散斑干涉條紋圖降噪技術(shù)研究.pdf

1、電子散斑干涉測(cè)量技術(shù)是一種對(duì)物體表面、內(nèi)部進(jìn)行全場(chǎng)無(wú)損檢測(cè)的技術(shù)，其方法簡(jiǎn)單易行、無(wú)需接觸、全場(chǎng)進(jìn)行測(cè)量，對(duì)物體表面的光滑程度要求比較低，具有很強(qiáng)的抗干擾能力，在形變、位移、內(nèi)部損失等測(cè)量方面應(yīng)用廣泛。為了獲得與相位相關(guān)的相位圖，就必須從散斑條紋圖中提取相位，但是散斑干涉條紋圖中含有高噪聲，影響相位圖的提取，因此，對(duì)散斑干涉條紋圖的降噪是對(duì)條紋圖處理過(guò)程的第一步也是非常重要的一步。有效的去除噪聲，保持條紋圖的結(jié)構(gòu)和灰度變化，是散斑干涉測(cè)

2、量技術(shù)中的重要工作。本論文主要針對(duì)散斑干涉條紋圖的降噪技術(shù)進(jìn)行研究。
　　散斑干涉條紋圖的傳統(tǒng)濾波降噪方式，概念簡(jiǎn)單，計(jì)算效率較高，但是結(jié)果去噪不明顯，而且造成圖像條紋結(jié)構(gòu)的一定水平的模糊。旋濾波是基于條紋圖的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)提出的降噪方式，在一定程度上提高了降噪效果，本文針對(duì)其效率低的特點(diǎn)，考慮到小波分解的優(yōu)勢(shì)，將小波分解與旋濾波相結(jié)合，提出改進(jìn)的旋濾波的降噪方法。在條紋圖的低頻域進(jìn)行旋濾波，提高了降噪效果和算法效率。針對(duì)旋濾波在固定方

3、向求取上的限制、條紋圖結(jié)構(gòu)的復(fù)雜以及條紋密度較大時(shí)，改進(jìn)的旋濾波的劣勢(shì)，本論文進(jìn)一步研究了散斑干涉條紋圖的局域頻域加權(quán)濾波（Goldstein）算法，該算法利用條紋圖信息和噪聲在頻帶分布上存在差異，能夠突出條紋的主要頻率部分，抑制圖像噪聲。針對(duì)該算法降噪后依然存在少量噪聲，提出改進(jìn)的 Goldstein的降噪方法，與各向異性擴(kuò)散進(jìn)行有效結(jié)合，在Goldstein之前進(jìn)行各向異性擴(kuò)散，濾除一定噪聲，且不對(duì)條紋結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。改進(jìn)的算法在條紋

4、結(jié)構(gòu)和噪聲去除上都有很大優(yōu)勢(shì)，有效的解決了旋濾波對(duì)于條紋結(jié)構(gòu)的提取存在的精度問(wèn)題。
　　本論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)是：
　　1．提出了一種改進(jìn)的旋濾波的降噪方法，將旋濾波和小波分解相結(jié)合，在低頻域進(jìn)行旋濾波，一方面降噪效果優(yōu)于傳統(tǒng)的濾波方法和旋濾波，另一方面效率上明顯優(yōu)于旋濾波。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果和剖面圖表明，改進(jìn)的旋濾波的算法在降噪效果和時(shí)間上優(yōu)于原方法。但是由于旋濾波本身求取條紋方向上的缺陷，條紋方向精度有限，而且當(dāng)條紋密度較大時(shí)，小

5、波變化會(huì)損失一定的細(xì)節(jié)信息，對(duì)于進(jìn)一步條紋圖相位提取和相位的解包裹來(lái)獲得與物體變化相關(guān)的信息造成一定的誤差。
　　2．提出了改進(jìn)的局域頻率加權(quán)濾波的算法。先對(duì)圖像進(jìn)行各項(xiàng)異性擴(kuò)散濾波，根據(jù)圖像不同的尺度區(qū)域，在圖像的條紋方向進(jìn)行平滑，邊緣區(qū)域則減少平滑，可以在保持結(jié)構(gòu)的同時(shí)降低一定的噪聲，然后進(jìn)行Goldstein濾波，利用條紋和噪聲在頻帶上分布的差別，突出條紋頻率成分，抑制噪聲。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的 Goldstein降噪算法優(yōu)于原