    • 修像: 去毛刺

    代码实现:

    clear;close all;%读入图像 img=imread('C:甥敳獲lenovoDesktop1.bmp');            figure('name','原图转二值');subplot(1,3,1);imshow(img),title('原图');%转化为灰度图像img=rgb2gray(img);subplot(1,3,2);imshow(img),title('灰度图像');%转化为二值图像BW=imbinarize(img);subplot(1,3,3);imshow(BW),title('二值图像');   %高通滤波去噪sigma=1;%滤波器的标准差parameters=double(3*sigma*2+1); % 模板尺寸H=fspecial('gaussian', parameters, sigma);%滤波算子 %gaussian低通滤波器BW=imfilter(BW,H,'replicate');figure,imshow(BW),title('去噪后图像'); %骨化BW1=bwmorph(BW,'skel',20);figure,imshow(BW1),title('骨化图像');%去毛刺(消除噪声)BW2=bwmorph(BW1,'spur',18);figure,imshow(BW2),title('去毛刺');

    成像结果:

    得到二值图像:
    839fbfbc0604064b027f8632ab13d36d.png

    在这里插入图片描述

    高通滤波去噪:
    feb994c59470410dac45f8f8585bd9a4.png

    在这里插入图片描述

    图像细化处理:
    00ee0db189a46506295ad46337465b7d.png

    在这里插入图片描述

    去毛刺:
    debf5cae7960bef99c34f3b67789f045.png

    在这里插入图片描述

    ==感觉文章不错的同学麻烦动动小手点点关注订阅呗,您的肯定是对我持续更新最大的支持!==

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  • 干涉SAR的MATLAB程序.zip

    2019-12-23 08:57:40
    MATLAB干涉合成孔径雷达信号处理工具箱,里面包括解缠绕等子函数,适合学习将SAR用于干涉成像的人员参考使用。
  • 散斑干涉图像处理

    2015-12-02 08:40:42
    散斑干涉图像,通过matlab软件处理,可以得到清晰的干涉条纹。
  • 本人进行了点目标的仿真和分析,以及针对Radarsat_1 实际数据的成像及处理。详见github:https://github.com/denkywu/SAR-Synthetic-Aperture-Radar/tree/master/1-SAR%E6%88%90%E5%83%8F%E7%AE%97%E6%B3%95,...

    距离多普勒算法(RD)是SAR的一种经典算法。关于点目标的仿真和分析,以及针对 Radarsat-1 实际数据的成像及处理,详见github:

     

    Chirp Scaling(CS)是SAR的另一种经典算法。关于点目标仿真和分析,针对  Radarsat-1 实际数据的成像及处理,详见github:

     

    InSAR,即干涉SAR。关于人造场景仿真(包括原始回波数据仿真、成像处理、干涉处理),包括一个平地场景,和一个圆锥场景,详细代码和实验分析等见github:

     

     PolSAR,即极化SAR。我做的主要工作是极化定标,主要是 Whitt 算法,PARC 算法,Quegan 算法,Ainsworth 算法等几种经典算法的分享,代码详见github:

    --- 分割线 ---

    【参考文献】(部分)

    1. 书《合成孔径雷达成像 算法与实现》,[美] Ian G. Cumming,[美] Frank H.Wong 著,洪文 等 译
    2. 书《雷达成像技术》,保铮,邢孟道,王彤
    3. 书《综合孔径雷达:原理、系统分析与应用》,张澄波
    4. 书《星载合成孔径雷达干涉测量》,王超,张红,刘智
    5. 文献,极化定标Whitt算法,"A General Polarimetric Radar Calibration Technique"
    6. 文献,极化定标PARC算法,"Polarimetric SAR Calibration Experiment Using Active Radar Calibrators"
    7. 文献,极化定标Quegan算法,"A Unified Algorithm for Phase and Cross-Talk Calibration of Polarimetric Data-Theory and Observations"
    8. 文献,极化定标Ainsworth算法,"Orientation angle preserving a posteriori polarimetric SAR calibration"
    9. 其他,略

    --- 分割线 ---

    上述内容是我在研究生期间学习 SAR/InSAR/PolSAR 等相关领域时编写的Matlab代码(仿真、实验)以及一些总结。毕业后已经离开这个领域了。

    记得之前读研时,网上这个领域的开源代码和材料等是很少的(论文倒是不少。不过SAR这个领域本身就挺小众,而且个人感觉入门门槛还是比较高的),什么东西都要自己一点点摸索。所以我把读研期间的一些东西整理并分享出来,如果能有一点参考价值,也就是这个项目的意义了。

    由于本人水平有限,文中不免有错误,还望各位海涵。

    谢谢!

    以上。

     

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  • 本文基于光学原理和波动理论,用Matlab实现牛顿环干涉现象仿真。 牛顿环干涉原理 实验装置: 光强分布公式推导: 假设入射光的光强为I0I_0I0​ , 波长为λ\lambdaλ Project Code % 作者:ZQJ % 日期:2021.1....

    本文基于光学原理和波动理论,用Matlab实现牛顿环干涉现象仿真。


    牛顿环干涉原理
    • 实验装置:
      在这里插入图片描述
    • 光强分布公式推导:
      假设入射光的光强为I0I_0 , 波长为λ\lambda
      在这里插入图片描述
    Project Code
    % 作者:ZQJ
    % 日期:2021.1.28 星期四
    
    %***********************模拟牛顿环干涉图样**************************
    clear,clc,close all;
    % 基本参数输入及处理*********************************
    % 本例输入:Lambda = 632.8;  R = 855;  
    Lambda = input('输入光的波长(单位为nm):');
    Lambda = Lambda * 1e-9;                 %波长单位转为:m
    R = input('输入透镜的曲率半径(单位为mm):');
    R = R * 1e-3;                           %透镜的曲率半径单位转为:m
    I0 = 1;                                 %入射光的光强
    
    Screen_length = sqrt(10*R*Lambda);      %定义干涉仿真范围
    [Screen_x,Screen_y] = meshgrid(linspace(-Screen_length,Screen_length,800));
    Newton_r = abs(Screen_x + 1i*Screen_y);
    
    I_delta = (Newton_r.^2)*pi/R/Lambda;
    I = 2*I0*(sin(I_delta)).^2;
    I = I./max(max(I));                      %光强分布归一化
    
    % 牛顿环光强分布图*************************
    I = I*64;                                %光强归一,扩大显示
    image(Screen_x(1,:),Screen_y(:,1),I);    %设置x和y的像素,显示数值
    colormap hot;                            %妆点色彩
    colorbar;
    xlabel('空间坐标x'),ylabel('空间坐标y');
    title('牛顿环光强空间分布');   
    
    仿真结果图:

    在这里插入图片描述


    专栏内容供作者本人或大家学习使用,多多指教 ~

    展开全文
  • 本文基于光学原理,用Matlab实现杨氏双缝干涉现象仿真。 Project Code %***********************模拟杨氏干涉现象************************** clear,clc; % 基本参数输入及处理********************************* %...
  • 散斑干涉图形处理

    2014-07-11 09:51:12
    matlab图像处理截取图像的一部分,然后进行显示
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