1.大尺寸工件的三维表面形貌图像测量方法，包括以下步骤：

1）、使用白光波长扫描干涉测量法扫描工件表面，白光波长扫描干涉测量法获取一系列子表面图像，扫描过程中被测工件沿蛇形运动，相邻的子表面图像之间有区域重叠，子表面图像组成序列表面形貌；

2）、寻找序列表面形貌之间的坐标位置和灰度级上的双重映射变换，使序列表面形貌在拓扑上和几何上对齐；用基于变换域的配准方法实现子表面图像的坐标精确配准，利用基于全局优化即最小化所有序列子表面图像重叠部分残差平方和的方法进行灰度配准；

3）、对相邻两个子表面图像中重叠区域的多组图像子表面图像数据采用小波变换的方法进行融合，将所有子表面图像融合成一张形貌图像。

2.如权利要求1所述的大尺寸工件的三维表面形貌图像测量方法，其特征在于：步骤

1）中，相邻子表面图像的重叠区域至少占子表面图像大小的40%。

3.如权利要求2所述的大尺寸工件的三维表面形貌图像测量方法，其特征在于：步骤

2）中，坐标精确配准包括以下步骤：（2.1）通过对互相重叠的序列表面形貌求解它们再基准平面的相对平移量，使序列表面形貌的坐标统一；

利用傅里叶变换的平移特性，设 和 分别为相邻的子表面图像 和子表面图像 ， 表示两幅子表面图像间的平移量，则有： （1）

根据傅里叶变换特性，他们的傅里叶变换 和 满足下列关系： （2）

定义两幅子表面图像的互能量谱为：

（3）

其中， 是 和 的互能量谱， 是 的共轭；

由式（2）和式（3）可以知道，如果两子表面图像之间只有平移的话，则： （4）

对式（4）实行傅里叶反变换得到脉冲函数，该脉冲函数在其他位置为零，只有一个位置会出现非零脉冲信号，这个相对位置就是两幅子表面图像的平移量；当得到的不是一个严格的脉冲信号时，以去脉冲信号最大的位置作为两子表面图像的平移量；

（2.2）实现序列表面形貌的坐标变换：（2.2.1）通过平移变换实现坐标系的统一：设 为平移前子表面图像上某一点，已知平移量为 ，平移后该点坐标为 ，则 和 的关系可以表示为 （5）

在齐次坐标系中，式(5)可以表示为： （6）；

（2.2.2）确定坐标系的原点：假设所有子表面图像都在 的象限中，则子表面图像 和子表面图像 相对平移的情况分为以下几种：当 时：

当 时：

当 时：

当 时：

其中， 和 分别为子表面图像 和子表面图像 的平移量；

步骤2）中，采用使所有子表面图像的重叠部分残差平方和最小的方法实现序列表面形貌的灰度配准：假设测量得到的子表面图像数量共有 个，子表面图像 的面形数据可以表示为 ，其消除倾斜和平移因素影响后的面形数据可以表示为 ，有其中， ， ， 分别为在空间坐标系中每个子表面图像形貌在 、 方向上的倾斜量以及 方向的平移量；

从全局出发，寻求使所有子表面图像的重叠部分残差平方和最小时a，b，d的值；其中，N表示子表面图像数量，num表示该子表面图像采样点数，随后再利用式 得到修正后的表面形貌。

4.如权利要求3所述的大尺寸工件的三维表面形貌图像测量方法，其特征在于：步骤

3）中，表面形貌的融合包括以下步骤：（3.1）确定表面融合的规则:

假设二维子表面图像 和子表面图像 可以分别表示为 ， ，如果采集到的子表面图像分别为是 和 的矩阵，经过子表面图像配准和平移后，必然会存在一个 模板空矩阵 ，使其保证能完全覆盖子表面图像 和子表面图像 ，并且 越小越好；在 矩阵 围内，对子表面图像A和子表面图像B的各策略区进行划分：（a）子表面图像 和子表面图像 的重叠区域，记为 ；

（b）属于子表面图像 但不属于子表面图像 的区域记为 ，属于子表面图像 但不属于子表面图像 的区域记为 ；

（c）既不属于子表面图像 也不属于子表面图像 的区域，记为 ；

针对不同的区域设计的融合规则：

(i)对于子表面图像 和子表面图像 的重叠区域 ，融合规则：对于两子表面图像重叠部分的数据定义相似度 为：对 给定一个阈值 （本文中设定为 ），如果 ，则采用取较大值的策略，即其中， ， ；

如果 ，则采用取加权平均的策略，即其中， 和 为权系数，可表示为：

(ii)对于属于子表面图像 但不属于子表面图像 的区域 ，融合规则为：属于子表面图像 但不属于子表面图像 的区域 ，融合规则为：(iii)既不属于子表面图像 也不属于子表面图像 的区域 ，融合规则为： ， ；

（3.2）对子表面图像A和子表面图像B分别进行对称边界延拓，得到子表面图像A延拓图像 和子表面图像B延拓图像 ， 均为 矩阵；

设待延拓图像为 ，其中 ， ，延拓图像为，其中 ， ，那么 可以表示为：

其中， 是图像 的起始坐标， 是图像 的终点坐标；

（3.3）分别对延拓图像 和 进行小波分解，得到两个子表面图像的小波分解系数矩阵；

（3.4）利用重叠部分的融合规则进行小波系数融合，得到小波分解系数矩阵和 ；小波分解系数延拓表达式为：；

（3.5）根据小波分解系数矩阵 和 ，精确重构图像 ；重构后的图像需要对 、 和 的数据进行后续重置，重置的原则如下：对于 中 ：

对于在测量视野之外 ，统一赋零处理： ；

（3.6）将步骤（3.2）-（3.4）得到 、 作为融合图像 的小波分解矩阵，与下一个相邻的子表面图像继续融合；

（3.7）根据步骤（3.6）和（3.7），每次图像融合过程得到一个 的融合图像和这个融合图像的 小波分解矩阵，直到最后一个子表面图像被融合完成。