干涉条纹图的数字图像处理

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基于Matlab的云纹干涉图像处理的实现与应用

ＡｂｔａｔＳｍｅｉｆｒｔｎｗｈｃＳｏｓｄｉｒｆｅｏｔｉｅｇｏｌｃｅｅａｓｆｓｍｅｏｔｒｅｅａｏｎｎｉｓｒｃ：ｏｏｍａｉｉｈｉｎｔｅｗｏｋｉｏｆｎｃｎａｎｄｉｉｎｏｕｎＳｔｎｍａｅｃｌｔｄｂｃｕｅｏｅｏｆｉｅｆｒｒｕｄｅｖ — ｎ
ｍｅｔｔｏｓｈｕｄｅｄｐｅｒｅｔａｚｎｘｅｔｂｅｔｎｈｄｏｌｏｔｄｎｏｄｒｏｒｌｉｇｅｐｃｄｏｊｃｓｍｅｓｂａｉｅｉｅ．
ＩｍｐｌｍｅｔｔｏｎｐｉａｉｎｏａｅｐｏｅｓｎｆｏｒｎｅｆｒｏｅｒｅｎａｉｎａｄａｐｌｔｏｆｍｇｒｃｓｉｇｏｉａｉｔｒｅｅｍｔｙｃｉｍｐｔｅｎｙＭａｌｂｌｎｇｇａｔｒｓｂｔａａｕａｅ
４４２１，１（）４２００３２０
计算机工程与设计ＣｍｕｒｎｉｅｎｄｅｉｏｐｔＥｇｅｒｇｎＤｓｎｅｎｉａｇ
・多媒体像处理的实现与应用ｌ
米红林
（海应用技术学院机械与自动化工程学院，上海２０３）上０２５
ＭＩｎ —ｎＨｏｇｌｉ
（ｃｏｌｆｃａｉｄＡｔｔｎｎｉｅｒｇＳａｇａＩｓｔｅｆｅｈｏｏｙｈｎｈｉ０２５ＣｉａＳｈｏｏｈｎｃａｕｏｉｇｎｅｉ，ｈｎｈｉｎｔｕｃｎｌｇ，Ｓａｇａ２０３，ｈｎ）ＭｅｓｎｍａｏＥｎｉｔｏＴ

