主成分分析方法在空间干涉仪图像处理中的应用

• 作者: 冷用斌 赖龙伟 阎映炳 陈杰 陈汉骄
• 来源期刊: 强激光与粒子束
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 空间干涉仪 图像处理 上海光源
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 加速器技术
• 页码范围: 125103-1-125103-8
• 页数: 1页
• 分类号: TL506.6
• 字数: 6156字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11884/HPLPB201628.160122

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈杰	中国科学院上海应用物理研究所	247	3126	30.0	49.0
2	阎映炳	中国科学院上海应用物理研究所	23	110	7.0	9.0
3	冷用斌	中国科学院上海应用物理研究所	39	164	8.0	10.0
4	赖龙伟	中国科学院上海应用物理研究所	15	49	4.0	6.0
5	陈汉骄	中国科学院上海应用物理研究所	1	5	1.0	1.0