散斑干涉测量中平滑样条拟合的滤波评价法：有效判断与实验验证

本文主要探讨了一种创新的滤波评价方法，针对散斑干涉测量中常见的散斑相位图噪声问题。散斑噪声是影响干涉测量精度的关键因素，因此，有效的滤波处理至关重要。然而，现有的滤波评价指标往往无法准确评估单一图像在持续滤波过程中的性能，限制了滤波过程的自动化程度。 作者提出了一种基于平滑样条拟合的滤波评价策略。这种方法的核心在于，通过对滤波过程中相位图的相位分布进行连续、光滑的数学拟合（即使用平滑样条函数），使得相位变化趋势更加平滑且易于分析。通过计算拟合后的相位分布与原始数据之间的均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE），可以量化滤波效果的优劣。这种方法不仅实现了对滤波后图像质量的定量评估，还能实时监控滤波过程的完成情况，这对于自动化的滤波流程控制具有重要意义。 作者选取了散斑干涉测量中的实际图像作为实验对象，对提出的滤波评价方法进行了验证。实验结果显示，这种方法能够有效地判断出散斑相位图是否已经成功滤波，达到了预期的效果。为进一步验证方法的通用性和有效性，作者对经过滤波完成判断的图像进行了后续的解包裹处理（phase unwrapping），这是一种用于恢复被相位跳跃干扰的真相位的技术。解包裹后的结果证实了这种方法在实际应用中的可行性和实用性。 本研究提供了一种新颖且实用的滤波评价框架，对于优化散斑干涉测量中的数据处理流程，提高测量精度具有重要的理论价值和实践意义。未来的研究可能将探索如何进一步优化平滑样条参数选择，或者结合其他滤波技术，以提升滤波效果和自动化水平。