干涉条纹边缘检测方法的比较与改进

2012大学生物理实验研究论文对迈克尔逊干涉仪实验的一些思考与改进（东南大学 吴健雄学院，南京 211189）摘 要： 在做迈克尔逊干涉仪的实验时，调节1M 、2M 平行使两组光点中最亮的重合，但是在光屏上看不到干涉图样，就此进行了分析。

同时，利用数字电路中计数器的原理，作者对测量单色光波长的步骤中计数圆环的圈数作了改进。

关键词： 迈克尔逊干涉仪；干涉图样；数字逻辑电路Some thoughts and improvements on the experimentof Michelson InterferometerJi Hangwei(Chien-shiung Wu College ,Southeast University, Nanjing 211189)Abstract: When doing the experiment of Michelson Interferometer , we can ’t find the interference pattern. The author referredto some reference books and made some analysis. At the same time, the author made some improvements on measuring the wavelength of the laser by knowledge of digital logic circuit.key words: Michelson Interferometer; Interference pattern; digital logic circuit光学实验仪器一般都比较精密，调节要求高，难度大。

在做迈克尔逊干涉仪的实验中，我们也遇到了很多困难。

使用逐次逼近的方法调节光屏上的光点使其重合时，却无法观测到干涉图样。

我对此进行了资料查阅和分析。

一种改进的InSAR干涉图像边缘检测算法邱涛【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2014(000)029【摘要】When using the SUSAN algorithm, there are many problems in the process of extracting the edge of InSAR images. For example, both the stripe edge and noise edge will be detected, and lacking the correct identification method of identifying the noise and removing its edge effectively. In view of the problem when detecting, the paper gives the research to improve the algorithm proposed. The results show that the improved algorithm is relatively easy to get the edge information.%SUSAN 算法在对InSAR图像进行边缘提取的过程中存在诸多问题，譬如将条纹边缘和噪声边缘一并检测出来，缺乏鉴别噪声并有效去除噪声边缘的正确识别方法。

鉴于算法在检测过程中存在的问题，对其提出改进性研究。

结果表明改进算法相对更好的得到了边缘信息。

【总页数】4页(P6933-6936)【作者】邱涛【作者单位】民航贵州空管分局，贵州贵阳550012【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.自适应伪相干值改进的InSAR干涉图Goldstein滤波算法 [J], 李世金;张书毕;张秋昭;高延东2.一种利用干涉敏感度方程的Pol-InSAR定标改进算法 [J], 周安石;洪峻;齐海宁3.InSAR干涉纹图噪声抑制算法的比较及改进 [J], 孙龙;胡茂林;张长耀4.InSAR相位干涉图中消除平地效应的改进算法 [J], 汪鲁才;王耀南;戴瑜兴5.基于SUSAN及其改进算法的InSAR干涉图滤波研究 [J], 许兵;尹宏杰;朱珺n;汪长城因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

2.4米望远镜干涉条纹的去除及对测光的影响郑中杰;彭青玉【摘要】使用云南天文台丽江观测站2.4m望远镜云南暗弱天体光谱及成像仪(Yunnan Faint-Object Spectrograph and Camera,YFOSC)终端观测时,有时会产生明显的干涉条纹.采用空域栈中值滤波方法对Ⅰ滤光片的观测图像进行干涉条纹的提取和剔除.进一步采用生长曲线的方法对比剔除干涉条纹前后的测光发现,剔除干涉条纹后暗星的测光精度有明显的改善.【期刊名称】《天文研究与技术－国家天文台台刊》【年(卷),期】2013(010)004【总页数】4页(P416-419)【关键词】干涉条纹;测光;精度【作者】郑中杰;彭青玉【作者单位】暨南大学计算机科学系,广东广州510632;广东石油化工学院实验教学部,广东茂名525000;暨南大学天体测量、动力学与空间科学中法联合实验室,广东广州510632;暨南大学计算机科学系,广东广州510632;暨南大学天体测量、动力学与空间科学中法联合实验室,广东广州510632【正文语种】中文【中图分类】P122天体测光是天体物理研究中的一种重要手段。

