高斯过程回归的SFF形态重建

弱纹理高精度

用高斯过程回归与不确定性引导滤波替代离散峰值定位，在弱纹理与台阶边缘实现亚微米级高度差测量。

Letian, Rao · 屠大维 · Zhipeng, Liu · 张旭

Measurement: Journal of the International Measurement Confederation 2026

参数信息

高度差偏差

−0.031 μm

高度差偏差

−0.014 μm

RMSE

0.060 μm

RMSE

0.048 μm

平均运行时间

1.99 s

技术优势

弱纹理不再抖动

用高斯过程回归对焦点响应做贝叶斯插值，不用找离散峰值，从源头消除峰值定位的随机波动。

台阶边缘测得准

结构引导滤波保住了台阶的锐利跳变，实测高度差偏差只有 −0.014 μm。

不牺牲速度

共享核超参数并复用核矩阵分解，HCI14 基准上的平均运行时间只有 1.99 秒。

应用场景

• 精密三维形貌测量：用高斯过程回归替代离散峰值定位，把弱纹理和台阶的测量不确定性降下来，适合对高度差有严格公差要求的场景。
• 微纳结构表面检测：对浅凹槽等弱纹理微结构能保持低 RMSE，适合微纳表面形貌检测时避免边界过度平滑。
• 机械零件台阶高度测量：台阶块上的高度差偏差只有 −0.014 μm，可直接用于机械零件台阶高度的标定级测量。