光干涉圖像的濾波和骨架化算法研究.pdf

1、隨著激光技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，現(xiàn)代光學(xué)測量技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于微位移測量、波面復(fù)原及物體表面形貌重構(gòu)等科研和和工程領(lǐng)域。與傳統(tǒng)的光學(xué)測量技術(shù)相比，現(xiàn)代光學(xué)測量技術(shù)有很多優(yōu)點，比如高精度、高靈敏度、數(shù)據(jù)處理靈活。因此，吸引了大量的實驗和理論研究，實驗研究主要體現(xiàn)在測試方法多種多樣，諸如激光全息干涉法、電子散斑干涉法、云紋干涉法等，雖然各種測量技術(shù)的具體方法有所差別，但現(xiàn)代光學(xué)測量技術(shù)總是通過光干涉圖像的形式表征測量場的物理屬性，對光干

2、涉圖像的數(shù)據(jù)處理模型和算法理論進(jìn)行研究是現(xiàn)代光學(xué)測量技術(shù)中的必備環(huán)節(jié)。在本論文中，作者主要開展光測條紋的數(shù)據(jù)處理模型和算法研究，在圖像建模的基礎(chǔ)上，提出了幾種光干涉圖像的濾波算法和骨架化算法，并通過對具體干涉圖分析說明了算法的性能，主要研究工作概述如下：
　　提出了基于離散拓?fù)浞治龅母缮鎴D濾波算法。作者通過分析基于拓?fù)涮荻葹V波模型的原理和特性，發(fā)現(xiàn)該模型的濾波算法計算時間長、后續(xù)處理復(fù)雜?；诖耍髡呋谕?fù)錆u進(jìn)展開理論，將傳統(tǒng)拓

3、撲梯度濾波模型中按照像素擾動的思想轉(zhuǎn)換為根據(jù)像素邊界進(jìn)行擾動的思想，將拓?fù)浞治鰹V波的方法應(yīng)用在干涉圖去噪問題上。數(shù)值實驗和實際干涉圖分析表明：該模型和算法可以應(yīng)用于快速的干涉圖像濾波處理和噪聲不太大的干涉圖濾波處理。
　　提出了基于貝葉斯估計和復(fù)值馬爾科夫隨機(jī)場(Complex-valued Markov Random Field, CMRF)模型的包裹相位圖濾波算法。作者通過分析傳統(tǒng)的基于貝葉斯估計和CMRF濾波模型的特點，發(fā)現(xiàn)

4、其各向同性模型對條紋密集分布的包裹相位圖濾波時，在條紋密集分布處會出現(xiàn)模糊的現(xiàn)象?？紤]到這一點，作者結(jié)合包裹相位圖的自身特征，基于貝葉斯估計濾波的原理和修改的CMRF模型，利用干涉數(shù)據(jù)中處理像素與其鄰域像素間的局部交互信息實現(xiàn)包裹相位圖的濾波，并通過數(shù)值實驗和實際干涉圖處理結(jié)果對算法的性能進(jìn)行了分析。該算法既可以應(yīng)用于噪聲污染嚴(yán)重和條紋密集分布的包裹相位圖濾波處理，也可以應(yīng)用于條紋稀疏分布的包裹相位圖濾波處理。
　　提出了兩種基于

5、灰度圖像的干涉圖骨架化算法。首先，作者通過研究傳統(tǒng)峰值追蹤法(Peaking Tracking Method, PTM)的特點，提出了改進(jìn)的PTM，該算法初衷是以圓形干涉條紋的初始骨架點探測為分析目標(biāo)，但也可以用于條紋復(fù)雜分布的干涉圖骨架點探測。其次，提出了基于定位梯度矢量流場(Gradient Vector Flow Fields, GVF)模型的干涉圖骨架化算法，干涉條紋的方位角作為了一個有力的援助工具輔助骨架線的探測，實驗表明：該