散斑干涉條紋圖降噪技術(shù)研究.pdf

1、電子散斑干涉測量技術(shù)是一種對物體表面、內(nèi)部進行全場無損檢測的技術(shù)，其方法簡單易行、無需接觸、全場進行測量，對物體表面的光滑程度要求比較低，具有很強的抗干擾能力，在形變、位移、內(nèi)部損失等測量方面應(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，對散斑干涉條紋圖的降噪是對條紋圖處理過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

2、量技術(shù)中的重要工作。本論文主要針對散斑干涉條紋圖的降噪技術(shù)進行研究。
　　散斑干涉條紋圖的傳統(tǒng)濾波降噪方式，概念簡單，計算效率較高，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)特點提出的降噪方式，在一定程度上提高了降噪效果，本文針對其效率低的特點，考慮到小波分解的優(yōu)勢，將小波分解與旋濾波相結(jié)合，提出改進的旋濾波的降噪方法。在條紋圖的低頻域進行旋濾波，提高了降噪效果和算法效率。針對旋濾波在固定方

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，改進的旋濾波的劣勢，本論文進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。針對該算法降噪后依然存在少量噪聲，提出改進的 Goldstein的降噪方法，與各向異性擴散進行有效結(jié)合，在Goldstein之前進行各向異性擴散，濾除一定噪聲，且不對條紋結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。改進的算法在條紋

4、結(jié)構(gòu)和噪聲去除上都有很大優(yōu)勢，有效的解決了旋濾波對于條紋結(jié)構(gòu)的提取存在的精度問題。
　　本論文的主要創(chuàng)新點是：
　　1．提出了一種改進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。通過實驗結(jié)果和剖面圖表明，改進的旋濾波的算法在降噪效果和時間上優(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，而且當條紋密度較大時，小

5、波變化會損失一定的細節(jié)信息，對于進一步條紋圖相位提取和相位的解包裹來獲得與物體變化相關(guān)的信息造成一定的誤差。
　　2．提出了改進的局域頻率加權(quán)濾波的算法。先對圖像進行各項異性擴散濾波，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)的同時降低一定的噪聲，然后進行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。實驗表明，改進的 Goldstein降噪算法優(yōu)于原