通过精确测光，常常能得到令人振奋的结果：发现变星，研究双星物理性质，研究宇宙演化等等。

但是在实际观测时，得到的观测图像有时会受到干涉条纹的影响，这显然不利于精确测光。

例如，2011年1月3日在云南天文台丽江观测站使用2.4 m望远镜YFOSC终端的I滤光片观测时，就存在明显的干涉条纹(图1)。

干涉条纹属于系统误差，尤其影响暗目标的精确测光，不能采用普通的平场校正进行处理。

本文第1部分解释干涉条纹的成因。

第2部分详细描述空域栈中值法[1]求解CCD 图像中的干涉条纹。

第3部分是资料分析和归算及结果。

第4部分是总结和结论。

当光波波长较短的时候(例如λ小于700 nm)，CCD硅片有很高的光子吸收率。

但是，对于I或Z型滤光片，CCD硅片的吸收率会随着波长的增加(主要是夜天光)而迅速下降。

光的干涉条纹如何分析以提高精度？在物理学中，光的干涉现象是一个极为重要的概念，而对干涉条纹的分析则是深入理解和应用这一现象的关键。

干涉条纹不仅在光学实验和研究中具有重要意义，还在许多实际应用领域，如精密测量、材料分析等方面发挥着关键作用。

然而，要想准确地分析干涉条纹并提高分析的精度，并非易事，需要我们综合考虑多个因素，并采用适当的方法和技术。

首先，我们需要对光的干涉原理有一个清晰的认识。

当两束或多束光相遇时，如果它们的光程差满足一定的条件，就会发生干涉现象，形成明暗相间的干涉条纹。

这些条纹的间距、形状和对比度等特征都与光源的特性、光路的设置以及观察条件等密切相关。

在实际的干涉条纹分析中，图像采集是第一步也是至关重要的一步。

为了获得高质量的干涉条纹图像，我们需要选择合适的成像设备，如高精度的数码相机或专业的光学相机。

同时，要注意调整好相机的参数，如曝光时间、感光度和焦距等，以确保能够清晰地捕捉到干涉条纹的细节。

此外，还需要保证实验环境的稳定性，避免外界因素，如振动、温度变化和气流等对图像采集造成干扰。

采集到干涉条纹图像后，接下来就是对图像进行预处理。

这包括去除噪声、增强对比度和校正图像的几何畸变等。

噪声的存在会影响我们对干涉条纹的观察和分析，常见的去噪方法有中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。

