对椒盐噪声稳健的数字图像斯皮尔曼秩次相关法

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应用传统数字图像相关方法进行变形场分布测量时,很难精确处理带有椒盐噪声的数字图像。本文利用斯皮尔曼秩次(SR)相关系数对于椒盐噪声鲁棒的特点,提出了一种基于SR的数字图像相关算法。根据SR均值统计特征,当椒盐噪声密度足够小时,二元高斯混合模型数据的SR相关系数主要由散斑图像母体之间的相关系数决定。为了验证SR在椒盐脉冲噪声情况下的稳健性,采用可精确控制的模拟散斑图像进行了仿真,然后在三维扫描系统中使用SR相关技术计算出扫描数据的偏差。可控压缩散斑变形仿真表明,当椒盐噪声密度小于25%,计算子块大小为41p
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