Advertisement

利用快速质量图导向方法进行包裹相位解算。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
质量图导向算法的核心目标是,在所有潜在的去包裹路径中识别出可靠性最优的路径,并以此路径的积分结果作为最终的去包裹方案。为了实现这一目标,通常会借助一个质量图来指导积分路径的选择。质量图本质上是一个与包裹图尺寸相当的图像,其每个像素点存储着对应包裹图像素点的可靠性值,这个值被称为质量值。在质量图中,具有高质量值的像素点优先被选中进行去包裹处理,而拥有低质量值的像素点则相对较晚被考虑。这种设计能够有效地限制错误仅局限于低质量区域内,从而避免对全局结果造成负面影响。该算法所涉及的参数配置繁多,例如调制度、相干系数、伪相干系数以及二阶导数等。资源内容包括:d1.mat用于表示物体的包裹图信息;d2.mat则代表底板的包裹图;Quantity.mat则存储了生成的质量图;Nuwfq.m是用于实现质量图导向法的函数;wrap.m是该方法中的子函数程序使用说明;此外,运行程序后需要选择质量图中任意一个点作为积分路径的起始位置,以便获得相应的解包裹相位信息。该算法的应用范围广泛,尤其适用于条纹投影和全息干涉等类型的实验。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 基于
    优质
    本研究提出了一种创新的包裹相位解算方法,该方法利用快速构建的质量图进行有效导航,显著提升了计算效率和精度,在三维重建等领域展现出广泛应用潜力。 质量图导向算法的目标是在所有可能的去包裹路径中找到一条可靠性最高的路径,并以该路径的积分结果作为最终的解包裹结果。通常使用一个与包裹图像大小相同的质量图来引导这个积分过程。在质量图中,每个像素点存储的是对应包裹图像中同一位置像素点的质量值(即可靠性)。高质量值的像素优先被去包裹处理,而低质量值的像素则较晚进行去包裹操作。这样可以在局部区域内限制错误的影响范围,避免影响全局结果。 生成质量图时可以使用多种参数,如调制度、相干系数、伪相干系数以及二阶导数等。资源包括以下内容: - d1.mat:表示物体的包裹图像 - d2.mat:底板的包裹图像 - Quantity.mat:质量图 - Nuwfq.m:实现质量图导向法的主要函数 - wrap.m:用于解包裹相位计算的子程序 运行程序时,需要在质量图中选择一个起始点以引导积分路径。选定该起点后,将得到相应的解包裹相位结果。 适用范围包括条纹投影实验和全息干涉测量等场景。
  • -FastPhaseUnwrapAlgorithm(适于傅里叶).rar
    优质
    本资源提供了一种高效的快速相位解包裹算法(FastPhaseUnwrapAlgorithm),特别针对傅里叶变换的应用场景优化,有助于提高信号处理和图像重建的准确性和速度。 一种基于Matlab的通过快速傅里叶余弦变换实现解包裹的程序。
  • 基于的结构光
    优质
    本研究提出一种创新性的相位质量引导结构光解包裹算法,有效提升了解包裹过程中的准确性和稳定性,为三维测量提供了一种新的解决方案。 结构光技术是计算机视觉领域的一种重要方法,在三维重建、物体识别及测量等方面有着广泛应用。该技术通过向目标物投射特定的光栅或条纹图案,并利用相机捕捉图像来获取表面深度信息,其中相位处理尤为关键,因为相位直接关联于物体的深度。 理解相位解包裹的概念:在结构光系统中,由于2π周期性限制导致实际相位值被封装起来。因此,在原始捕获的相位图基础上进行精确恢复以获得真实无包装的相位信息是必要的。 一种优化策略——即利用相位质量引导解包裹算法来处理这一过程的核心在于使用相位质量指标指导整个解包裹流程,从而确保高质区域优先被准确地解析。这有助于减少错误传播的风险,并提升整体精度和稳定性。 