增强对比度可以使干涉条纹更加清晰明显，便于后续的分析处理。

而校正图像的几何畸变则可以提高测量的准确性。

在对干涉条纹进行测量和分析时，条纹间距的测量是一个重要的环节。

传统的方法是通过人工测量，使用尺子或显微镜等工具，但这种方法不仅效率低下，而且精度有限。

随着计算机技术的发展，现在更多地采用图像处理软件来进行测量。

这些软件可以通过算法自动识别干涉条纹，并计算出条纹间距。

然而，不同的算法可能会导致不同的测量结果，因此需要选择合适的算法，并对其进行优化和验证。

除了条纹间距，条纹的形状和对比度也能提供有价值的信息。

例如，条纹的弯曲可能意味着光路存在偏差或被测物体表面不平整；而对比度的变化则可能反映了光源的稳定性或光路中的损耗。

图像处理中的边缘检测算法评估及改进评估边缘检测算法的目标是找到一种准确且高效的方法来检测图像中的边缘，因为边缘是图像中重要的特征之一。

在图像处理中，边缘检测被广泛应用于许多领域，如计算机视觉、图像识别、目标检测等。

本文将对图像处理中的边缘检测算法进行评估，并提出一种改进算法。

边缘检测算法的评估需要考虑多个指标，包括边缘检测的准确性、鲁棒性、计算复杂度等。

其中，准确性是评估算法效果的重要指标，即边缘检测结果与图像中实际边缘的一致性。

准确性可以通过计算算法的误检率和漏检率来评估，较低的误检率和漏检率表示边缘检测结果与实际边缘更一致。

常用的边缘检测算法有一阶导数算子法、二阶导数算子法、Canny算法等。

一阶导数算子法基于图像中像素灰度变化的一阶导数来检测边缘，常见的一阶导数算子有Sobel、Prewitt、Roberts等。

二阶导数算子法基于图像中像素灰度变化的二阶导数来检测边缘，常见的二阶导数算子有Laplacian、LoG等。

Canny算法是一种常用的综合性边缘检测算法，结合了一阶导数和二阶导数算子，并通过非极大值抑制和双阈值处理来改善边缘检测结果。

针对这些常用的边缘检测算法，可以通过对它们进行实验评估来比较它们的性能。

首先，可以选择一组具有不同特征的图像作为测试样本，包括有纹理、噪声等特征的图像。

然后，使用不同的边缘检测算法对这些图像进行边缘检测，并比较它们的准确性和鲁棒性。

可以使用一些评估指标来量化算法的性能，如准确率、召回率、F1-score等。

在评估过程中，还需要考虑边缘检测算法的计算复杂度。

边缘检测通常是在实时应用中使用的，因此算法的计算速度也非常重要。

可以通过比较算法的运行时间来评估它们的计算复杂度。

此外，还可以使用一些优化技术来改进边缘检测算法的性能，如并行计算、加速算法等。

在改进边缘检测算法时，可以考虑以下几个方面的方法。

首先，可以优化边缘检测算法的参数设置，如阈值的选择、卷积核的设计等。

图像处理中的边缘检测算法改进策略研究随着科技的发展，图像处理技术已经得到了广泛应用。

其中，边缘检测算法是图像处理的一个重要步骤，它可以检测图像中物体的轮廓，提取出物体的形状和边界信息。

然而，目前常用的边缘检测算法在识别复杂图像时仍存在缺陷。

本文旨在探讨如何改进边缘检测算法，提高其适用性和准确性。

一、传统边缘检测算法存在的问题传统的边缘检测算法主要有Sobel算法、Prewitt算法、Canny算法等。

这些算法都是基于图像梯度的计算实现的。

在实际应用中，这些算法的效果往往受到图像噪声、光照变化等因素的干扰，存在以下问题：1.边缘不连续由于图像噪声的存在，一些较细微的边缘区域可能会被忽略。

相应的，这些边缘区域被识别为噪声或直接被排除，从而造成边缘不连续。

2.边缘过于粗糙由于传统算法是基于梯度变化的计算实现，当图像中存在较复杂的物体形状或边界时，会出现边缘过于粗糙的情况。

这影响了图像的分割和识别效果。

3.灰度变化大传统的边缘检测算法对环境光照变化非常敏感，很容易因灰度变化大而产生误检，造成较大的识别误差。

二、改进策略为了克服传统边缘检测算法的缺陷，实现更准确、更稳定的边缘检测方法，我们可以从以下几个方面进行改进。

1.去噪技术为了避免噪声对边缘检测的影响，可以先对图像进行降噪处理。

现有的常用降噪方法有中值滤波、高斯滤波、小波变换等。

中值滤波和高斯滤波在处理高斯噪声方面效果很好，而小波变换则适用于多种类型的噪声。

2.多尺度处理多尺度处理是指将图像分解成多个不同尺度的子图像，分别进行处理，再将它们组合起来得到最终的结果。

多尺度处理可以提高算法的抗噪性和鲁棒性，能够检测和定位各种大小和方向的边缘。

3.边缘增强边缘增强是通过加强边缘信号的强度来改善边缘检测结果的方法。

目前常用的边缘增强方法有非局部均值降噪、基于梯度的增强等方法。

非局部均值降噪是一种前景背景分离方法，通过对图像的不同区域进行加权平均，实现图像细节的增强。

长度计量中干涉条纹的运用及影响干涉条纹清晰度的成因摘要:长度计量在工业生产、日常生活中应用广泛,对技术的发展和进步作用巨大。

所以为提高零件产量、增强所生产零件的精确度，提高长度计量的准确性非常重要。

光波干涉是零件生产中对长度进行计量的重要方法，在长度计量工作中的应用也十分广泛，这种计量方法需要借助光学仪器来完成操作。

关键词：长度计量；光波干涉；影响因素光波干涉在长度计量领域应用广泛，通过测量和分析干涉条纹，我们可以准确测量零件的平面度、平行度、工作面表面粗糙度，测量量块的中心长度和长度变动量，检验光学镜头的加工曲率以及高精度棱镜的角度偏差等很多方面。

利用光波干涉法进行精密测量，具有测量效率高、适用范围广、检测数据精确等优点。

一、长度计量相关知识简介所谓测量,就是把一个检测量的值和另一个作为标准单位的量相比作为确定被测对象的量值而进行的实验过程。

公式可以表达为:Q=qu式中:Q—被测量的物理量,u—单位量,q—比值。

长度测量以一个测量基面为基础,这个测量基面可以是点和线。

任何长度测量首先要确定测量基面,再测量它与另一面的距离;其次要考虑工件的定位以方便测量。

测量基面的选择要遵守基面统一的原则,即设计、工艺、测量和装配等基面必须一致,但有时加工过程中由于各种原因使得工艺基面与设计基面不一致,因而测量基面也应随之改变。

此时,测量基面应该遵循以下原则:①在工序间检验时,测量基面应与工艺基面一致;②终结检验时,应与装配基面一致。

为了保证长度量值的准确,除需要建立长度基准外,还需要根据各种需要建立不同的标准器。

下一级标准器的精度比上一级稍差,而其数量比上一级标准器的数量多好几倍或几十倍。

通过这样的逐级比较,把米定义标准器所复现的单位量值逐级传递下去,传递到生产中使用的仪器和量具。

用这些仪器和量具去测量,就建立了基准单位量值和产品尺寸的关系,这种关系的建立就是量值传递系统。

二、长度计量中光波干涉的运用及方法1.迈克尔逊干涉系统。

几个物理光学实验的改进与设计论文高二物理光学部分，理论性强、内容抽象。

在教学中，做好实验能提高教学效果。

这里，我们改进、设计了几个实验，供大家参考。

通常做双缝干涉演示实验有两种方法，其一是采用激光光学演示仪，使激光束透过双缝，在光屏上观察单色光的干涉条纹；其二是采用光的干涉衍射偏振演示仪，使白光或者单色光依次透过单缝、双缝，然后经观察筒来观察干涉条纹。

