在传统的镜片面形的检测过程中,需要把待测镜片与样板进行接触才能测量。这样就会导致待测镜片因为被挤压摩擦破坏表面光洁度。因此,传统的测量方法已经逐渐被快速发展起来的干涉测量法所取代。光学干涉测量能够非接触检测光学元件面形偏差,避免镜片接触其他物体发生磨损。让待测物体面形与标准面的面形偏差作为光程差以此来产生干涉,干涉图携带的物理信息来通过图像处理技术间接测量物体面形偏差。本文主要利用数字图像处理算法从单幅干涉图像中提取出关键信息,重建待测物体相对偏差三维面形,计算面形偏差,为实现自动化面形检测软件奠定基础。本论文首先简单介绍本课题的研究意义,背景,以及国内外发展状况,然后简单介绍了光学面形偏差的评价指标。接着,介绍了干涉图像相位提取算法、流程,以及三维面形拟合。重点研究了干涉条纹的二值化算法和级次标定算法。本文中干涉条纹图的处理流程包括了二值化、细化、去除毛刺、级次自动标定、以及边界点插值。最后,用Zernike多项式进行波面重建。本文通过研究对比传统方法的优缺点,选择干涉条纹二值化的最佳方案,再接着对二值条纹图像进行细化提取中心线,去除毛刺,连接断裂骨架线之后,根据干涉条纹的端点都外接在圆上的特点,先提取出各个条纹骨架线的端点,然后用最小二乘法求解出骨架线的外接圆。接着,进行级次自动标定并拟合圆边界点,解决边界数据点太少的问题。最后,采用Zernike多项式拟合出被测物体的三维面形,计算出待测表面与标准面的偏差。本文的干涉条纹处理算法都是在Matlab 2014b平台下开发和实现的,并对课题组实际采集到的干涉图进行处理,能够达到预期的效果。