将干涉条纹图像转化为灰色图像,利用傅里叶变换选取干涉条纹频率已排除噪声干扰,获得幅值在Π到-Π间周期变化的二位缠绕相位分布之后利用分支切割算法对相位进行解绕的公式推导

干涉条纹图像的灰度化可以采用常见的方法，比如RGB图像的加权平均法等。

接下来，进行傅里叶变换，可以得到图像的频率谱。根据干涉条纹的特点，其频率谱应该呈现出一定的周期性变化。通过观察频率谱，我们可以选取合适的频率范围，以排除噪声干扰，获得干涉条纹的频率分布情况。

在获得干涉条纹的频率分布之后，我们可以得到幅值在Π到-Π间周期变化的二维缠绕相位分布。由于缠绕相位的存在，需要对其进行解绕。

解绕相位的方法有很多种，其中分支切割算法是一种比较常用的方法。其基本思想是将相位图像划分为多个区域，然后通过比较相邻区域的相位值，判断是否需要进行相位解缠。具体的公式推导比较复杂，可以参考相关文献进行学习。