分支切割相位展开算法程序
时间: 2023-10-12 19:20:44 浏览: 37
以下是分支切割相位展开算法的 Matlab 程序:
```matlab
% 读入图像
I = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 傅里叶变换
F = fft2(I);
% 中心化
Fc = fftshift(F);
% 计算幅度谱
S = abs(Fc);
% 计算相位谱
P = angle(Fc);
% 相位展开
delta = pi / 2;
Pc = zeros(size(P));
for k = 1:size(P,1)
for l = 1:size(P,2)
if k == 1 && l == 1
Pc(k,l) = P(k,l);
elseif k == 1 && l > 1
Pc(k,l) = P(k,l) - delta * round((Pc(k,l-1) - P(k,l)) / delta);
elseif k > 1 && l == 1
Pc(k,l) = P(k,l) - delta * round((Pc(k-1,l) - P(k,l)) / delta);
else
Pc(k,l) = P(k,l) - delta * round((Pc(k,l-1) - P(k,l) + Pc(k-1,l) - P(k,l)) / (2*delta));
end
end
end
% 重构
Fcr = S .* exp(1i*Pc);
% 反傅里叶变换
Icr = ifft2(ifftshift(Fcr));
% 显示原始图像和相位展开后的图像
subplot(1,2,1);imshow(I);title('Original Image');
subplot(1,2,2);imshow(abs(Icr),[]);title('Unwrapped Image');
```
程序首先读入图像并转换为灰度图像,然后进行二维傅里叶变换,并对变换结果进行中心化。接着,程序计算幅度谱和相位谱,使用分支切割相位展开算法进行相位展开。最后,程序重新构造频域图像,并进行反傅里叶变换,将频域图像转换为空域图像,并显示原始图像和相位展开后的图像。