测控技术２０２３年第４２卷第６期装备无损检测与健康监测技术专刊（二）收稿日期：２０２２－０９－０６基金项目：山西省基础研究计划项目（２０２１０３０２１２２４１８８，２０２２０３０２１２１１０８７）引用格式：王森瑶，刘吉，武锦辉，等．基于改进粒子群算法的剪切散斑相位图去噪方法［Ｊ］．测控技术，２０２３，４２（６）：７８－８３．ＷＡＮＧＳＹ，ＬＩＵＪ，ＷＵＪＨ，ｅｔａｌ．ＳｈｅａｒＳｐｅｃｋｌｅＰｈａｓｅＰａｔｔｅｒｎＤｅｎｏｉｓｉｎｇＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆ＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２３，４２（６）：７８－８３．基于改进粒子群算法的剪切散斑相位图去噪方法王森瑶，刘吉，武锦辉，刘贵香，凌秀兰，于丽霞（中北大学信息与通信工程学院，山西太原０３００５１）摘要：空间相移剪切散斑干涉技术具有全场、非接触、高灵敏度等特点，是动态无损检测的关键技术。针对瞬态剪切散斑干涉获得的高噪声相位条纹图中噪声强度大、条纹复杂等情况，常规粒子群优化算法在高噪声相位图像的去噪处理中存在处理不完整、无法较好保持条纹细节等问题，因此提出一种基于优化粒子群算法的剪切散斑相位图去噪方法。该方法在常规粒子群优化算法的基础上，改进了传统线性惯性权值调整方法，提出非线性权值分配方法，同时通过调整聚集度系数提高了算法局部搜索能力。实验结果表明，该方法能够有效地保护条纹的边缘纹理和相位信息，与常规粒子群优化算法相比速度提高了１５％，相位奇异点数减少了２１．３％，与其他现有方法相比，所提出的算法的去噪效果更好。关键词：粒子群优化算法；图像处理；图像去噪；光学测量中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ文章编号：１０００－８８２９（２０２３）０６－００７８－０６ｄｏｉ：１０．１９７０８／ｊ．ｃｋｊｓ．２０２３．０６．００９ＳｈｅａｒＳｐｅｃｋｌｅＰｈａｓｅＰａｔｔｅｒｎＤｅｎｏｉｓｉｎｇＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＷＡＮＧＳｅｎｙａｏ牞ＬＩＵＪｉ牞ＷＵＪｉｎｈｕｉ牞ＬＩＵＧｕｉｘｉａｎｇ牞ＬＩＮＧＸｉｕｌａｎ牞ＹＵＬｉｘｉａ牗ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎ...
