使用经验模态分解消除条纹图案波动的新型方法

"这篇研究论文探讨了如何利用经验模态分解(EMD)算法消除条纹图案中的波动，以提高非接触式3D形状测量方法的精度。在光学技术广泛应用的背景下，特别是在工业生产、自动检测、质量控制、机器视觉和文化遗产保护等领域，数字条纹投影技术得到了快速发展。然而，当采用四步相移算法计算包裹相位时，捕获的条纹图案的强度波动可能会影响最终测量结果的准确性。" 正文: 在光学测量领域，尤其是非接触式三维形状测量中，光学技术占据着至关重要的地位。由于高性能设备如DLP（数字光处理）投影仪和CCD相机的出现和发展，数字条纹投影技术已经成为一个快速发展的研究领域。这种技术能够提供高效、精确的测量手段，但同时也面临着一些挑战。 其中一项主要挑战是条纹图案的强度波动问题。当使用四步相移算法进行相位测量时，需要捕获四个具有π/2相位差的条纹图案。这些图案的强度波动会导致计算出的包裹相位含有误差，从而影响最终的三维形貌重建精度。为了解决这个问题，作者提出了使用经验模态分解算法来消除条纹图案的波动。 经验模态分解是一种自适应信号处理方法，它能将复杂信号分解为一系列本征模态函数（IMFs），这些函数分别对应于信号的不同时间尺度或频率成分。通过EMD，可以识别并分离出条纹图案中的噪声和波动成分，然后对这些不期望的成分进行处理，以减少其对相位恢复的影响。 论文详细介绍了如何应用EMD算法到条纹图案的处理过程中。首先，原始条纹图像被分解成几个IMFs和一个残余项。接着，分析每个IMF，识别与波动相关的部分，并可能通过滤波或其他处理方式去除。最后，重构出波动减少的条纹图案，从而提高后续相位恢复的精度。 这种方法的优势在于其自适应性，能够适应不同类型的波动和噪声，而无需事先知道其具体特性。此外，EMD还可以保留信号的重要特征，这对于保持测量的细节和精度至关重要。通过这种方法，研究人员和工程师能够更准确地进行三维形状测量，提高光学测量系统的整体性能。 该研究论文提出的EMD算法为解决非接触式三维测量中的波动问题提供了一种创新解决方案，对于提升光学测量的精度和可靠性具有重要意义。这一成果不仅有助于优化现有的条纹投影系统，也为未来在相关领域的进一步研究奠定了基础。