[发明专利]一种基于主成分分析法的叉形干涉图像特征提取方法有效
| 申请号： | 201710397514.9 | 申请日： | 2017-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN107316039B | 公开（公告）日： | 2020-07-24 |
| 发明（设计）人： | 胡海峰;仇立强;孟琭 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 梅洪玉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于数字图像处理技术领域，提出一种基于主成分分析法的叉形干涉图像特征提取方法。叉形干涉图像由将存在相位差的两条光强相同的光束在分光板处发生干涉形成，通过主成分分析法把叉形干涉图像中多个变量最终转化为两个主成分，这两个主成分能够反映原始变量85％以上的信息，进而提取出叉形干涉图像的特征点，得出叉形干涉图像特征点与两束光相位差的对应关系。不同于传统图像特征提取方法，这种方法提取到的叉形干涉图像特征明显，能准确反映叉形图像变化信息，将广泛应用于数字图像处理技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 成分 分析 叉形 干涉 图像 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于主成分分析法的叉形干涉图像特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：将存在相位差的两条光强相同的光束在分光板处发生干涉形成叉形干涉图像，所述分光板的透反比为1:1；读取叉形干涉图像并显示；步骤二：利用主成分分析法减少叉形干涉图像中的原变量，即选取累计贡献率达到85％以上的前两个成分作为主成分，其中贡献率大的为第一主成分，贡献率小的为第二主成分；步骤三：在两个不同相位差下，第一主成分的强度变化曲线的交点为叉形干涉图像的特征点，其中一个相位差的取值区间为[0°，180°)，另一个相位差的取值区间为(180°，360°]；步骤四：将叉形干涉图像的特征点对应于不同相位差下第二主成分的强度变化曲线，从而确定两束光相位差与叉形干涉图像的对应关系。
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