基于希尔伯特黄变换（HHT）的条纹图相位信息提取算法

资 源 简 介

基于希尔伯特黄变换（HHT）的条纹图相位信息提取算法

详 情 说 明

希尔伯特黄变换（HHT）是一种针对非线性、非平稳信号的有效分析方法，在光学测量和三维重建领域具有重要应用价值。该技术通过结合经验模态分解（EMD）和希尔伯特变换的两大核心步骤，能够精确提取条纹图中蕴含的相位信息。

在条纹图分析中，HHT首先利用EMD将复杂的变形条纹信号自适应分解为若干本征模态函数（IMF），这一过程本质上是对信号的局部特征进行逐层剥离。每个IMF分量需满足极值点与过零点数量相等且上下包络对称的条件，确保后续希尔伯特变换的有效性。

获得IMF分量后，通过希尔伯特变换计算每个分量的瞬时相位和幅值，最终重构出条纹图的完整相位分布。与传统傅里叶变换方法相比，HHT的优势在于其自适应分解特性，无需预设基函数即可处理非线性畸变条纹，特别适用于物体表面突变或不连续区域的相位恢复。

该算法在三维形貌测量中表现突出，例如结构光投影测量系统可通过HHT直接由单幅变形条纹图重建物体三维坐标，避免了相位解包裹等复杂后处理步骤。值得注意的是，HHT对噪声较敏感，实际应用中常需结合滤波技术提升鲁棒性。当前研究热点集中于改进EMD的端点效应和模态混叠问题，以及开发更高效的实时处理架构。