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利用二维傅里叶变换从单帧干涉图中提取相位的方法(2013年)

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简介:
本文介绍了一种基于二维傅里叶变换技术,用于从单一干涉图像中高效准确地提取相位信息的新方法。该方法在2013年提出,为光学测量领域提供了新的解决方案。 在大口径光学元件的干涉测试过程中,由于测试装置和干涉腔体较大,气流扰动及环境振动会对移相测试过程产生影响。为此,采用了一种基于二维傅里叶变换的单帧干涉图处理方法,这种方法仅需对一幅空间载频干涉条纹图进行处理即可获得待测相位信息,并具有抗振性能的优点。文章详细分析了该方法的基本原理和算法流程,并在近红外大口径移相平面干涉仪中进行了应用实验,测试对象为600mm口径的光学平晶。实验结果显示:采用此方法得到的波面峰谷值(PV)为0.112λ,波面均方根值(RMS)为0.014λ;与移相算法所得结果相比,该方法所测得的波面峰谷值偏差不到(1/500)λ。

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客服
客服
  • 2013
    优质
    本文介绍了一种基于二维傅里叶变换技术,用于从单一干涉图像中高效准确地提取相位信息的新方法。该方法在2013年提出,为光学测量领域提供了新的解决方案。 在大口径光学元件的干涉测试过程中,由于测试装置和干涉腔体较大,气流扰动及环境振动会对移相测试过程产生影响。为此,采用了一种基于二维傅里叶变换的单帧干涉图处理方法,这种方法仅需对一幅空间载频干涉条纹图进行处理即可获得待测相位信息,并具有抗振性能的优点。文章详细分析了该方法的基本原理和算法流程,并在近红外大口径移相平面干涉仪中进行了应用实验,测试对象为600mm口径的光学平晶。实验结果显示:采用此方法得到的波面峰谷值(PV)为0.112λ,波面均方根值(RMS)为0.014λ;与移相算法所得结果相比,该方法所测得的波面峰谷值偏差不到(1/500)λ。
  • 快速误差分析
    优质
    本研究探讨了二维快速傅里叶变换(2D-FFT)技术在处理光学干涉图时用于相位提取过程中的误差来源及其影响,旨在为提高相位测量精度提供理论指导和实践参考。 通过基于ZYGO干涉仪实测的干涉图,并采用二维快速傅里叶变换(FFT)方法提取相位数据,与相移干涉法测量结果进行对比分析,探讨了影响FFT法相位提取精度的因素,包括边缘误差、窗函数选择、滤波器设计优化以及干涉图延拓等。研究发现,在直接使用二维FFT处理时,干涉图像边缘0.05R环形区域的相位提取误差最大,并且这一部分的误差对整个测量结果有决定性影响。虽然改变窗函数可以改善局部的边缘效应,但效果有限;而优化滤波器设计能在一定程度上减少这种边缘误差。值得注意的是,通过延长干涉图能够显著降低这些边界处的误差问题,在连续光学面检测中被认为是最有效的提升二维FFT法相位提取精度的方法之一。 此外,当载波频率设定为干涉图像空间分辨率的1/13到1/3时,可以得到较为准确的结果。在这一范围内,测量结果中的峰值谷值(PV)误差能够控制在λ/20以内;随着载波条纹数目的增加,在提高细节分辨能力的同时也能获得更精确的数据。
  • 快速误差分析
    优质
    本文探讨了二维快速傅里叶变换在处理干涉图时用于相位提取过程中的潜在误差来源及其影响,并提出相应的分析方法。 基于ZYGO干涉仪实测的干涉图数据,本段落采用二维快速傅里叶变换(FFT)方法提取相位,并与相移干涉法测量结果进行比较分析。研究探讨了影响FFT法相位提取精度的因素,包括边缘误差、窗函数选择、滤波器设计优化、干涉图延拓以及载波条纹数等。 实验结果显示,在直接二维FFT处理中,接近图像边界的0.05R环形区域内的相位提取误差最大,并且这种局部的误差会直接影响到整个测量结果的准确性。应用不同的窗函数虽然可以改善边缘处的一些问题,但效果并不显著;而通过优化滤波器设计则能在一定程度上缓解边缘误差的问题。此外,延长干涉图以扩展其边界范围被证明是提高二维FFT法相位提取精度的有效途径。 对于连续光学表面检测而言,在选择合适的载波频率方面也很关键:当载波条纹数为干涉图像空间分辨率的1/13到1/3之间时可以获得较为准确的结果,此时测量误差的最大值(PV)可控制在λ/20以内。同时发现,随着载频增加,细节分辨能力也会相应增强。
  • 切片
    优质
    本研究探讨了一种新颖的技术,用于从复杂数据集中提取傅里叶变换的二维切片。这种方法为分析多维度信号提供了新的视角和工具,尤其适用于图像处理、频谱分析等领域。 使用MATLAB对一张二维灰度图进行傅里叶变换以获得频谱图,并进一步对其进行切片操作来生成相应的曲线图。
  • fft.rar_离散_FFT_FFT频谱和_频谱_频谱
    优质
    该资源为二维离散傅里叶变换(FFT)相关资料,包含FFT相位、频谱分析及绘制方法。内容涵盖如何生成并解析傅里叶频谱图与相位频谱图。 对数字图像进行傅里叶变换以查看其频谱图及相位图。
  • (FFT_2D)
    优质
    二维傅里叶变换(FFT_2D)是一种用于图像处理与分析的关键算法,能够将空间域中的信息转换到频率域,便于频谱分析、滤波及压缩。 二维傅里叶变换对大家应该很有帮助。
  • LSunwrap和peaks_基于最小乘解包_解包__
    优质
    本文介绍了一种创新性的LSunwrap和peaks算法,该算法采用傅里叶变换的最小二乘解包方法进行相位解包处理,有效提升了数据精确度与稳定性。 基于傅里叶变换的最小二乘法相位解包算法以及非路径引导解包方法是一种有效的技术手段。这种方法利用了傅里叶变换的优势,并结合最小二乘法来优化相位信息处理,同时通过非路径引导的方式进一步提高了解包过程中的准确性和效率。
  • 基于像降噪
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    本研究提出了一种基于二维傅里叶变换的创新图像降噪技术,旨在有效去除图像中的噪声,同时保持图像细节和清晰度。通过频域处理优化了传统方法在空间域上的局限性,为数字图像处理提供了新的视角和技术手段。 本段落主要探讨傅里叶变换在图像处理中的降噪应用。
  • C++实现
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    本篇文章将探讨如何在C++编程语言环境下,对二维图形进行傅里叶变换,并详细介绍其实现过程与相关算法。 本段落介绍了如何用C++实现二维图形的傅里叶变换,并提供了参考代码。 以下是具体的代码示例: ```cpp // Fourier.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 #include stdafx.h #include #include #include #include #include int main(int argc, char* argv[]) { IplImage *img; IplImage ``` 这段代码展示了如何开始一个C++程序来执行二维图像的傅里叶变换。需要注意的是,这里仅提供了部分实现内容;实际应用中可能需要根据具体需求添加更多细节和功能。
  • 离散
    优质
    本文章主要介绍了二维离散傅里叶变换的基本原理及其在图像处理中的应用。通过理论结合实例的方式,深入浅出地讲解了如何利用该技术进行图像变换和分析。适合对数字信号处理与计算机视觉感兴趣的读者阅读。 数字图像处理中的图像变换专题涵盖了二维离散傅里叶变换的原理及其性质,并探讨了如何利用MATLAB进行相关应用。