1.一种基于Morlet小波变换的莫尔条纹相位信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：将目标莫尔条纹图像转换为灰度图像；

对所述灰度图像进行滤波处理，得到滤波后的二值化图像；

对所述二值化图像进行数学形态学降噪处理得到处理后的图像，其中所述数学形态学降噪处理包括腐蚀和膨胀；

利用调制Morlet小波对处理后的图像的每一列进行卷积，并计算小波系数的幅值A(a,b)和相位φ(a,b)；

其中，f(x)为莫尔条纹图像光强分布I(x,y)的任意一列，Wf(a,b)为卷积后的图像的对*应列，Ma,b(x)为Morlet小波变换母函数 的复共轭函数，其中a、b分别为母小波的尺度参数和时间参数；

其中，Im(Wf(a,b))、Re(Wf(a,b))分别为复数Wf(a,b)的虚数、实数部分；

根据小波系数的幅值确定小波脊线，提取小波脊线位置对应尺度系数和时间系数的相位，包括：选取小波系数的幅值局部极大值处为小波的脊，小波的脊相连构成小波脊线，在小波脊线位置取对应尺度系数和时间系数的相位即为莫尔条纹图像光强分布的该列的相位；

根据提取到的所有列的相位，得到完整的莫尔条纹相位信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将目标莫尔条纹图像转换为灰度图像，包括：将目标莫尔条纹图像中每个像素点对应一个0到1灰度值的矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述灰度图像进行滤波处理，包括：采用高斯滤波对灰度图像进行降噪，具体包括：使用K×K的高斯核来平滑灰度图像I(x,y)，所述高斯核G(i,j)表示为：其中，i和j是相对于中心像素位置的偏移量，σ是高斯分布的标准差；

在遍历灰度图像的所有像素(x,y)时，将高斯核G(i,j)应用于以(x,y)为中心的K×K邻域中的所有像素，得到新的输出像素值O(x,y)如下所示：其中K为平滑图像操作中计算加权平均灰度值选取像素点的领域范围；

高斯滤波利用卷积神经网络或掩膜神经网络，将灰度图像中的每个像素扫描，并将其加权平均灰度值作为模板中心像素点的值，从而实现对灰度图像的优化。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述二值化图像进行数学形态学降噪处理包括通过开运算的腐蚀和膨胀去除二值化图像中的噪点。

5.一种基于Morlet小波变换的莫尔条纹相位信息提取装置，其特征在于，包括处理器及存储介质；

所述存储介质用于存储指令；

所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1至4任一项所述的方法。

6.一种设备，其特征在于，包括：

存储器；

处理器；

以及

计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1至4任一项所述的方法。

7.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的方法。