干涉仪虚拟基线解模糊matlab代码

以下是使用MATLAB实现干涉虚拟基线解模糊的代码示例：

%% 定义参数
lambda = 0.03; % 波长
L = 100; % 干涉仪长度
B = 10; % 带宽
phi = 2*pi*rand(1, 100); % 模拟干涉信号
z = linspace(-50, 50, 100); % 高程

%% 生成虚拟基线
baseline1 = 10; % 第一个基线
baseline2 = 20; % 第二个基线
phase1 = phi + 2*pi*baseline1*z/lambda/L; % 第一个图像的相位
phase2 = phi + 2*pi*baseline2*z/lambda/L; % 第二个图像的相位

%% 生成模拟干涉图像
complex1 = exp(1i*phase1); % 第一个图像的复数
complex2 = exp(1i*phase2); % 第二个图像的复数
image1 = ifft(complex1); % 第一个图像
image2 = ifft(complex2); % 第二个图像
interference = abs(image1 + image2).^2; % 干涉图像

%% 解模糊
psf = fspecial('disk', 5); % 估计的点扩散函数
deblurred = deconvreg(interference, psf, 0.01); % 应用逆滤波器和正则化

%% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(interference, []);
title('干涉图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(deblurred, []);
title('解模糊后的图像');

在这个示例中，我们首先定义了一些参数，包括波长、干涉仪长度、带宽、高程等。然后，我们使用随机生成的相位模拟了两个不同基线的干涉信号，并将它们合并成一个干涉图像。接着，我们使用fspecial函数估计了一个点扩散函数，然后使用deconvreg函数对干涉图像进行逆滤波和正则化，得到解模糊后的图像。最后，我们使用subplot函数将干涉图像和解模糊后的图像显示在同一个窗口中。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况调整参数和算法。同时，为了获得更好的解模糊效果，还可以使用其他更高级的解模糊算法，如基于稀疏表示的解模糊算法等。