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QualityGuidedUnwrap2D_r1:更新相位质量引导路，基于 Bruce Spottiswoode 的相位展开方法。

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简介：
通过优化逻辑结构以及采用 Itoh 的内联方法，成功地消除了 2*pi 的跳转，避免了直接调用 `unwrap` 函数。代码也得到了更新，从而显著提升了运行速度。此外，该方案还允许边缘像素得以扩展和处理。 进一步地，逻辑结构与更新后的 GoldsteinUnwrap2D_r1 代码进行了整合，使其更具并行性。 同时，PhaseDerivativeVariance_r1.m 中的一个错误也得到了修正，并参考了 Bruce Spottiswoode 提出的相位解缠法的思路，以优化相位质量的路径。

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  • QualityGuidedUnwrap2D_r1: 更新基于Bruce Spottiswoode的相位展开方法的相位质量引导算法...
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    QualityGuidedUnwrap2D_r1是一个更新版本的二维相位解缠软件，改进了布鲁斯·斯波蒂斯伍德提出的相位展开技术，通过引入相位质量引导算法来提升相位数据处理精度和可靠性。 通过改进逻辑并实现 Itoh 的内联方法来消除 2*pi 跳转，而不是调用 unwrap 函数，更新了代码以提高运行速度。允许边缘像素也被展开处理。使逻辑与更新后的 GoldsteinUnwrap2D_r1 代码更加一致。还修正了 PhaseDerivativeVariance_r1.m 文件中的一行错误。这是在 Bruce Spottiswoode 提出的相位解缠方法之后进行的质量路径改进措施。
  • 基于质量线引导的二维相位展开的新方法
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    本研究提出了一种新颖的质量线引导技术，用于改进二维相位展开过程中的精度与效率，适用于光学测量等领域。 为了确保二维相位展开的准确性和速度，我们分析了现有的路径相关二维相位展开算法的优点与不足，并提出了一种基于质量线导向的新方法。通过综合对比实验及理论研究验证新方法的有效性。 该新方法定义了两个关键因子：相位质量因子和相位方向因子。利用双阈值结合非极大值抑制技术，我们生成了一条新的枝切线，这条线具有明确的方向性和选择性。对生成的枝切线进行平衡处理后，根据处理后的结果来指导二维相位展开。 实验与理论分析表明，新方法集成了现有路径相关算法的优点，并且具备速度快、稳定性高的特点。它准确地定位了枝切线的位置，有效地截断了相位突变区域，从而确保了二维相位展开的正确性。因此，该方法具有广泛的应用前景。
  • 质量图引导的相位解包方法——基于质量图的探讨
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    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。
  • Matlab相位质量导向展开法图解.zip
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    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。
  • 基于快速质量图引导的包裹相位解法
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    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。
  • 基于相位质量引导的结构光解包裹算法
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    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。
  • 基于模拟退火算法的相位展开方法
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    本研究提出了一种利用模拟退火算法解决光干涉测量中相位展开问题的方法，有效提高了相位解包裹的精度与可靠性。 二维相位展开技术在光学精密测量、自适应光学、合成孔径雷达及图像处理等领域得到了广泛应用。本段落提出了一种基于模拟退火的相位展开方法。该方法通过局部平面近似对主值相位图进行处理，并利用模拟退火算法计算最优化平面参数，从而获得去除噪声和2π相位跳变的真实相位图。计算机仿真与实验结果均表明，此方法能够有效消除相位图中的噪声，实现带噪的主值相位展开，并可靠地重建物体表面形貌。文章详细介绍了该方法的工作原理及其实验成果。
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    本研究探讨了时间相位展开技术及其在信号处理领域的理论基础，并通过实例展示了其在MATLAB环境下的实现方法和应用场景。 时间相位解包裹算法用于求取相位信息，进而获取三维物体的全场相位数据，并进一步计算出该物体的三维形貌。
  • FDDCT.rar_相位解包裹_相位展开_解包裹算法_解相位_包裹
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    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。
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    传统相位展开算法是一种用于干涉测量中恢复目标表面高度信息的技术方法，通过处理和分析光波干涉条纹来重建物体表面的三维形状。 相位展开的传统算法是用于处理相位数据的一种方法，但这些传统算法通常不包含去噪的步骤或代码。