散斑场相加处理matlab,基于Matlab数字散斑干涉图像处理.pdf

散斑干涉图像是一种非常常见的光学干涉图像，常用于光学测量中。在数字干涉图像处理中，散斑场相加处理是一种常见的方法，可以有效地提高图像质量和信噪比。

具体实现方法如下：

1. 读取散斑干涉图像，将图像转化为灰度图像。

2. 对每个像素点进行相位提取，可以采用四步相移法和二步相移法等方法。

3. 对于多幅散斑干涉图像，将其进行相加处理。可以采用以下两种方法：

a. 直接将多幅图像的像素值相加，得到一幅新的图像。

b. 将多幅图像进行平均值处理，得到一幅新的图像。

4. 对于处理后的图像，可以进行滤波处理、边缘检测等操作，以提高图像质量和提取所需信息。

在Matlab中，可以使用以下函数实现散斑场相加处理：

1. imread()函数：读取散斑干涉图像。

2. fft2()函数：进行傅里叶变换，提取图像的频谱信息。

3. ifft2()函数：进行傅里叶反变换，得到图像的空间域信息。

4. abs()函数：取复数的模，得到幅值信息。

5. angle()函数：取复数的角度，得到相位信息。

6. sum()函数：进行多幅图像像素值相加处理。

7. mean()函数：进行多幅图像平均值处理。

8. filter2()函数：进行滤波处理。

以上是散斑场相加处理的基本方法和Matlab中的实现函数。需要根据具体情况进行调整和修改。