一种激光散斑图像处理分析方法

摘要

一种激光散斑图像处理分析方法，用于提取出激光散斑图像中的不同频率的信息，包括如图所示的8个步骤，该方法解决了现有通过计算衬比提取图像特征的方法由于成像对象不均匀性以及图像噪声，无法分离特征层，导致提取图像特征及测量相关参数的精度低的问题，提供了一种基于自适应噪声的完备经验模态分解的激光散斑图像处理分析方法，由于使用了自适应噪声的完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise，CEEMDAN)算法，可以较好地解决图像中的噪声干扰，从而获得图像中不同频率的信息能够剔除图像中的高频噪声，分离特征层提取出图像中不同频率的信息。

主权项

一种激光散斑图像处理分析方法，用于提取出所述激光散斑图像中的不同频率的信息，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，使用激光散斑血流成像装置采集散斑图f(x,y)，该图像的尺寸为m×n；步骤二，将所述散斑图按行列分割，得到m行×n列数据，将每一行数据分别作为分解对象；步骤三，使用图像的自适应噪声的完备经验模态分解CEEMDAN算法对第一行所述分解对象进行分解，得到该行的加总平均值并将其定义为目标信号x[n]的IMF1(n)，最终分解得到对应该行的各级加总平均值IMF及一个残余值R；步骤四，分解完第一行的所述分解对象后，继续分解下一行的所述分解对象，直至分解完整幅所述散斑图的每一行的所述分解对象；步骤五，将每一行所述分解对象分解得到的各级加总平均值IMF和残差值R重新组合成为新的图像；步骤六，通过去除第一个加总平均值IMF1来剔除所述新的图像中的高频噪声；步骤七，通过图像的自适应噪声的完备经验模态分解CEEMDAN算法，将各加总平均值IMF分量按照满足从高频到低频系列的要求进行不同频率加总平均值IMF层的分布，这样不同的加总平均值IMF反映了不同的频率信息；步骤八，通过合并某一个或某几个所述不同频率加总平均值IMF层得到另外的一幅新图像，该新图像即为提取得到的所述激光散斑图像中的不同频率的信息。