基于软化形态学的边缘检测

在介绍适用于二值图象的软化形态学（ＳｏｆｔＭｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）的定义及特性的基础上，将软化形态学概念加以推广，使之适用于灰度图象，并提出一种基于软化形态学的边缘检测方法——ＳＭＤ（ＳｏｆｔＭｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌＤｅｔｅｃｔｏｒ），还把此方法与其他的基于匀边形态学（ＣｒｉｓｐＭｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）方法进行了比较。实验结果表明该方法具有很强的抑制噪声能力。

圆形域干涉图中的相位解包裹

相位解包裹问题是许多干涉术中存在的基本问题。运用 DCT方法的解包裹算法是十分有效、健壮的 ,然而仅适用于方形域条纹图处理。本文引入加权迭代方法将其有效地运用于常见的圆形域干涉图的处理。模拟结果表明 ,加权迭代法的计算精度可达 1 0 - 7rad,相对于普通的 DCT解包裹算法有非常大的提高。我们在自行研制的 DOP-2 0 0 0型数字光学轮廓仪上 ,运用相移干涉术对一多刻线样板进行了测量 ,实验结果进一步表明 ,本文的加权迭代法是一种非常有效和实用的方法。