用小波变换识别数字光弹性图像的研究
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摘要
在光弹性实验中，我们通常会得到两族条纹图，等差线和等倾线，分别代表着主应力差值和主应力方向。传统的光弹性测试是用手描和照相的方式记录等差线和等倾线。随着计算机技术和图像处理技术的飞速发展，为了提高测试精度和测试效率，与其他光力学方法一样，数字图像处理技术在光弹性测试中的应用研究也受到广泛的关注并取得了很大的进展 。
小波变换是近二十年兴起的一种新的图像处理方法。它最大的优点就是可以同时在时域和频域分析。而且小波变换可以实现计算机的自动识别，对图像自动消除噪声，非常适合信号和图像处理领域的要求。本文的工作就是将小波变换的方法引入光弹性图像的处理中，并对结果加以分析和讨论。
其中所作的主要工作是：
1．模拟出理想的所需要的光弹性条纹图像。
2．验证小波变换自动识别光弹性图像的可行性。这里包括用一维离散小波
和二维离散小波求解各点有关等差线的相位值，用一维连续复小波变换
求解出各点的主应力的方向。
3．比较了各种不同小波变换处理同样图像的不同精度，同一小波变换采用
不同幅数的图像做处理的不同精度 不同级次的条纹图在同一小波变换
下的不同精度。
4．在这个基础上，采集实验图像并选用合适的离散小波和复小波对实验图
像进行了处理。
In the photoelasticity experiments, we usually can get two kinds of fringes: isochromatics and isolinics. They reprehensively reflect the distinction value and the direction of the main stresses. In the traditional photoelasticity experiment, isochromatics and isolinics were captured by hand-drawing and taking pictures method. With the rapid development of computer and transacting images technology, more attention are placed on the research of application the digital image technique for improving the precision and efficiency of test. And people in fact gain great improvement in this field.
Wavelet transform is a new method in the field of digital image technique. Its most advantage is that can analyze the signal in the time and frequency field which make it a center of attraction in the various fields of engineering. It also can automatically eliminate noises in the dealing process. The main work in this thesis is appling wavelet transform method into digital photoelasticity, analyzing and discussing the results.
The concrete wok in this thesis:
1. Simulation the ideal images in the photoelasticity.
2. Testifying the feasibility of wavelet transform automated identifying photoelastic images.
3. Comparison the precision among different wavelets in dealing with the same images, and
discussion the effects of different numbers of images and different orders in the same
wavelet transform..
4. Capturing photoelastic experimental images and application the wavelet transform
method, analyzing the results.
小波变换是近二十年兴起的一种新的图像处理方法。它最大的优点就是可以同时在时域和频域分析。而且小波变换可以实现计算机的自动识别，对图像自动消除噪声，非常适合信号和图像处理领域的要求。本文的工作就是将小波变换的方法引入光弹性图像的处理中，并对结果加以分析和讨论。
其中所作的主要工作是：
1．模拟出理想的所需要的光弹性条纹图像。
2．验证小波变换自动识别光弹性图像的可行性。这里包括用一维离散小波
和二维离散小波求解各点有关等差线的相位值，用一维连续复小波变换
求解出各点的主应力的方向。
3．比较了各种不同小波变换处理同样图像的不同精度，同一小波变换采用
不同幅数的图像做处理的不同精度 不同级次的条纹图在同一小波变换
下的不同精度。
4．在这个基础上，采集实验图像并选用合适的离散小波和复小波对实验图
像进行了处理。
In the photoelasticity experiments, we usually can get two kinds of fringes: isochromatics and isolinics. They reprehensively reflect the distinction value and the direction of the main stresses. In the traditional photoelasticity experiment, isochromatics and isolinics were captured by hand-drawing and taking pictures method. With the rapid development of computer and transacting images technology, more attention are placed on the research of application the digital image technique for improving the precision and efficiency of test. And people in fact gain great improvement in this field.
Wavelet transform is a new method in the field of digital image technique. Its most advantage is that can analyze the signal in the time and frequency field which make it a center of attraction in the various fields of engineering. It also can automatically eliminate noises in the dealing process. The main work in this thesis is appling wavelet transform method into digital photoelasticity, analyzing and discussing the results.
The concrete wok in this thesis:
1. Simulation the ideal images in the photoelasticity.
2. Testifying the feasibility of wavelet transform automated identifying photoelastic images.
3. Comparison the precision among different wavelets in dealing with the same images, and
discussion the effects of different numbers of images and different orders in the same
wavelet transform..
4. Capturing photoelastic experimental images and application the wavelet transform
method, analyzing the results.
引文
Yoshiharu Morimoto，Yoshimi Imamoto，Application of Wavelet Transform to Displacement and Strain Measurement by Grid Method，Proc.of 1995 SEM Spring Conf. on Exp.Mech.，pp.898~903，1995。
Y．Morimoto，T. Nomura，M. Fujigaki，R. Matsui，Frequency Domain Method in Digital Photoelasticity，Proceedings of SPIE－The International Society for Optical Engineering，v4317，pp.117~122，2000。
Y. Morimoto，M. Fujigaki，S. Yoneyama，Shape，stress and strain measurement using phase analysis of grating or fringe patterns，Proc. SPIE Vol.4537，pp.47~52，2002。
Rachel A. Tomlinson，Eann A. Patterson，The Use of Phase－stepping for the Measurement of Characteristic Parameters in Integrated Photoelasticity，Experimental Mechanics，Vol.42，No.1，pp.43~50，March 2002。
Sandro Barone，Gaetano Burriesci，Giovanni Petrucci，Computer Aided Photoelasticity by an Optimum Phase Stepping Method，Experimental Mechanics，Vol.42，No.2，pp.132~139，June 2002。
S. Yoneyama，Y. Morimoto，T. Nomura，M. Fujigaki，R. Matsui，Real-time Analysis of Isochromatics and Isoclinics Using the Phase-shifting Method，Experimental Mechanics，Vol.43，No.1，pp.83~89，March 2003。
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飞思科技产品研发中心，MATLAB 6.5 辅助图像处理，北京：电子工业出版社，2003。
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冉启文等，小波和小波包算法与图像压缩，数理统计与管理，第18卷第6期，第54－57页，1999年11月。
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