LabVIEW与MATLAB在现代光测图像处理中的高效协作与噪声抑制

本文主要探讨了LabVIEW和MATLAB在现代光测图像处理中的关键应用。光测技术，如全息干涉、云纹干涉和散斑干涉，是近年来迅速发展的科学技术，被广泛应用于物体表面粗糙度测定、形变测量以及振动分析等领域。本文研究的焦点在于利用这两种强大的工具来优化散斑图像处理。 首先，针对散斑图像中的高频噪声，作者研究并比较了多种滤波方法，如低通滤波、中值滤波等。特别地，作者创新性地将同态滤波理论引入散斑条纹处理，通过扩展散斑信息并抑制高频噪声，实现了显著的噪声抑制效果。这种方法对于提升散斑图像的清晰度和信噪比至关重要。 其次，为了准确提取散斑条纹中的位相信息，论文深入探讨了时间相移技术，并提出了单片机控制相移器的设计思路。这一步骤对于精确测量散斑相位分布至关重要，因为它直接影响到后续数据解析的精度。 接着，论文详细介绍了两种混合编程方法在数字散斑图像处理中的应用：一是MATLABScript节点，通过该方式，可以实现MATLAB的强大计算能力与LabVIEW的图形化界面相结合，提高了工作效率；二是基于COM（Component Object Model）技术，这种集成方式允许LabVIEW与MATLAB之间无缝交互，使得程序的可扩展性和灵活性得以增强。 最后，通过MATLAB处理散斑图像并展示滤波后的结果，结果显示所提方法有效提升了散斑条纹的对比度，滤波质量直接影响到相位分布的平滑度和连续性。关键词包括数字散斑、图像处理、相位测量、LabVIEW、MATLAB和COM技术，这些技术的综合运用为现代光测图像处理带来了显著的进步。 本论文不仅提供了散斑图像处理的具体实践方法，还展示了LabVIEW和MATLAB在这一领域的协同工作潜力，为相关领域的研究人员提供了宝贵的技术参考和实践经验。