高分子复合材料的快速发展，对无损检测技术提出了新的要求，迫切需要在检测过程中实现从检测、信息处理到缺陷识别全过程的自动化。相对于传统无损检测方法，DSPI是高分子复合材料内部气泡、脱层等缺陷的有效检测手段，技术本身良好的敏感性不但对检测光学系统本身提出了较高的要求，对信息后处理的原理和方法也提出了更高的要求，信息表征、噪声抑制、相位提取以及特征提取方法直接或间接影响到无损检测的效果和缺陷识别的准确性，影响到该技术的抗干扰能力。同时，缺陷识别作为DSPI无损检测的最终目标，在传统的单一特征和单一粒度条件下，往往难以建立有效的缺陷识别模型，导致DSPI在应用于复合材料无损检测过程中，对缺陷的自动识别几乎没有成功的案例。为此，本论文以高分子复合材料DSPI无损检测缺陷识别为目标，围绕上述几个关键问题展开研究，论文主要内容及取得的成果如下：　　 （1） DSPI无损检测基本原理及影响因素。在DSPI无损检测基本原理及无损检测缺陷特征参量提取过程的形式描述基础上，从干扰和信息处理两个方面对DSPI无损检测的主要影响因素进行分析，为后续研究奠定基础。　　 （2） DSPI信息表征原理及表征方法研究。根据散斑干涉理论和对DSPI信息表征本质的分析，建立了DSPI信息表征原理的相关条纹广义度量空间，有助于对相关条纹表征算法进行分析和研究，并以传统表征方法为基础进行了验证；在此基础上，利用加载前后散斑场随机分布之间的关系，建立相关条纹的交叉熵表征方法，并进行了详细的理论证明；根据传统表征方法存在的不足，在散斑统计理论基础上进行合理的假设，推导出了三种改进后的表征方法。　　 （3）噪声抑制与相位提取方法研究。从理论上推导了邻域内散斑噪声强度与图像灰度之间的关系，并根据散斑噪声调制下图像的不确定性特点，利用散斑噪声强度．灰度关系，提出了滤波系数的熵影响因子，同时利用粗集方法对条纹边缘的方向进行估计，建立了结合熵和粗集的散斑噪声自适应滤波算法；根据散斑统计原理，针对传统四步相移和空间（载波）相移存在的局限性，在DSPI信息表征方法研究的基础上，建立了三种单步相移下的相位提取算法，有利于提高检测速度和降低环境干扰的影响。　　 （4） DSPI无损检测特征提取方法研究。针对传统的图像特征提取方法存在的局限性，根据视觉系统的特点，从多尺度几何分析、图像特征点的空间拓扑关系和图像空间矢量场方向出发，进行DSPI无损检测特征提取方法的研究。建立了基于Curvelet变换的DSPI无损检测缺陷边缘提取方法；提出了图像特征提取的特征离散度和方向离散度方法，并建立相应的DSPI无损检测特征提取算法。　　 （5） DSPI缺陷识别的多粒度商空间方法研究。根据对DSPI无损检测信息分布特性和粒度特点的分析，建立了DSPI无损检测缺陷识别的多粒度商空间分析方法，并以橡胶基复合材料为对象进行了缺陷识尉应用，应用表明所建立的DSPI无损检测缺陷多粒度识别方法较传统识别方法具有较高的准确性，同时验证了论文所建立的主要算法在DSPI无损检测缺陷识别过程中的有效性。