两种方法都必须在较暗的教室里实验，所形成的双缝干涉条纹都较小且暗淡，教室里的大部分学生，只有靠近装置才能观察到装置和条纹。

为此，我们设计了用多媒体手段观察双缝干涉条纹实验，即用视频展示台拍摄条纹，用电视机或投影机播放，取得了较好的实验和教学效果。

装置的组合方法为：在光具座上，依次通过插杆放置灯泡、装有单缝的短圆筒、装有双缝的长圆筒，长、短圆筒套接为一体。

展示台的摄像头对准长圆筒的末端，展示台的视频输出传至电视机。

装置的调整分三步。

一是调整灯泡、单缝、双缝的位置，使三者等高共线。

二是调间距，即灯泡与单缝相距10cm，长圆筒末端与摄像头间距20cm。

三是摄像头的拍摄方位与焦距调整。

应先调焦至广角，以便能在电视机屏上观察到灯泡灯光透过单、双缝后形成的亮斑的图象。

然后逐步调焦放大图像，并微调拍摄方位，使亮斑变为干涉图样，且始终居于机屏的中央，直至彩色条纹达七条以上，并且亮度较大为止。

本演示实验的优越之处有三点：①能让教室的每位学生，观察白光的双缝干涉形成的放大的清晰的彩色条纹。

②在单缝前分别套上绿色、红色滤光头，观察和比较相同物理条件下形成的绿条纹和红条纹的间距差异，红纹间距略大，直观地说明红光比绿光的波长大。

③利用展示台电视机展示细小的单缝、双缝及组合装置，使学生对实验装置有清楚的了解。

此实验在湖北省物理教研会xx年年会上展示，赢得了与会专家一致好评。

在光的干涉衍射教学中，让学生在课堂上都动手操作观察到实验现象，无疑会收到良好的教学效果。

通过自制和组织教具，不难实现下述两个随堂实验。

计算机图形学中边缘检测算法的改进与研究在计算机图形学中，边缘检测是一项重要的任务，它在许多应用领域中发挥着重要作用，如图像处理、目标检测和计算机视觉等。

边缘是图像中不同区域之间的界限，通过检测这些边缘，可以从图像中提取出有用的信息，并进行后续的分析和处理。

然而，边缘检测算法在实际应用中常常存在一些问题，如噪声干扰、边缘断裂以及边缘模糊等。

为了解决这些问题，研究者们一直在努力改进边缘检测算法，使其更加准确和鲁棒。

最早的边缘检测算法是基于微分的方法，如Sobel算子和Canny算子。

这些算法通过计算图像中像素值的梯度来确定边缘的位置。

然而，这些方法对于噪声比较敏感，常常会产生大量的假阳性和假阴性。

为了改进这一问题，研究者们提出了许多基于统计学和机器学习的方法。

其中，基于局部像素统计信息的方法表现出了优秀的性能。

例如，基于区域增长的算法可以通过像素之间的相似性来判断是否属于同一边缘。

这种方法能够抑制噪声的影响，提高边缘检测的准确性。

除了基于统计学和机器学习的方法，研究者们还尝试了其他一些创新的思路。

例如，基于深度学习的边缘检测算法近年来备受关注。

通过构建深度神经网络模型，并使用大量标定好的图像数据进行训练，可以获得更加精确的边缘检测结果。

此外，近年来，研究者们还开始关注边缘检测算法在实时应用中的性能问题。

实时应用对边缘检测算法的计算速度和效率提出了更高的要求。

为了解决这一问题，研究者们提出了一些基于GPU并行计算的边缘检测算法，通过充分利用硬件资源，实现了实时边缘检测的可能。

除了以上提到的改进方法，研究者们还在很多其他方面进行了探索和创新。

例如，基于多尺度分析的算法、基于结构信息的算法以及基于形态学操作的算法等。

这些方法的出现，极大地丰富了边缘检测算法的研究领域，也为解决实际问题提供了更多的选择。

综上所述，边缘检测算法的改进与研究在计算机图形学领域中是一个具有重要意义的课题。

随着技术的不断发展，新的算法和方法不断涌现，为边缘检测算法的实际应用提供了更多的可能性。