基于C++语言平台的干涉条纹检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于C++语言平台的干涉条纹检测方法,包括以下步骤:S1:采用OpenCV库函数读取待检测的干涉条纹图像；S2:通过对比度增强技术提升待检测的干涉条纹图像可读性；S3:对处理后的干涉条纹图像进行自适应二值化处理，将条纹进行区域划分；S4:对得到的二值化干涉条纹图像进行空洞填充处理，得到填充后的干涉条纹图像；S5:通过Zhang氏骨架提取算法和Rosen骨架提取算法结合，提高适应性；S6:基于干涉条纹骨架图像的特点分别进行去毛刺处理与断点连接处理，得到干净的干涉条纹骨架图像；S6:将干净的干涉条纹骨架图像重新进行级次标定，并加以颜色区别，完成干涉条纹图像的检测。本发明专利技术实现对具有各种噪声、低对比度的干涉条纹图像进行对干涉条纹标定。

【技术实现步骤摘要】
基于C++语言平台的干涉条纹检测方法
本专利技术涉及涉及光学干涉图像检测领域，具体涉及基于C++语言平台的干涉条纹检测方法。
技术介绍
在光学干涉图像检测领域中，光学面型复原技术、条纹级次标定、条纹提取技术都包含于干涉图像检测领域当中。对于干涉条纹图像的检测，传统技术方案为相移法，相移法的缺点是对图像要求度比较高，并且需要在每次记录图像时保证相同的、准确的位移量和稳定的光照强度，然而现在的设备大多数并不能满足这样苛刻的要求。OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV库中有很多基本的函数，这些函数能够简化C++语言的算法，使得图像处理算法更加容易实现。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于C++语言平台的干涉条纹检测方法，解决现有干涉图像移相法需要高分辨率、低噪音本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于C++语言平台的干涉条纹检测方法,其特征在于，包括以下步骤:步骤S1:采用OpenCV库函数读取待检测的干涉条纹图像；步骤S2:通过对比度增强技术提升待检测的干涉条纹图像可读性,得到处理后的干涉条纹图像；步骤S3:对处理后的干涉条纹图像进行自适应二值化处理，将条纹进行区域划分,得到二值化干涉条纹图像；步骤S4:对得到的二值化干涉条纹图像进行空洞填充处理，得到填充后的干涉条纹图像；步骤S5:通过Zhang氏骨架提取算法和Rosen骨架提取算法结合，将填充的干涉条纹图像转换为干涉条纹骨架图像；步骤S6:基于干涉条纹骨架图像的特点分别进行去毛刺处理与断点连接处理，得到干净的干涉条纹骨架图...

【技术特征摘要】
1.一种基于C++语言平台的干涉条纹检测方法,其特征在于，包括以下步骤:步骤S1:采用OpenCV库函数读取待检测的干涉条纹图像；步骤S2:通过对比度增强技术提升待检测的干涉条纹图像可读性,得到处理后的干涉条纹图像；步骤S3:对处理后的干涉条纹图像进行自适应二值化处理，将条纹进行区域划分,得到二值化干涉条纹图像；步骤S4:对得到的二值化干涉条纹图像进行空洞填充处理，得到填充后的干涉条纹图像；步骤S5:通过Zhang氏骨架提取算法和Rosen骨架提取算法结合，将填充的干涉条纹图像转换为干涉条纹骨架图像；步骤S6:基于干涉条纹骨架图像的特点分别进行去毛刺处理与断点连接处理，得到干净的干涉条纹骨架图像；步骤S7:将干净的干涉条纹骨架图像重新进行级次标定，并加以颜色区别，完成对干涉条纹图像的检测。2.根据权利要求1所述的基于C++语言平台的干涉条纹检测方法,其特征在于：所述步骤S1采用CV::imread函数读取待检测的干涉条纹图像。3.根据权利要求1所述的基于C++语言平台的干涉条纹检测方法,其特征在于：所述对比度增强技术具体为：根据EqualizeHist函数处理将图像进行直方图均衡化，提高干涉条纹图像的对比度，直方图均衡化的基础如下：其中Ps(s)表示随机变量s的概率密度函数，；Pr(r)表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：梅启升，王敏，梁秀玲，周群，
申请(专利权)人：福建师范大学，
类型：发明
国别省市：福建,35