采用数字图像相关(DIC)法对物体表面形变进行测量,并通过散斑场的形变对被测物的真实变化进行研究。对散斑质量评价方法进行研究,以求在测量前即可判定所采用的散斑对测量精度的影响。根据DIC法对散斑图像的具体要求,提出基于灰度共生矩阵(GLCM)的散斑质量评价方法。对实际散斑图像进行亚像素刚体平移仿真模拟,采用GLCM中的能量、熵、对比度和相关性指标与DIC法的测量结果进行对比分析,并与平均灰度二阶导数和香农熵进行对比实验。通过改变散斑图像的整体亮度等级与亮度分布情况,探究不同光照情况对实验结果准确度的影响。实验结果表明,GLCM在散斑图像质量评价中具有一定的有效性。

基于MATLAB对散斑干涉图像进行低通滤波及二值化处理的编程

采用激光散斑的实验方法,拍摄了连续多幅不同加工工艺、不同表面粗糙度标准样块的散斑图像。利用基于灰度共生矩阵的纹理分析方法对图像的4 个特征参数——角二阶矩、惯性矩、相关性和熵进行了计算、统计与分析。研究表明,连续多幅激光散斑图像的各种参数取值会有波动,但整体趋于平稳；验证了表面粗糙度和特征参数之间存在着规律性的曲线关系；进一步消除了外界干扰和装置随时间的动态不确定性,使得实验结果更可靠,同时扩大了表面粗糙度和4 个特征参量之间的关系数据库,验证了激光散斑的方法对测量表面粗糙度具有较高的可信度。

提出了一种基于叠加散斑图的反射鬼成像方案。在散斑颗粒尺寸为1 pixel×1 pixel的散斑图上，随机插入不同尺寸的散斑颗粒，将叠加成的散斑图作为鬼成像的光源。数值模拟及实验结果表明，相对于传统的鬼成像方案，由多种不同尺寸散斑颗粒随机混合形成的叠加散斑不仅显著提高了恢复物体空间信息的衬噪比，还减少了采样次数，推动了鬼成像技术的实用化。

对数字散斑技术做了基本分析与演练过程 适合初级者接触理解 针对给出的不同方法做进一步自我研究

随机散斑 一个简单的散斑图案建模程序

此程序为 数字图像相关处理方面的内容，可以得出散斑图变化前后的位移和应变的结果，精确度还可以，也可以根据自身需要修改。

激光散斑图像压缩对降低数据存储量具有重要的意义。设计了一种激光散斑图像无失真编码器,它由激光散斑位移估计、像素预测和Golomb编码组成。首先估计散斑位移;然后,根据激光动态散斑相关函数设计预测模型,并以预测模型为基础进行像素预测;最后,对预测误差进行Golomb编码。该编码器的主要特点包括使用数字散斑相关方法估计散斑位移,以及基于动态散斑相关函数极值的时间预测。实验结果显示,在压缩激光散斑图像时,激光散斑图像无失真编码器在压缩性能方面取得了较大的提高。

对用高速相机CCD采集到的激光散斑图像对比度进行分析，对散斑图像进行评价

角谱传播matlab代码3D 散斑模拟 3D散斑模拟 / 由镜头生成的 3D 散斑图案照明的 MATLAB 仿真 此代码基于角谱波传播。 运行模拟 在 MATLAB 中，运行以下命令： run('main.m');