提升小波变换干涉图处理速度的傅里叶-小波结合法

本文主要探讨了一种创新的图像处理方法，旨在提升小波变换在处理干涉条纹图时的速度，并增强干涉测量系统的实时动态性能。小波变换因其在信号分析中的高效率和局部特性而被广泛应用，但传统的小波变换过程可能较为耗时，尤其是在处理大量的干涉条纹数据时。作者提出的结合傅里叶变换和小波变换的技术，旨在优化这一过程。 首先，通过傅里叶变换对单幅干涉条纹图进行频谱分析，可以获取干涉条纹的频率范围和方向信息。这些信息对于精确地确定小波变换的尺度因子范围和小波旋转角度至关重要。通过预计算这些参数，可以在实际小波变换时直接使用，减少了搜索和调整的时间，从而大大提高处理速度。 具体操作步骤包括：首先，傅里叶变换将干涉条纹图转换到频域，识别出关键频率特征；然后，根据频率范围和干涉条纹方向确定小波的合适尺度和旋转角度；接着，基于这些参数快速执行小波变换，得到相位信息。这种方法显著减少了小波变换的计算复杂性，使得整个过程更为高效。 在计算机模拟和实验分析中，该方法分别实现了大约10秒和21秒的时间节省。这表明，通过将傅里叶变换和小波变换结合起来，不仅简化了相位求解步骤，还有效地提升了处理干涉条纹图的实时性和整体性能。这种方法对于需要频繁处理干涉图的应用，如精密测量、遥感成像等领域具有重要的实际价值。 关键词包括图像处理、干涉条纹图、傅里叶变换、小波变换、尺度因子和旋转角度，这些核心概念贯穿于整个方法的设计和实施中。通过这种方式，作者不仅解决了速度问题，还展示了如何在特定领域（如光学和测量科学）内融合不同变换技术来优化数据分析流程。这项工作不仅为图像处理技术的发展提供了新的视角，也为实时性要求高的应用提供了实用的解决方案。