等厚干涉实验报告数据

等厚干涉实验报告数据等厚干涉实验报告数据等厚干涉实验是一种常见的光学实验，通过光的干涉现象来研究光的性质和波动特性。

在这篇文章中，我将介绍一些等厚干涉实验的基本原理和实验数据，并讨论其应用和意义。

等厚干涉实验是利用光的干涉现象来观察透明薄片的厚度变化。

当一束平行光照射到透明薄片上时，光线会经过薄片的两个表面，发生反射和折射。

如果薄片的厚度是均匀的，光线在薄片内部会发生干涉现象，形成明暗条纹。

在实验中，我们使用一台干涉仪来观察等厚干涉现象。

干涉仪由一束光源、一个分束器和一个合束器组成。

光源发出的光经过分束器分成两束，一束照射到透明薄片上，另一束照射到参考平面上。

两束光线再次合并，形成干涉条纹。

通过观察干涉条纹的变化，我们可以得到薄片的厚度信息。

实验数据显示，当薄片的厚度变化时，干涉条纹的间距也会发生变化。

当薄片的厚度增加时，干涉条纹的间距变大；当薄片的厚度减小时，干涉条纹的间距变小。

通过测量干涉条纹的间距，我们可以计算出薄片的厚度。

等厚干涉实验在科学研究和工程应用中具有广泛的应用价值。

首先，它可以用来研究光的波动性质和干涉现象。

通过观察干涉条纹的变化，我们可以验证光的波动理论，并探索光的传播规律和折射定律。

其次，等厚干涉实验可以用来测量透明薄片的厚度。

在材料科学和光学工程中，我们经常需要测量薄片的厚度，以便控制产品的质量和性能。

等厚干涉实验提供了一种非接触、精确测量薄片厚度的方法。

此外，等厚干涉实验还可以用来研究光学材料的光学性质和折射率。

通过观察干涉条纹的形态和变化，我们可以推断材料的折射率，并进一步研究材料的光学特性。

在实际应用中，等厚干涉实验还可以结合其他技术和方法进行更深入的研究。

例如，我们可以将等厚干涉与激光技术相结合，实现更高精度的测量。

激光光源具有高亮度和单色性的特点，可以提供更稳定的干涉条纹和更精确的测量结果。

此外，等厚干涉实验还可以与数字图像处理技术相结合，实现自动化数据采集和分析。

图文：白光的干涉条纹

图文：白光的干涉条纹
光的干涉现象是光的波动学说的最好例证。

在著名的杨氏双缝干涉实验中，成功地推导出在两缝间的距离和缝到屏的长度不变时，相邻两条亮纹（或暗纹）间的距离与波长的正比关系。

如用白光做光源，由于其中各色光的波长不同，各色光所得到的干涉图样中，相邻两条亮纹（或暗纹）间的距离也不同，因此，在中央白色亮纹两边出现彩色条纹。

图为单色光和复色光分别产生的干涉图样。

图中可见，在可见光范围内，红光的波长最长，对应的条纹间距最大；紫光的波长最短，对应的条纹间距最小。

2003-10-16 选自：《中学物理实验彩图册》。

数字散斑干涉(DSPI)研究的文献综述

数字散斑干涉振动测量技术研究进展摘要：数字散斑干涉技术（DSPI）是一种光学测试方法，具有非接触、高灵敏度、全场、实时、无损检测的特点，在振动测量方面有着较大的优势。

本文从图像处理、相移技术等方面阐述了数字散斑干涉振动测量的发展现状，并对其中的关键技术进行了比较和分析。

关键词：数字散斑干涉，振动测量，数字图像处理，相移技术Research Progress on V ibration Measurement Using Digital SpecklePattern InterferometryAbstract:Digital speckle pattern interferometry (DSPI) is an optical testing and measuring method，a non-contact, high-sensitivity, full-field, real-time, non-destructive one, which has an advantage in vibration analysis. This paper introduces the recent progress on DSPI vibration measurement from aspects of digital image processing and phase shifting, also compares and analyzes their key technologies.Keywords:Digital speckle pattern interferometry; Vibration measurement; Digital image processing; Phase shifting0 引言散斑计量技术是现代光测力学技术中的一种。

它具有非接触、无损、全场、高精度、实时测量的特点，在轮廓、应变、位移和振动测量方面有着广泛的应用前景[1]。

全息干涉图像的处理

全息干涉图像的处理
周鞠宁;漆新民
【期刊名称】《南昌大学学报：工科版》
【年(卷),期】1999(021)004
【摘要】介绍了对全息干涉图像的数字图像处理方法，重点讨论了Ｈｉｌｄｉｔｃｈ细化算法，处理结果较完整地保留了原始条纹的特征。

【总页数】3页(P60-62)
【作者】周鞠宁;漆新民
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TB877.1
【相关文献】
1.一种新的测定流体质扩散系数的全息干涉图像处理方法 [J], 何茂刚;郭盈;钟秋;张颖
2.激光全息干涉法测量液相质扩散系数数字图像处理的研究 [J], 费继友;涂娟
3.全息干涉条纹的数字图像处理 [J], 张婉怡;于玥;刘喆
D 全息干涉图像处理系统 [J], 周鞠宁;余拱信;漆新民;吴晓文;王相
5.一种新的流体质扩散激光全息干涉图像处理方法 [J], 何茂刚;郭盈;钟秋;张颖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

