移相干涉术中自适应滤波器的相位去噪与连续化方法

"基于自适应滤波器的相位连续化算法及其在移相干涉术中的应用" 本文主要探讨了一种创新的相位处理方法，即使用非线性自适应数字滤波器对移相干涉术获取的原始相位图进行去噪处理。移相干涉术是一种常见的光学测量技术，它通过干涉现象来精确地测量物体表面的微小形貌变化，尤其适用于高精度的表面形貌分析。然而，由于实际测量中不可避免的环境噪声和设备误差，得到的相位图往往含有噪声，这会影响最终的形貌重建质量。 作者钱锋、王向朝和王学锋提出了一种自适应滤波器，其窗口尺寸能够根据相位图中不同的局部特性动态调整。这种方法特别针对靠近相位跳变处的噪声，这些区域通常对相位连续化过程的准确性构成挑战。传统的滤波方法可能在处理这些区域时导致信息丢失或错误，而自适应滤波器则能更智能地适应并保留关键信息。 相位连续化是将离散相位图转化为连续相位图的过程，对于去除相位噪声、恢复真实的物体表面形貌至关重要。在本文中，采用的自适应滤波器在有噪声存在的条件下仍能有效执行相位连续化，确保了形貌重建的准确性和可靠性。作者详细阐述了这一技术的工作原理，包括滤波器的设计、参数选择以及在实际数据上的应用步骤。 实验结果部分，作者展示了使用自适应滤波器处理后的相位图与未处理的相位图的对比，证明了该方法的有效性。通过对比分析，可以明显看出经过滤波处理的相位图噪声显著降低，物体表面形貌的细节得以清晰展现，从而验证了自适应滤波器在移相干涉术中的优势。 这项研究为提高移相干涉术的测量精度提供了一个新的思路，对于光学测量领域特别是高精度形貌分析具有重要的理论价值和实践意义。此外，该方法的灵活性和自适应性也为其他噪声敏感的信号处理问题提供了借鉴。