条纹图的图像处理方法

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1、暑第7卷第1期光学精密工程V01．7。No．I1909年2月OPTICSANDPREClSlONENGINEERINGFebruary，1999条纹图的图像处理方法尹志武程维明．／陈明仪(上《机械一上海201800)摘薹条纹图中的条绒反映了被捡泱l物体的信息，条纹分斩技术在全息干涉技术。散斑干涉技术、莫尔技术中起着重要作用。本文研究和提出处理条纹图中条纹的一些方法。并路出了理论分析和髌拟实验结果。美键调盟彘同．憾在光学检测中经常要对条纹图进行分析研究。根据形成机理，条纹图可以分为干涉条纹图、奠尔条纹图、光栅直接投影的调制条纹图等多种，每种条纹囤中的条纹包含了所研究物体的信息，所以条

2、纹分折法【进行测量占有十分重要的地位，而在测量物体长度和物体面形等应用领域中，条纹的移动和级次的测量是其中的一个关键技术。在工程度量中获得的条纹图往往信噪比低且不为常值，这就给条纹的自动计数及定位造成很大的困难，而且可能会严重地影响测量精度。本文针对这一情况，提出了二值化、二值滤波、求条纹升降沿三者结合的综合方法，模拟实验证明，此方法可取得很好的效果2条纹处理2．1模板的赋值处理由于在处理过程中用到模板，这样就涉及到模板如何取值的问题。特别在图像的周边，出现所谓的越界现象，如图1，用5×5的模板，夹在两黑框之内的部分即为越界部分，这使得处理起来不方便。作者认为，可以采用两种方法处理

3、，一种是扩大边缘法，一种是搜索法。收穑日期j1998—09—09光学精密工程7卷_—_，5、Z●6__’．border-妄7—一_—_●_＼3●Fig．1FringewidentechniqueFig．2Directionofsearh扩大边缘法是指把原有的图像扩大，使得最边缘点就在模板中C,-，扩大区域内的灰度取值为各对应边缘点的灰度值。如图1，这种方法的优点是扩大区域形成后，各点的灰度取值确定，因此处理起来就很方便，缺点是另外需要一个大于原图像的数组，这样就多点内存空间，例如，对于一个有ro~o行、col列的数字图像，用5×5的模板，需要多开一个(row+4)×(co／+4)的

4、数组。搜索法是指以效字图像的各点为模板中心，向8个方向搜索，确定模板内的各点取值，搜索方向如图2。用ra×n(m，n通常取奇数)的模板处理一个行数为r&c．U，列数为c的数字图像，可采取以下步骤对模板赋值；(1)模板中·L-值取为当前点值，(2)从模板中心出发，分别沿着1、2、3、4方向搜索赋值，(3)从模板中心出发，沿着5、6、7、8方向控索赋值。数字图像当前处理点为^(，，J)时，以1、2、5方向为例，说明赋值原则；模板中心点；模板中心点值取为图像当前点值w(k口，r。)=^(f，)(。=(m+1)／2，f。=(+1)／2)(1)w(k，r)，(1≤≤”，l≤r≤m)表示模板点

5、取值，h(，，)，(1≤，≤col，1≤≤ro~v)为数字图像的各点灰度；方向l；图像当前点坐标不小于模板当前点(模板内正在被赋值的点)与模板中心点的间距时，则模板当前点取图像对应点的值；图像当前点f坐标小于模板当前点与模板中心点的间距时，则模板当前点取模板中此方向上它最相邻点的值，w(t，r)=h(f一(。一)，r)(f>。一，f=ro)(2a)"(，{)=(+1)，{)(f≤。一，f—lo)(2b)方向2：图像当前点坐标不小于模板当前点模板中心点的间距时，则模板当前点取图像对应点的值，图像当前点J坐标小于模板当前点与模板中心点的间距时，则模板当前点取模板中此方向上它最相邻点的值

6、，w(k，r)=h(，，J一(ro—))(J>r。一r，一o)(3a)(^，f)一(，f+1)(J≤fo—f，=o)(3b)方向5图像当前点f坐标不小于模板中心点与横板当前点的横坐标差值，坐标不小于模板中心点与模板当前点的纵坐标差值，模板当前点取图像对应点的值；当图像当前点f坐标不小于模板中心点与模板当前点的横坐标差值，J坐标小于模板中心点与模板当前点的纵坐标差值，1期尹志武等条纹图的图像处理方法模板当前点取模板中2方向上它最相邻的模板点值，当图像当前点i坐标小于模板中心点与模板当前点的横坐标差值，j坐标不小于模板中心点与模板当前点的纵坐标差值，模板当前点取1方向上与它最相邻的模板

7、值当图像当前点坐标小于模板中心点与模板当前点的横坐标差值，坐标小于模板中心点与模板当前点的纵坐标差值，模板当前点取对角线方向上与它最相邻的模板值。(，)：h(一(—k)，J一(It—f)(>k一k，J>一f)(4a)’(，)一(，一1)(>ko—k，≤，o一，)(4b)(，)；(一l，，)(≤ko—k，J<，一，)(4e)(，)=(一l，，一1)(≤k。一k，≤一f)(4d)其它方向依此类推。这种方法不需要另开一个数组，节约了空间内存，而且较之于扩大边缘法运行时间并不