干涉图滤波的实现原理

干涉图滤波的实现原理干涉图滤波的实现原理干涉图滤波是一种用于图像处理的技术，它可以改善图像质量并突出图像中的某些特征。

下面是干涉图滤波的实现原理的逐步思路：1.首先，我们需要了解干涉图滤波的基本原理。

干涉图是由两个或多个光波的叠加所形成的图像。

其中，包含了干涉和衍射的效应，这些效应可以使图像中的特定细节更加清晰可见。

2.干涉图滤波的第一步是获取原始图像。

这可以通过数码相机、扫描仪等设备进行。

确保图像清晰，分辨率足够高。

3.接下来，我们需要对原始图像进行傅里叶变换。

傅里叶变换将图像从时域转换为频域，使我们能够分析图像中的频率成分。

这可以通过使用傅里叶变换算法来实现。

4.在频域中，我们可以对图像进行滤波操作。

干涉图滤波通常使用带通滤波器，该滤波器只允许特定频率范围内的信号通过，而抑制其他频率的信号。

这样可以突出图像中的某些特征，如边缘和细节。

5.选择合适的带通滤波器是关键。

根据图像的特点和需求，选择适当的滤波器类型和参数。

常用的滤波器包括高通滤波器、低通滤波器和带通滤波器等。

6.将滤波器应用于频域图像。

这可以通过将滤波器与频域图像进行卷积运算来实现。

卷积运算可以将滤波器应用于图像的每个像素点，以得到滤波后的频域图像。

7.经过滤波后，我们需要对滤波后的频域图像进行反傅里叶变换，以将其转换回时域。

这可以通过使用反傅里叶变换算法来实现。

8.最后，我们得到了经过干涉图滤波处理后的图像。

这个图像突出了特定频率范围内的细节和特征，使图像更加清晰和易于观察。

干涉图滤波是一种强大的图像处理技术，可以用于增强图像质量和突出特定特征。

通过对图像进行傅里叶变换、滤波和反傅里叶变换等步骤，我们可以实现干涉图滤波的原理。

这种方法可以应用于各种图像处理任务中，例如边缘检测、图像增强和模式识别等。

相位拼接闭合条纹干涉图处理技术

而一幅带有圆载频的干涉图可以写成如下形式：
2
I（x,y)=a+bcosk[Dr -W（x,y)]=
a+ b
2
exp{ik[Dr -W（x,y)]}+
2
b
2
exp{-ik[Dr -W（x,y)]}
(1)
2
式中：a、b 分别为干涉图背景和对比度；k=2π/λ；W（x,y)
为被测波面。对公式(1)进行傅里叶变换和 y 方向的
≥
≥w
w
φ≥≥
≥
e
（x,y)=-φh
（x,y),
{y-y0 ＜x-x0 }∩{y-y0 ＞-x+x0 }
式中：（x0,y0)为相位拼接中心，它应与条纹圆心重合，这里 x0=y0=0。公式(6)所示的相位拼接方法如图 3 所示，由于避开了相位符号突变的 x=0 和 y=0 区域，因此，相对于参考文献 [1] 的方法，改进后的方法计算误差明显减小。
傅里叶变换法受成像器件分辨率的限制，线性载频不能无限提高。在被测波面含有较大像差或高度非球面的情况下，需要引入很高的线性载频才能使条纹开放，难以实现，此时必须处理包含闭合条纹的干涉图。目前，针对单幅闭合条纹干涉图的技术主要有：规则化相位追踪法 [4]、希尔伯特变换法 [5]、坐标变换法 [6] 等，这些方法各有优缺点。
第4期
李博等：相位拼接闭合条纹干涉图处理技术
675
0引言
分布。采用该方法处理仿真干涉图和实际干涉图的结果表明，其具有较高的相位求解精度和计算速度。

干涉法测量端面长度标准中条纹图的自动处理技术研究

维普资讯
第２４卷第３期２００２年９月
探测与控制学报
ＪｒａｆＤｅｅｔｏｎｏｕｎｌｏｔｃｉＣｏｒｌｎｔｏ
Ｖ０．４ＮＯ３Ｉ２．．Ｓｅ．２０２ｐｔ０
２干涉条纹图的自动处理
干涉条纹小数部分￡的测量就是读取干涉系统中参考面分别与量块工作面和量块辅助体工作面产
生的２等厚干涉条纹相对位置的差与干涉条纹间隔距离之比，图１示中的，／。组如所Ｍ众所周知，去过对干涉条纹小数￡的测量实际上完全依靠的是人眼对视场中干涉条纹光强分布的主观感知。然，用显利
图１典型的一组干涉条纹
收稿日期：０１１一１２０ — １Ｏ
作者简介：俊宏（９３）男，西白水县人，教授，读博士，究方向：电技术及光电仪器。苏１６一，陕副在研光
维普资讯
决测量端面长度标准中条纹图的处理技术，用这种方法不但提高了测试过程的自动化程应
度，且大大地提高了测量结果的精度。文中给出了最典型的端面长度标准量块的干涉条纹而
小数部分的实测结果。
关键词：量块；激光干涉测量法；干涉条纹处理
中图分类号：４６１Ｔ９１文献标识码：文章编号：０８１９（０２０—０１００３．；Ｂ２Ａ１０—１４２０）３０６—３

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干涉条纹图的数字图像处理
滤波
由于CCD拍摄的图像中存在很大的噪声，滤除噪声的干扰对后
期的处理相当重要。由于噪声的多样性，本文采用W iener自适应滤
波【】，W iener自适应滤波根据图像的局部方差来调整滤波器的输出。
当局部方差大时，滤波器平滑效果强。
对灰度图中的每一个像素点jif,, W iener滤波器采用的算法首
先估计出像素的局部矩阵和方差2：



jijifMN,
,

1
（1）


2,22
,1jijif

MN
（2）


是图像中每个像素的NM的邻域。个像素利用W iene旎波器
估计出其灰度值:


jifjib,,

22
（3）

式中:2是图像中噪声的方差。
细化处理
对滤波后的图像先进行二值化，并对二值化的干涉条纹进行细化
处理【】。干涉条纹的细化难点在于解决骨架的抽取，防止断点出现和
剔除毛刺。基于以上的考虑，本文利用数学形态学【】中的零交叉细化
法来进行图像的细化。其优点是对条纹的平滑和骨架抽取同时进行，
并且可以有效地防止分支和解决易产生断点的问题，其算法如下。
图1所示为图像中的一个3x3区域，各点标记名称为
9321
,,,,PPPP
，，其中1P位于中心，若11P（即黑点)，下而4个条件如
果同时满足，则删除011PP。
















