基于MATLAB的电子散斑干涉条纹骨架线自动提取算法

"电子散斑干涉条纹骨架线提取的新方法 (2007年)" 本文主要探讨了在电子散斑干涉技术中，如何有效提取条纹骨架线的问题。电子散斑干涉是一种非接触式的光学测量技术，常用于表面形貌、微小位移和应变的高精度测量。然而，由于其条纹图像常常伴随着强烈的噪声，导致信噪比较低，这给骨架线的提取带来了挑战。传统的图像处理方法如二值化和细化在处理此类问题时效果不理想。 针对这一问题，作者提出了一个创新的方法，该方法首先对散斑干涉条纹图像进行平滑去噪处理，以降低噪声对图像分析的影响。接着，通过对比度增强来提升图像的可辨识性。然后，采用边缘检测算法识别出条纹的边界，再通过填充和细化步骤，精确地提取出条纹的中心骨架线。这一过程中的关键在于找到一种既能保留条纹特征又能够剔除噪声的有效算法。 作者采用了MATLAB作为实现平台，开发了一种自动处理散斑图像的算法。实验结果证明，所提出的细化方法能够准确地提取出骨架线，这对于进一步计算面内位移场的等位移线图至关重要。等位移线图是分析物体变形分布的关键，对于材料科学、结构工程等领域有着重要的应用价值。 关键词涉及电子散斑干涉条纹、巴特沃兹滤波（一种用于图像平滑的滤波器）、边缘检测（例如使用Canny算子等）、种子填充（一种图像处理中的填充算法）以及图像细化算法。此外，文章还涉及了相关的图像处理技术，如噪声抑制、对比度增强和骨架提取，这些都是图像分析的基础。 文章的发表进一步丰富了电子散斑干涉领域的研究，为提高条纹骨架线提取的准确性和效率提供了新的思路。这种基于MATLAB的自动化处理方法，不仅简化了手动处理的复杂性，而且提高了数据处理的精度和速度，对于实际应用具有显著的意义。因此，对于从事相关领域研究的工程师和科学家来说，了解并掌握这种新技术将有助于提升他们的工作效果。