采用自适应可靠因子的联合双边散斑条纹滤波方法

在基于电子散斑干涉法的测量系统中,干涉条纹常常会存在大量噪声从而影响后续相位的提取。为解决双边滤波无法处理大噪声的问题,提出了一种融合加窗傅里叶滤波的联合双边滤波方法并用于处理存在高噪声的电子散斑干涉条纹。在该方法中,引入加窗傅里叶初步滤波后的图像作为联合双边滤波的导向图,并构建更可靠的自适应像素值相似度因子,从而提供更可靠的引导信息和更好的滤波效果。该方法被应用到高、中、低、可变密度4种不同密度的模拟条纹和实验采集到的大噪声条纹上,并将其与原始双边滤波和加窗傅里叶滤波相对比。实验结果表明:与其它滤波方法相比,该方法得到的条纹最光滑,结构最完整。对本文模拟的条纹滤波后峰值信噪比提高1.0~4.2 dB,结构相似度和边缘保持指数最高,相位的均方误差最小。所提出的方法调整更方便,对330×330大小的模拟条纹处理时间仅为4 s左右。

散斑干涉条纹Kaiser-Hamming窗口傅里叶快速滤波方法

针对加窗傅里叶滤波(WFF)对电子散斑干涉条纹滤波时间长的局限性,提出了一种基于二维Kaiser-Hamming窗口的傅里叶快速滤波法(KH-WFF)。首先,将Kaiser窗和Hamming窗组合,设计了二维Kaiser-Hamming窗口,然后将WFF中的Gaussian窗口替换为二维Kaiser-Hamming窗,去掉多余的非正交基函数从而减少时间复杂度。把KH-WFF和WFF应用到模拟条纹和真实条纹,结果表明滤波后的条纹光滑度,细节保护程度和保真度相差不大,都成功得到了连续性好的解包裹相位,而KH-WFF对实际应用环境下采集到的一副条纹的滤波速度是WFF的12倍。最后分析不同图像尺寸、窗口大小和频带宽下KH-WFF和WFF的执行速度,证明KH-WFF的时间复杂度更低。实验证明提出的方法在减少执行时间的同时也提供了几乎相同的滤波效果。