基于Butterworth滤波和Haar小波变换的干涉图像齿面域分割
Electronic Measurement Technology（2023）
摘要
干涉图像中反映齿面形貌信息的齿面域被背景噪声包围,其分割精度对相位解包裹、图像配准等后续的处理步骤存在较大的影响,直接关系到最终测量结果的精度.针对齿面干涉图像边界存在杂散条纹的现象,通过分析齿面干涉条纹的分布规律,提出了一种结合Butterworth滤波和Haar小波的齿面域分割方法.最后,在本文实验条件下,通过与时域分割方法进行对比,该方法可以将齿面干涉图像的边界杂散条纹区域内解包裹相位值有错误的地方排除在有效测量区域外并且能够对其进行有效校正,证明了基于频域信息的分割方法能够有效地提高干涉图像齿面域分割的精度.
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