10Z010010624642284211PPPPPZPPPPZPNZ或者
或者
（4）

图1图像区域
根据上而的算法，对图像中的每一点重复这一步骤，直到所有的
点都不可删除为止，图像便可得到细化。
13亚像素边缘检测
对细化后的图像利用Zemike正交矩【】对边缘进行亚像素定位。
Zemike矩是积分型算子，对噪声不敏感，建立理想的阶跃边缘模型
如图2所示。

图2理想阶跃边缘模型
图2中:b为单位圆内的背景灰度、h为阶跃高度，;L为边缘上的
直线，;a为圆盘中心到边缘的垂直距离，’e为边缘与x轴所成的角
度。Zemike矩的多项式定义为



in

nmnm
eRV,

（5）

式中:nmR是Zemike矩的正交多项式。
图像yxf,的二维Zemike矩在的条件下可表示为


,,*nmxynmVyxfZ

( 6)

对于一幅大小NN的数字离散化二维图像的Zem ike矩可以表
示为



yxVyxfNnAnmNxNynm,,11112


（7）

亚像素边缘检测公式中只用了00A,11A,20A,它们对应的积分核函数
分别为100V,jyxV11,1222220yxV。。图像旋转前后00A,11A,20A关
系式可以表达为0000'AA,jeAA1111',2020'AA。对于图像中的每一个像
素点计算出其边缘参数d,h,b,。取阶跃灰度阂值和距离进行阂
值处理，当11A，21d时，被检测的点即为亚像素边缘点。

亚像素边缘检测公式可以表达为sincosdyxyxss。
14应用最小二乘法拟合激光干涉条纹中心及半径
根据最小二乘原理[]圆拟合方法来拟合激光干涉条纹的轮廓。圆
心坐标为ba,，半径为r的圆方程可表示为

2
22

rbyax
(9)

令残差为

2
22

rbyaxiii

(10)
式中:Ei,E为所有边界的集合;iiyx,为图像边界点的坐标。
残差平方和函数为


2
2222


iiiiirbyaxQ

(11)

根据最小二乘原理，应有:
0
rQbQa

Q
(12)

即：iiiiiiiiiiirrbyaxrQbyrbyaxbQaxrbyaxaQ022022022222222222 （13）
Nyxyxiniminm

(14)

式中:N表示图像的所有边界点个数。
由式(14)便可算出圆环参数a,b,r为

由最小二乘原理圆拟合方法推导的激光干涉条纹中心及半径的
检测算法虽然形式复杂，但仅对边界点循环一次就可计算出各参数，
较为复杂的根方运算只是在计算出中心后求半径时计算一次，因此整
个算法的计算速度将会很快。

2实验结果及分析
为了验证方法的有效性，本文进行了大量的验证试验，试验是在
Pentnm 4 CPU为3 00 GH、内存为512MB的计算机上进行的，编程
语言为V isual C++ 6 0}
采用CCD拍摄干涉条纹图像，经图像卡输入计算机，在屏幕上
可显示放大的干涉条纹图像如图3a所示，条纹的标准中心位置为(56，
84)，单位为像素，图31)为滤波后的干涉条纹，可以明显看出，原
图像噪声已经剔除，并得到了清晰的干涉条纹。由于拍摄图像的边缘
条纹不完整，灰度变化大，细化后很难保存完整的条纹，而中间条纹
细化后保存完好，减少了分叉，得到了单像素的条纹，因此本文只处
理0- 4级条纹。利用最小二乘法拟合激光干涉条纹的中心及各级半
径，对图像拟合100次取平均得到的结果如表1所示，算法运行时间
如表2所示。
由表1可以看出，利用本文提出的方法来检测干,涉条纹的中心
及半径，其中心像素误差低于0 5个像素，测量精度能够达到亚像素
级。由表2可以看出算法所需时间平均在100ms以下，基本可以达
到实时要求。
表1干涉条纹中心及半径测量结果