光学干涉测量技术，是以激光技术、视频技术、计算机图像处理技术相结合的一种现代测量技术，该技术广泛应用于材料微小高度、物体表面的三维形貌、光学介质的折射率、透明物体的厚度等物理量的测量。光干涉图像处理算法作为光学干涉测量技术的核心，一直以来倍受关注。本文围绕图像处理算法，重点展开了滤波、光干涉条纹中心线提取和亚像素定位等光干涉图像处理中的关键算法研究工作。首先，分析了传统的图像滤波算法和经典的偏微分方程滤波指出了它们的优缺点。讨论了光干涉条纹图的方向性和疏密性，定量的描述了这两个特征。根据这两个特征对各向异性偏微分方程滤波进行了改进，改进后的滤波模型在有效滤除噪声的同时能较好的保护条纹细节。其次，在光干涉条纹中心线提取算法方面，将基于热传导方程的MBO(Merriman-Bence-Osher)算法引入到条纹图像二值化过程，用Bernse局部阈值替代MBO二值化算法中的全局阈值来改进光干涉条纹中心线提取过程中的二值化算法。改进后的MBO二值化算法有效的改善了二值图像边界粗糙和内部空洞问题，减少了条纹中心线提取工作量。最后分析了常见的亚像素定位算法，通过实验比较定位的精度和定位的时间选用基于Zernike矩的亚像素定位算法对圆环形条纹的中心进行了精确定位。