基于傅里叶变换相位的散斑面内位移量算法

基于傅里叶变换相位的散斑面内位移量算法基于傅里叶变换相位的散斑面内位移量算法摘要：散斑相位测量是一种非接触、高精度的位移测量方法，在多个领域具有广泛的应用。本文提出了一种基于傅里叶变换相位的散斑面内位

基于傅里叶变换相位的散斑面内位移量算法 基于傅里叶变换相位的散斑面内位移量算法 摘要： 散斑相位测量是一种非接触、高精度的位移测量方法，在多个领域具有广泛的应用。 本文提出了一种基于傅里叶变换相位的散斑面内位移量算法，通过对散斑图像的傅里 叶变换，提取相位信息，实现对散斑面内位移的测量。通过实验证明，该算法能够有 效地提取出散斑图像中的相位信息，实现准确的位移测量。 1. 引言 散斑相位测量是一种通过分析散斑图像中的相位信息来测量物体表面位移的方法。散 斑图像是由于光在物体表面产生散射而形成的，其中包含了物体表面形貌信息。通过 对散斑图像的分析，可以获取物体表面位移的信息。 2. 散斑图像分析原理 散斑图像中的散斑模式是由于光的干涉效应而产生的。在散斑图像的每个像素上，都 对应着一定的光强值。通过对散斑图像的分析，可以将光强值转化为相位信息，从而 实现对物体表面位移的测量。傅里叶变换是一种将信号从时域变换到频域的方法，通 过对散斑图像进行傅里叶变换，可以提取出散斑图像中的相位信息。 3. 散斑图像处理算法 本文提出的散斑图像处理算法主要包括以下几个步骤： 3.1 图像预处理 散斑图像通常存在着噪声和背景光的干扰，为了提取出散斑图像中的相位信息，首先 需要对图像进行预处理。常见的图像预处理方法包括滤波、背景校正等。本文采用了 均值滤波和背景校正的方法来对散斑图像进行预处理，以提高后续处理的精度和稳定 性。 3.2 傅里叶变换 通过对预处理后的散斑图像进行傅里叶变换，可以将图像从时域转换到频域。傅里叶 变换后得到的频谱图包含了图像中的频率信息。通过分析频谱图，可以提取出散斑图 像中的相位信息。