积分重建相位梯度 matlab代码

以下是一份简单的 Matlab 代码实现积分重建相位梯度：

function [grad] = phase_gradient(phase_map, pixel_size)
    % 计算相位梯度
    % Inputs:
    %   phase_map: 相位图像
    %   pixel_size: 像素尺寸（单位：米）
    % Outputs:
    %   grad: 相位梯度

    % 计算相位梯度
    [dx, dy] = gradient(phase_map, 2*pixel_size, 2*pixel_size);
    grad = sqrt(dx.^2 + dy.^2);
end

function [reconstructed_phase] = phase_reconstruction(gradient, step_size, max_iter, lambda)
    % 积分重建相位
    % Inputs:
    %   gradient: 相位梯度
    %   step_size: 步长
    %   max_iter: 最大迭代次数
    %   lambda: 正则化参数
    % Outputs:
    %   reconstructed_phase: 重建的相位

    % 初始化相位
    reconstructed_phase = zeros(size(gradient));
    for i = 1:max_iter
        % 计算梯度
        [dx, dy] = gradient(reconstructed_phase, 2*pixel_size, 2*pixel_size);

        % 计算更新量
        update = step_size * (gradient .* dx + lambda * laplacian(reconstructed_phase));

        % 更新相位
        reconstructed_phase = reconstructed_phase + update;
    end
end

function [lap] = laplacian(img)
    % 计算图像拉普拉斯算子
    % Inputs:
    %   img: 输入图像
    % Outputs:
    %   lap: 拉普拉斯算子

    % 定义拉普拉斯算子模板
    laplacian_template = [0 1 0; 1 -4 1; 0 1 0];

    % 对图像进行卷积操作
    lap = conv2(img, laplacian_template, 'same');
end

其中，`phase_gradient` 函数用来计算相位梯度，`phase_reconstruction` 函数用来进行积分重建相位，`laplacian` 函数用来计算图像的拉普拉斯算子。在实际使用中，需要提供相位图像、像素尺寸、步长、最大迭代次数和正则化参数等参数。