载波干涉再现技术是光学干涉技术结合计算机通用计算的光学分析重要技术之一。常规的方法是将待处理目标用光学CCD镜头采集，并利用大量的算法在CPU端进行实现，系统简单，但计算过程复杂，运算量大，实时性差。近几年国内外研究人员将GPU的并行计算技术列为其研究的重点。使用GPU对图像处理技术进行加速对于建立实时、高效、准确的光信息处理系统有重要意义。　　课题“基于GPU的载波干涉快速再现方法研究”的目的是综合计算机并行处理方法的优点，将载波干涉图像的处理算法用并行化的方式进行实现，为高效、实时的光学处理系统提供理论依据和前期准备工作。本课题主要研究内容如下：　　首先论文介绍了应用载波干涉对物体表面信息测量的优点和缺点。并且探讨了GPU强大的并行计算能力。随后介绍了载波干涉图像的基础理论，包括干涉图像的形成、相位的恢复等。以此为基础，本论文又更深一步的探讨了载波干涉图像快速再现算法如何在GPU上实现，包括在GPU上对载波干涉图像的图像预处理算法和相位解包裹算法的实现。　　论文主要内容有:　　(1)基于GPU的载波干涉图像预处理算法。　　在空间域和频率域使用GPU对载波干涉图像处理算法加速的实现，包括图像二值化算法、直方图均衡算法、中值滤波算法、高通和低通滤波算法等，最后应用GPU实现了以上这些算法的并行化。并且通过实验验证GPU能有效加速图像处理能力。　　(2)基于GPU的相位解包裹算法。　　相位解包裹算法是光信息处理中的关键技术，在相位恢复和物体表面形貌测量中有重要应用价值。本文设计了一类基于GPU的相位解包裹算法，并在CUDA环境中实现了相位解包裹的并行化算法。并且通过实验证明该方法能有效提高相位解包裹的速度。　　(3)光学图像处理系统的软件设计。　　针对在光学图像处理算法中的实际问题进行具体分析，运用Windows XP系统和Visual Studio2008软件开发平台设计了常用光学图像处理算法的应用程序，并制作了人机交互界面，方便用户的使用。　　本课题可广泛应用于工业生产、军事国防、以及医学影像等领域。