指数尺度间隔连续小波变换在相位提取中的应用

"基于指数尺度间隔连续小波变换的相位提取算法，是光学测量领域中的一种技术，用于从调制图像中获取瞬时相位信息。这种方法利用了连续小波变换的特性，特别是指数尺度间隔的概念，以提高对信号处理的精度和抗噪能力。在光栅投影测量中，这种方法只需一幅调制图像，比传统的傅里叶变换轮廓术（FTP）和小波变换轮廓术（WTP）更为高效。 指数尺度间隔连续小波变换的关键在于，它能够揭示信号的局部特征，但噪声可能会导致小波变换脊的位置发生偏移。研究指出，在高噪声环境下，脊更可能向上移动。因此，为了准确重构载频信号，算法会选择脊及其相邻较大尺度对应的小波系数。在此过程中，应用了最大类间方差法（OTSU），这是一种灰度图像阈值分割技术，用于剔除小幅值系数，以减少噪声影响。 然而，OTSU算法在斑点噪声环境下可能不足够理想，所以文中提出了对其结果进行修正的策略。通过修正后的系数集合，可以重构出更纯净的载频信号，从而准确计算出信号的瞬时相位。实验结果验证了这种算法的有效性和鲁棒性，使其适用于三维测量和其他需要精确相位信息的光学应用。 关键词包括信息光学、轮廓术、连续小波变换、大津法（OTSU）、指数尺度间隔以及三维测量，这些都表明该研究涉及了光学信号处理的核心技术和方法。通过这种综合方法，研究人员能够在复杂的光学测量场景中实现高效、准确的相位提取，对于提升光学测量的性能具有重要意义。"