该算法实现步骤通常包括: 1. **评估相位质量**:分析原始相位图并计算每个像素的可信度与稳定性。 2. **排序依据质量**:根据上述指标对所有像素进行优先级排列,确保高质区域先行处理。 3. **初步解包裹操作**:针对高质量像素执行初始恢复工作以建立连续性约束条件,并开始无包装相位图重建过程。 4. **逐步扩展范围**:将已获取的正确信息逐渐应用于质量较低的数据点上,利用相邻数据来修正当前值。 5. **迭代优化调整**:通过多次循环改进解包裹结果直至达到最佳状态并减少误差和噪声影响。 6. **后期处理步骤**:可能还需要执行额外的操作如平滑滤波以进一步增强最终相位图的稳定性和精确度。 结合使用结构光技术和上述算法,即使在复杂环境下也能提供更加准确、稳定的三维信息。这使得它广泛应用于机器人导航、增强现实技术、生物医学成像以及工业检测等多个领域,并且通过不断优化该方法可以满足更高精度测量的需求。
  • FDDCT.rar__展开___
    优质
    FDDCT.rar提供了一种基于离散余弦变换(DCT)的高效相位解包裹方法,适用于解决光学干涉测量中遇到的相位不连续问题。该资源包含多种解包裹算法,旨在准确恢复连续的相位信息,便于进一步的数据分析和处理。 基于四向最小二乘解包裹算法可以实现对包裹相位的相位展开。
  • Matlab展开.zip
    优质
    本资源提供了一种基于Matlab实现的相位质量导向展开方法的详细教程和示例代码,附带直观易懂的图表解析。 使用MATLAB编写的基于质量图的相位展开方法。
  • 基于傅里叶变换的
    优质
    本研究提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)的高效相位解包裹算法,有效解决了传统方法中计算复杂度高、易受噪声影响的问题。 为了处理含有较强噪声及欠采样区域的包裹相位图问题,我们深入研究了基于快速傅里叶变换的四种典型相位解包裹算法的速度、准确性和适用范围,并通过计算机模拟分析了这四类经典算法在抗噪能力和处理含欠采样的数据方面的表现。结果表明,在含有强噪声的数据中,基于四次快速傅里叶变换(FFT)的方法效果最佳;而结合横向剪切干涉和傅立叶变换的算法表现最差。对于包含欠采样情况的数据而言,上述两种方法的表现正好相反:结合横向剪切干涉与傅立叶变换的方法最为有效,紧随其后的为基于四次快速傅里叶变换的方法。当同时面对噪声及欠采样的挑战时,实验数据表明采用基于四次快速傅里叶变换的相位解包裹算法具有最高的精度。
  • ——基于的探讨
    优质
    本文提出了一种新颖的质量图引导的相位解包算法,通过深入分析质量图特性优化了相位解包过程,为信号处理和图像分析领域提供了有效工具。 基于质量引导的相位解包方法包括两个主要步骤:首先计算质量图,然后利用该质量图进行洪水填充解包。这种方法能够提高相位解包的质量和效率。
  • 傅里叶变换代码___
    优质
    本项目提供了一套用于执行傅里叶变换相位解包裹算法的代码,适用于处理光学干涉测量中的相位数据。通过此工具可以准确恢复连续的相位信息,便于进一步分析和应用。 有效的相位解包裹程序:傅里叶变换相位解包裹程序。
  • 一种准确的基于强度传输程的
    优质
    本研究提出了一种基于强度传输方程的高效相位解包裹算法,能够实现高精度与高速度的数据处理,在光学测量领域具有重要应用价值。 关于该资源的详细描述,请参考本人博客文章。
  • 二维距离-MATLAB开发
    优质
    本项目采用MATLAB实现二维快速行进算法,用于高效计算网格环境中的距离图。通过优化路径规划和机器人导航中的距离变换问题,提供了一种快速、准确的解决方案。 使用快速行进算法计算到一组点的距离图。以恒定速度 T=1 求解二维 eikonal 偏微分方程(PDE)。这种方法虽然不够通用,但对于学习来说非常合适。