干涉图阴影校正方法研究
研究背景及研究意义
干涉图像的直观显示与增强依赖于图像的真实和清晰程度，而图像经过干涉系统后往往存在着阴影的干扰，导致显示的图像不能反映真实的图像灰度值（此处我们仅研究黑白图像）。这是由于显微摄像系统光轴不正、光学元件不清洁、光照度不均匀、光源不稳定性、外界光干扰、相机传感器灵敏度不均匀等原因造成的。阴影干扰属于低频干扰，其存在影响到图像的真实性，在得到的图像上往往显示出明暗不均匀，从而产生灰度失真，具体表现为目标图像的细节断裂或相互重叠，使图像和背景无法有效地区分开来。阴影的干扰使干涉图后期处理比如二值化、细化、条纹计数、标定级次等没有办法顺利进行，从而不能得到被测物理量的准确的相位信息。所以，为了能够顺利完成干涉图的分析和处理，进行干涉图阴影校正是很有必要的。解决步骤大致可以分为两步:一是尽可能降低干涉图阴影的产生，尽可能获得背景均匀的图像；二是对阴影干涉图进行计算机软件校正，改善图像质量。本文主要讨论干涉图阴影计算机软件校正方面。
国内外的研究现状及发展趋势
国内外学者曾经对计算机分析雾滴图像获得统计数据的方法进行过一些研究。通常的做法是将图像进行二值化处理，分析选定一个阈值后，将原来的照片图像转换为黑白的二值图像，然后对二值图像进行分析，得到统计数据。然而有时图像会由于光照不均匀，导致处理时阈值难以选择。对于这类情况，一些学者选择用同态滤波的方法滤去图像中的低频成分，而尽量保持原来的高频成分。这种方法的优点是可以处理那些无规律的不均匀光照；缺点是计算比较复杂，而且处理效果不是十分理想。为了克服上述缺点，还有学者用大模板均值滤波的方法来获得光照比较均匀的图像，这种方法解决了计算复杂的问题，但处理效果仍不够理想。此外，在遥感影像上的阴影处理中，东北师范大学的秦玉俊在系统分析当前阴影检测方法和理论研究现状的基础上，运用小波分析法，结合QuickBird卫星影像的纹理特征，对影像进行检测及提取方法研究，实现了阴影边缘的检测及提取。目前国内外对阴影校正主要采取同态滤波和空域阴影校正的方法。在空间频率域内，入射光分量对应图像背景，它占据低频部分；反射光分量反映图像细节，其频率较宽且占据相对高频部分。所以我们对照度不均的图像的处理，就是要尽量使入射光分量和反射光分量分开，抑制低频部分，放大高频部分，使反映物体性质的反射光得到增强，减少入射光不均匀的影响。消除入射光分量不均匀性的影响，可以构建一个同态系统，即用取对数的方法处理，再做傅立叶变换转化到频域，然后用一个频域滤波函数H(u,v)抑制入射光，最后经傅立叶反变换和指数运算还原出结果。对于空域滤波，其思想是先对图像做低通滤波，再用原图像减去低通滤波后的图像，得到的结果基本反映了抑制低频而增强高频的效果。
参考文献
[1] Malacara D. Optical Shop Testing. 3rd Edition[M]. New Jersey: John Wileyamp; Sons, Inc, 2007
[2] 徐德衍主编. 现行光学元件检测与国际标准[M]. 北京：科学出版社，2009
[3] D.W. Robinson, G.T.Reid. Digital Fringe Pattern Measurement Techniques. Institute of Physics Publishing, Philadelphia，PA，1993
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