边缘提取技术是光信息处理中的一项重要的技术。常用的运动物体边缘提取方法有计算机处理法和传统光学滤波法等。常规的计算机处理法是将运动目标从连续的视频图像中提取出来,并利用大量的算法进行试验,对目标物体进行边缘提取,系统简单,但计算过程复杂,运算量大,实时性差。传统的光学滤波法是在摄像机镜头前放置恰当的高通滤波片,有利于突出样品的细节部分,实时强,但受外界环境影响严重,且在不同环境下对不同物体进行边缘提取时,需要更换不同的滤波片。课题“基于螺旋相位的运动物体边缘提取技术研究”的目的是综合计算机处理法和光学滤波法的优点,将多媒体视频分解成图片,利用计算机构造螺旋相位虚拟光学环境对运动目标进行边缘提取,为高效、实时的运动物体边缘提取方法提供理论依据和前期准备工作。本课题主要研究内容如下:课题从图像边缘提取的基本理论入手,利用传统图像边缘检测算子进行仿真实验,实验结果显示这些方法存在对噪声敏感、受到外界条件限制、需要人为设定阈值、容易发生错检、漏检等缺点,因此本文提出构造基于径向希尔伯特理论的螺旋相位虚拟光学系统对运动物体进行边缘提取,这是由于径向希尔伯特变换的螺旋相位滤波器可以对图像进行各个方向的均匀的边缘提取。在给出传统螺旋相位滤波器基本理论及输出特性基础上,基于液晶空间光调制器构造了螺旋相位滤波成像系统,通过光学实验验证各螺旋相位滤波器对静态目标边缘检测特性。由于传统螺旋相位滤波器存在次级大的原因将改进型螺旋相位滤波理论与数字图像处理方法相结合,在VC++(Microsoft Visual C++)编程环境下编写可执行文件,过程如下:先将视频进行分解获得单张图像、对图像进行预处理、提取目标物体、分别利用高通螺旋相位滤波器、升余弦螺旋相位滤波器对各帧图像进行频谱滤波,实现对任意形状的物体等方向上二维边缘提取,获得清晰连续的物体边缘图像,并将所得图像进行合成,进而获得具有边缘信息的运动物体的视频资料。该方法具有非接触、操作简便、测量速度快、易于在计算机控制下实行自动化测量等优点。实验证明了利用该方法可以有效获取图像的边缘信息。本课题可广泛应用于军事、工业、以及医学等领域。