针对共光路菲索型动态干涉仪采集到的4幅条纹图的空间一致性问题, 本文提出一种新的条纹图配准思路, 将条纹图与图像配准在关联度上人为分开, 搭建了专用的图像配准装置, 避免将条纹与十字丝标志点混在一幅图像内而影响干涉仪的测量精度。首先通过本文搭建的条纹图配准装置对4台CMOS相机进行物理配准, 然后利用整体最小二乘法对采集到的同一十字丝刻划板图像进行十字丝提取、交点计算以及旋转量计算, 实现共光路菲索型动态干涉仪条纹图像的点点对应。最后通过试验对比验证, 证明了本文算法的配准精度优于模板重心法的配准结果, 互相关度达到96%以上。

针对利用高精度菲索型干涉仪和旋转平均法对光学元件进行面形绝对检测时对旋转精度的要求, 提出了一种旋转误差校正模型来修正面形绝对检测中的旋转非对称项误差。首先基于经典N步旋转平均法理论, 通过泽尼克多项式给出面形误差的数学表达形式; 然后根据旋转角度所引起的误差修正泽尼克系数进而修正旋转非对称项误差; 最后用数值仿真及实验的方法验证了校正模型的正确性。在旋转角度误差为0.1°条件下的仿真结果显示: N步旋转平均法所得面形误差RMS值为真实面形的10.13%, 校正后面形误差RMS值为真实面形的6.79%; 实验结果显示: N步旋转平均法所得面形误差RMS值为真实面形的10.28%, 校正后面形误差RMS值为真实面形的5.77%。这些结果证明所提出的校正模型准确可靠, 提高了旋转平均法的检测精度。

针对三维枪弹痕迹比对中的数据配准问题，提出了一种采用区域特征匹配的配准算法。在通过干涉仪获取枪弹痕迹三维数据后，首先采用基于剪切波的多尺度几何分析方法对数据去噪，以保证去除噪声的同时减少有效信息的损失，然后采用改进的一维高斯滤波器分离三维枪弹痕迹中的轮廓信息和纹理细节，另外，将三维弹痕纹理信息进行分区，并通过纹理信息中擦划痕迹明显的特征区域进行数据配准，最后，在配准过程中引入齐次变换矩阵以提高配准精度，并采用计算不同数据间互相关测度值的方法评价配准效果，通过纹理信息的配准结果完成原始三维枪弹痕迹的配准。实验结果表明，所提出的配准算法能够提高弹痕自动比对正确率，在现有样本及自动比对方法情况下，能够将比对正确率从90%提高至98%。