快速最小二乘法下的两步随机相移算法优化

本文主要探讨了在相移干涉测量领域中，如何通过采用基于快速最小二乘法的两步随机相移算法来提高测量精度并节省时间。相移干涉是一种广泛应用于光学测量的技术，其基本原理是通过微小的相位变化来检测物体的形状或表面特性。在传统的相移干涉过程中，为了达到高精度，通常需要进行多次复杂的迭代计算，这在时间和计算资源上可能耗费较大。 作者提出了一种创新的方法，即首先利用双滤波和差归一化算法、单滤波和差归一化算法以及格兰-施密特正交化算法对部分图像数据计算出初步的相位估计，这些算法作为迭代的起点，能够减少初始搜索空间，从而加速计算过程。接着，这些预处理后的相位信息被用来指导后续无滤波的两幅相移干涉图的最小二乘法运算，这个步骤可以进一步提升计算效率，并尽可能地保持精度。 关键在于，算法选择了一个策略，即仅选取有限数量的像素参与迭代，这样既能控制计算复杂性，又不会显著牺牲结果的准确性。通过对比实验，研究发现基于单滤波和差归一化算法与快速最小二乘法结合的两步随机相移算法在综合性能上表现最优，能够在相对较短的时间内提供较高的测量精度。 本研究对于实际应用具有重要意义，尤其是在需要实时或者高效测量的场景，如工业自动化、纳米技术等领域，这种快速且准确的相移干涉算法可以显著提升工作效率。此外，文章还可能探讨了算法的理论基础、优化方法以及可能的误差分析，这些都是深入理解该方法不可或缺的部分。 这篇论文提供了一种有效的方法来改进相移干涉测量的效率和精度，它将对提高相关领域的测量技术有重要推动作用。