基于面阵CCD的迈克尔逊干涉环计数方法

计算机工程与应用 ›› 2015, Vol. 51 ›› Issue (9): 180-184.

基于面阵CCD的迈克尔逊干涉环计数方法

黄煜，黄文艳，张婉柔，马文华

广东外语外贸大学思科信息学院，广州 510006

出版日期:2015-05-01 发布日期:2015-05-15

Michelson interference fringe counting method based on array CCD

HUANG Yu, HUANG Wenyan, ZHANG Wanrou, MA Wenhua

Cisco?School?of?Informatics, Guangdong?University?of?Foreign?Studies, Guangzhou 510006, China

Online:2015-05-01 Published:2015-05-15

摘要/Abstract

摘要： 提出一种基于面阵CCD的迈克尔逊干涉环计数方法。该方法利用面阵CCD采集迈克尔逊干涉环图像，采用图像相减、图像滤波、灰度拉伸、边缘检测、二值化、图像膨胀和细化等方法对采集图像预处理，设计有效区域自动搜索算法确定有效区域中心，提出检测梯度方向角变化的方法对干涉环进行计数。实验结果表明，该方法设计的干涉环计数器精度高，稳定性强，满足了微距离测量的实际应用需求。

关键词: 迈克尔逊干涉环计数, 面阵电荷耦合元件（CCD）, 自动搜索算法, 图像预处理

Abstract: This paper designs a Michelson interference fringe counting method based on array CCD. The images of Michelson interference fringe are striped by CCD, and digital image processing including image subtraction, image filtering, gray-scale stretch, edge detection, binarization processing, image expansion and refinement are used to optimize the images. And then it designs an algorithm to automatically find valid center area. It also uses the gradient direction detection method to count the interference fringe. The experimental results show that this method of counting Michelson interference fringe has a high precision, strong stability, and meets the needs of practical applications.

Key words: count of Michelson interference fringe, array Charge-Coupled Device（CCD）, algorithm of automatic search, digital image processing

黄煜，黄文艳，张婉柔，马文华. 基于面阵CCD的迈克尔逊干涉环计数方法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(9): 180-184.

HUANG Yu, HUANG Wenyan, ZHANG Wanrou, MA Wenhua. Michelson interference fringe counting method based on array CCD[J]. Computer Engineering and Applications, 2015, 51(9): 180-184.

[1]	彭小红，梁子祥，张军，陈荣发. 深度学习驱动的水下图像预处理研究进展综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 43-54.
[2]	刘俊涛，王素娟，林晓明，刘祚时，谭俭辉，宋丹. 结合FCM聚类和边缘感知模型的眼底渗出物检测[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(11): 192-199.
[3]	晁静静，沈文忠，宋天舒. 基于HOG和SVM的双眼虹膜图像的人眼定位算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(9): 184-189.
[4]	杨斌，宋立新. 基于自适应区域生长的乳腺肿块分割方法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(20): 171-175.
[5]	柳培忠1，宁欣2，李卫军2. 一种网页图像文字分割方法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(10): 180-183.
[6]	吴丽媛，徐国华，余琨. 基于前视声纳的成像与多目标特征提取[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(2): 222-225.
[7]	聂仁灿¹，李莎²，聂彩仁³. 脉冲耦合神经网络与最大相关准则的图像分割[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(35): 202-204.
[8]	邹沿新^1，2，杨高波¹. Data Matrix二维条形码解码器图像预处理研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(34): 183-185.
[9]	卢辉斌，李金. 基于平面几何处理的贝氏体组织分割[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(27): 166-167.
[10]	孔金生,张小凤,王璇. 基于轮廓特征的模板匹配方法及其应用[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(22): 201-203.