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主成分分析方法在空间干涉仪图像处理中的应用

陈汉骄 陈 杰 冷用斌 阎映炳 赖龙伟

陈汉骄, 陈 杰, 冷用斌, 等. 主成分分析方法在空间干涉仪图像处理中的应用[J]. 强激光与粒子束, 2016, 28: 125103. doi: 10.11884/HPLPB201628.160122
引用本文: 陈汉骄, 陈 杰, 冷用斌, 等. 主成分分析方法在空间干涉仪图像处理中的应用[J]. 强激光与粒子束, 2016, 28: 125103. doi: 10.11884/HPLPB201628.160122
Chen Hanjiao, Chen Jie, Leng Yongbin, et al. Primary component analyzing for interferometer image processing in SSRF[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2016, 28: 125103. doi: 10.11884/HPLPB201628.160122
Citation: Chen Hanjiao, Chen Jie, Leng Yongbin, et al. Primary component analyzing for interferometer image processing in SSRF[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2016, 28: 125103. doi: 10.11884/HPLPB201628.160122

主成分分析方法在空间干涉仪图像处理中的应用

doi: 10.11884/HPLPB201628.160122
详细信息
    通讯作者: 冷用斌
  • 中图分类号: null

Primary component analyzing for interferometer image processing in SSRF

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出版历程
  • 收稿日期:  2016-04-20
  • 修回日期:  2016-06-24
  • 刊出日期:  2016-12-15

主成分分析方法在空间干涉仪图像处理中的应用

    通讯作者: 冷用斌, lengyongbin@sinap.ac.cn
  • 1. 中国科学院 上海应用物理研究所,上海 201 800;
  • 2. 中国科学院大学, 北京 1 00049

摘要: 在干涉仪图像数据处理过程中,目前采用的多行平均图像处理算法会引入较大随机误差,且当CCD相机与狭缝之间存在小转角时,会引入较大系统误差。本文主要探究利用主成分分析(PCA)算法处理空间干涉仪图像的可行性与优势。利用MATLAB模拟空间干涉仪图像,并加入随机噪声和图像旋转,利用PCA方法和多行平均算法处理数据,比较两种算法的得到的结果误差大小。并设计CCD相机小转角实验和干涉图像弱信号实验,评估PCA算法在数据处理过程中纠正CCD相机小转角和重建弱信号图像中的效果。理论和实验均证明,PCA算法较目前多行平均算法,能更有效地降低噪声,分析弱信号图像及纠正CCD相机小转角,消除其带来的系统误差。

English Abstract

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