基于SURF和RANSAC算法的同步相移干涉图位置配准方法研究

基于SURF和RANSAC算法的同步相移干涉图位置配准方法 本文提出了一种结合SURF（Speeded-Up Robust Features）提取算法和RANSAC（RANdom SAmple Consensus）算法的多步干涉图位置配准方法，以实现同步相移干涉图的位置配准。该方法通过配准具有一定特征的干涉背景图，获得图像之间的变换关系并作用于相移干涉图，实现同步相移干涉图位置配准。 SURF算法是一种快速的特征提取算法，可以快速地检测和描述图像中的特征点。RANSAC算法是一种随机采样一致性算法，可以从含有噪声的数据中提取出正确的变换关系。通过结合这两个算法，可以实现高精度的位置配准。 在同步相移干涉技术中，位置配准是一个关键步骤。通过配准，可以实现图像之间的变换关系，并将其作用于相移干涉图，以实现同步相移干涉图的位置配准。本方法可以在光强不均的情况下对平移和旋转变换均具有较好的校准效果，在含有高斯白噪声的情况下，仍能进行配准获得变换矩阵，完成相位恢复。 在本文中，我们使用仿真分析和实际实验来验证该方法的有效性。结果表明，该方法可以在同步相移干涉测量中实现高精度的位置配准，并且可以应用于四步同步相移显微干涉测量仪对标准平面的测量。 关键词：测量、同步相移干涉、位置配准、加速稳健特征提取算法、随机采样一致性算法。 本文的贡献： 1. 提出了基于SURF和RANSAC算法的多步干涉图位置配准方法，实现了高精度的位置配准。 2. 该方法可以在光强不均的情况下对平移和旋转变换均具有较好的校准效果，在含有高斯白噪声的情况下，仍能进行配准获得变换矩阵，完成相位恢复。 3. 该方法可以应用于四步同步相移显微干涉测量仪对标准平面的测量，获得了较好的测量结果。 本文提出了一种基于SURF和RANSAC算法的多步干涉图位置配准方法，实现了高精度的位置配准，可以应用于同步相移干涉测量中，提高测量精度。