离散小波变换提升相位轮廓术的精度与效率

本文主要探讨了在相位轮廓术中利用离散小波变换进行条纹相位提取的两种方法：单次分解法和多次分解法。这两种方法针对的是离散信号的处理，尤其适用于像512像素×512像素的条纹图像，与传统的连续小波变换相比，它们在处理速度上具有显著优势。 单次分解法是基于多分辨率分析的多孔算法，首先对变形条纹解析信号进行离散小波变换，通过查找每个位置的小波系数在尺度方向上的模极大值点，这些极值点的相位信息可以直接对应于原始条纹的相位值。这种方法特别适用于处理正弦载频条纹图，因为其操作简单且计算效率较高，能有效提取清晰的相位信息。 而多次分解法则是在单次分解法的基础上进一步优化。它通过插值提升条纹信号的抽样率，然后再次进行多分辨率分析，这样可以得到更多的冗余小波系数。这些额外的信息有助于提高抗噪性，使得方法能够处理含有高次谐波的准正弦载频条纹图，提升了相位提取的准确性和鲁棒性。 相比于连续小波变换，离散小波变换的优势在于其更适合离散数据，尤其是在处理图像等数据时，能减少计算量，提高计算效率。对于512像素×512像素的条纹图，单次分解法的计算速度提升达到了惊人的90%，多次分解法也有50%的提升，这在实际应用中具有明显的性能优势。 作者通过计算机模拟和实验验证了这两种方法的有效性和实用性。本文的工作为相位轮廓术在实际工程中的应用提供了新的思路和技术支持，特别是在处理高精度、高复杂度的条纹数据时，离散小波变换的相位轮廓术展现了其独特的优势。这对于诸如光学测量、图像处理等领域都有着重要的意义。