Goldstein滤波在数字散斑条纹图降噪中的应用

"基于Goldstein滤波的数字散斑条纹图降噪方法，通过将散斑条纹图中的干涉相位转化为单位矢量并进行快速傅里叶变换(FFT)，然后对频谱进行加权处理以抑制噪声，再通过逆变换恢复到空间域，从而实现对散斑噪声的有效滤除，同时保持图像的轮廓和细节信息。这种方法被应用于四步相移数字散斑干涉条纹图像处理，显著提高了散斑干涉条纹的对比度。" 在图像处理领域，数字散斑条纹图降噪是一个至关重要的任务，尤其是在散斑干涉测量技术中。散斑是由随机光强分布形成的图案，通常在光学表面粗糙或不均匀的物体上观察到。这些散斑干扰了对物体表面形貌、应变等物理量的精确测量。Goldstein滤波是一种有效的降噪方法，它结合了傅里叶变换的频域处理能力，以去除图像中的高频噪声成分。 在所提出的算法中，首先将散斑条纹图中的干涉相位转换为单位矢量。这一转换可能涉及将相位值映射到单位圆周上，以利于后续的傅里叶变换。傅里叶变换是一种将信号从时域（或空间域）转换到频域的工具，对于分析图像的频率特性非常有用。通过对频谱进行加权处理，可以有针对性地削弱噪声所在的高频区域，而不影响图像的重要特征。 加权处理通常根据噪声特性和图像内容来定制，以确保噪声被有效抑制，而关键信息得以保留。加权后的频谱再通过逆傅里叶变换回到空间域，从而得到经过滤波处理的干涉相位图像。这种方法有助于保持散斑条纹的轮廓和细节，这对于散斑干涉测量至关重要，因为这些信息包含了物体表面变化的精确信息。 将这种基于Goldstein滤波的方法应用于四步相移技术可以增强散斑干涉条纹的对比度。四步相移法是一种常用的干涉测量技术，通过改变光源的相位，获取四个不同相位偏移的散斑图像，然后解算出精确的相位分布。结合Goldstein滤波，该技术能更准确地提取散斑图像的相位信息，提高测量的精度和可靠性。 本文提出的Goldstein滤波方法为数字散斑条纹图的降噪提供了一种有效途径，不仅减少了噪声，还保持了图像的有用信息，对于散斑干涉测量技术的进步具有积极意义。这种方法的实用性已在实验中得到验证，证明了其在处理散斑图像时的优越性能。