在目标检测、产品测量等应用领域中,存在着大量的直线类目标,需要对其几何量进行测量。传统的接触式测量法的测量精度受限于测量原理与机械设备的加工和装配精度,并且测量过程繁琐,高精度设备价格昂贵。近几年发展起来的机器视觉技术是一种非接触测量方法,在众多领域应用广泛;但是,该方法经常需要利用阈值分割进行目标提取,当应用于低对比度或光照不均匀图像的测量时,便会出现错误的测量结果或较大的测量误差。为了避免阈值分割并便于计算直线类目标的伸展方向角,论文结合图像二维傅里叶变换与极坐标变换提出图像方向功率谱理论,并完成了数值仿真与精度分析。同时基于该理论研究成果,完成了矩形目标宽度与条纹对比度测量的应用研究。当利用图像方向功率谱法对他们进行实际测量时,首先直接计算原始图像的目标伸展方向角;然后根据角度计算结果对原始图像进行灰度方向投影;最后结合投影曲线和数据处理方法获得矩形目标宽度值或者条纹对比度。论文从理论和实验方面对图像方向功率谱及其在矩形目标宽度和条纹对比度测量中的应用进行了研究。图像方向功率谱理论的研究成果对直线类目标检测提供了一种新颖的研究思路与解决方法,具有重要科学意义与工程应用价值;同时,仿真分析证实,在频域分辨率为512×512像素情况下,方向功率谱的计算精度为±0.1°,并且该精度不会影响后续灰度方向投影结果。论文提出的矩形目标宽度测量法无需阈值分割提取目标,从而可以避免对中间图像的分析所引入的测量误差。而所提的条纹对比度计算法利用积分运算能够有效降低干涉条纹中随机噪声的影响;同时,对比度可以在实验过程中实时计算,进而对干涉仪中的起偏器进行自动调节以获得最高对比度的干涉条纹,从而有助于提高波面复原精度。