【摘 要】
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在精密测量要求日益提高的今天，机器视觉测量技术以其较高的精度和自动化程度，得到了越来越广泛的应用。在光学测量中采用机器视觉技术提取光学干涉信息，可以利用计算机处理
【机 构】
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西安电子科技大学技术物理学院501室陕西西安710071
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在精密测量要求日益提高的今天，机器视觉测量技术以其较高的精度和自动化程度，得到了越来越广泛的应用。在光学测量中采用机器视觉技术提取光学干涉信息，可以利用计算机处理提取的干涉图像，得到精密测量结果。而干涉图像的预处理，是能否提高整个测量精度的重要一环。本文就着重研究了干涉图像预处理中的图像降噪问题。本文根据图像的噪声来源，介绍了CCD采集的干涉图像中的一些图像噪声分类，并分析了包括均值滤波算法、中值滤波算法、Wiener滤波算法、小波降噪算法、形态学滤波算法、Goldstein滤波算法等的一些已有图像降噪算法。在总结了上述经典算法的基础上，本文提出了基于图像加运算的图像降噪算法。该算法核心是对干涉图像使用了不同降噪算法后，将多次不同的结果图像进行图像的加运算，从而将不同算法的不足用其他算法的优点予以弥补，以达到更好的降噪效果。最后用这些算法分别对同一幅实时采集到的干涉图像进行了降噪处理，并对比了处理结果。结果表明，本文的方法是合理且具有一定优势的。
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