非球面干涉图去噪新方法：改进P-M模型与加权复合中值滤波

"基于改进P-M模型与加权复合型中值滤波的非球面干涉图去噪方法，王伟佳，于雪莲，马文书，周坤，赵文彬，李宏伟，哈尔滨理工大学光电信息科学与工程系" 在光学领域，非球面干涉图是一种用于检测和分析非球面表面质量的重要工具。然而，由于环境因素如振动、热变化等，干涉图常常受到噪声的干扰，这使得图像处理成为必不可少的预处理步骤。本文主要关注的是如何有效地去除这些噪声，同时保持图像的特征信息，特别是边缘和细节。 P-M（Prolate Spheroidal Wave Functions）模型是一种常用于图像去噪的数学模型，它基于小波变换理论。然而，原始的P-M模型在处理某些特定类型的噪声时可能存在不足，比如可能无法精确地恢复图像的细节。作者分析了这一模型的局限性，并提出了一种改进的P-M模型，旨在提高对噪声的辨识和去除能力。 中值滤波器是另一种常用的图像去噪方法，它通过取像素邻域内的中值来替换中心像素的值，以消除孤立噪声点。然而，对于具有复杂边缘结构的图像，传统的中值滤波可能导致边缘信息的模糊。为了解决这个问题，作者提出了一种加权复合型中值滤波器，通过对邻域像素赋予不同的权重，来更智能地处理边缘信息，防止过度平滑。 结合改进的P-M模型和加权复合型中值滤波，作者构建了一个新的去噪算法。这种方法旨在同时利用两种滤波器的优点，既能有效去除噪声，又能保留图像的边缘清晰度和细节。通过理论分析和仿真实验，结果显示这种结合方法在处理非球面干涉图的去噪问题上表现优秀，能够在去噪的同时减少边缘模糊，保持图像的特征信息。 关键词：图像处理、非球面干涉图、P-M模型、中值滤波。这项工作对于非球面光学元件的质量控制和精密测量具有重要意义，为后续的数据分析和图像恢复提供了更为可靠的基础。 中图分类号：O436，表示这是光学技术领域的研究。文献标识码A则表明这是一篇原创性的科学研究文章。DOI（Digital Object Identifier）为10.3788/LOP53.031002，是该论文的唯一识别码，用于在线检索和引用。 这篇研究提出了一个创新的图像处理方法，针对非球面干涉图的去噪问题，通过改进传统P-M模型并结合加权复合型中值滤波，实现了对噪声的有效去除，同时保护了图像的边缘和细节信息。这一方法在实际应用中展示了其优越性，对提升非球面光学元件检测的精度和效率具有积极的推动作用。