MATLAB自动检测干涉条纹中心线算法

MATLAB的自动检测干涉条纹中心线的算法，结合了图像预处理、条纹中心线提取和优化等步骤。该算法参考了现有的研究成果，适用于不同条件下的干涉条纹图像处理。

代码

1. 图像预处理

function preprocessed_image = preprocess_image(image)
    % 转换为灰度图像
    gray_image = rgb2gray(image);
    
    % 高斯滤波去噪
    preprocessed_image = imgaussfilt(gray_image, 2); % 标准差为2的高斯滤波
end

2. 条纹中心线提取

function center_lines = extract_center_lines(preprocessed_image)
    % 二值化处理
    binary_image = imbinarize(preprocessed_image, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.4);
    
    % 骨架提取
    skeleton = bwmorph(binary_image, 'skel', Inf);
    
    % 去除毛刺
    cleaned_skeleton = bwareaopen(skeleton, 50); % 去除小于50像素的连通区域
    
    % 连接断点（简单实现，可根据需要改进）
    center_lines = imclose(cleaned_skeleton, strel('disk', 2));
end

3. 条纹级次标定（可选）

function labeled_lines = label_fringe_lines(center_lines)
    % 标定条纹级次
    [labeled_lines, num] = bwlabel(center_lines);
    
    % 可视化标定结果
    figure;
    imshow(label2rgb(labeled_lines, 'jet', 'k', 'shuffle'));
    title('标定后的干涉条纹中心线');
end

4. 主程序

% 主程序
clc;
clear;

% 读取干涉条纹图像
image = imread('interference_pattern.jpg'); % 替换为实际图像路径

% 图像预处理
preprocessed_image = preprocess_image(image);

% 提取条纹中心线
center_lines = extract_center_lines(preprocessed_image);

% 可视化中心线提取结果
figure;
imshow(center_lines);
title('提取的干涉条纹中心线');

% 条纹级次标定（可选）
labeled_lines = label_fringe_lines(center_lines);

说明

1. 图像预处理：
   • 使用高斯滤波去除噪声，保留条纹的原始信息。
2. 条纹中心线提取：
   • 通过二值化和骨架提取算法提取条纹中心线。
   • 使用形态学操作去除毛刺和连接断点，确保中心线的连续性。
3. 条纹级次标定：
   • 使用bwlabel函数对提取的中心线进行标定，便于后续分析。

参考代码 自动检测干涉条纹中心线算法 www.youwenfan.com/contentcnd/78520.html

可以实现干涉条纹中心线的自动检测，并可根据需要进行进一步的分析和处理。