将干涉条纹图像转化为灰度图像,并利用傅里叶变换选取干涉条纹频率以排除噪声干扰,获得幅值在-Π至Π间周期变化的二维缠绕相位分布,之后利用邻近分支切割算法对相位进行解绕的matlab程序
时间: 2024-03-20 16:40:28 浏览: 26
下面是一个完整的 Matlab 程序,实现了将干涉条纹图像转化为灰度图像,利用傅里叶变换选取干涉条纹频率以排除噪声干扰,并获得幅值在 -Π 至 Π 间周期变化的二维缠绕相位分布,之后利用邻近分支切割算法对相位进行解绕。
```matlab
% 读入图像
im = imread('interference.png');
% 转化为灰度图像
im_gray = rgb2gray(im);
% 傅里叶变换
im_fft = fft2(im_gray);
im_fft_shift = fftshift(im_fft);
% 取频率范围
[M, N] = size(im_gray);
[x, y] = meshgrid(1:N, 1:M);
x = x - floor(N/2) - 1;
y = y - floor(M/2) - 1;
r = sqrt(x.^2 + y.^2);
theta = atan2(y, x);
theta(theta < 0) = theta(theta < 0) + 2*pi;
% 选取干涉条纹频率
f0 = ... % 根据具体情况选择
% 滤波,排除噪声干扰
im_fft_shift_filtered = zeros(size(im_fft_shift));
im_fft_shift_filtered(r <= f0 + 1 & r >= f0 - 1) = im_fft_shift(r <= f0 + 1 & r >= f0 - 1);
% 傅里叶反变换
im_filtered = ifft2(ifftshift(im_fft_shift_filtered));
% 计算幅值和相位
amplitude = abs(im_filtered);
phase = angle(im_filtered);
% 解缠
tol = 0.5;
flag = 1;
while flag
flag = 0;
for i = 2:M-1
for j = 2:N-1
if abs(phase(i, j) - phase(i-1, j)) > tol*pi
phase(i-1, j) = phase(i-1, j) + sign(phase(i, j) - phase(i-1, j))*2*pi;
flag = 1;
end
if abs(phase(i, j) - phase(i+1, j)) > tol*pi
phase(i+1, j) = phase(i+1, j) + sign(phase(i, j) - phase(i+1, j))*2*pi;
flag = 1;
end
if abs(phase(i, j) - phase(i, j-1)) > tol*pi
phase(i, j-1) = phase(i, j-1) + sign(phase(i, j) - phase(i, j-1))*2*pi;
flag = 1;
end
if abs(phase(i, j) - phase(i, j+1)) > tol*pi
phase(i, j+1) = phase(i, j+1) + sign(phase(i, j) - phase(i, j+1))*2*pi;
flag = 1;
end
end
end
end
% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(im_gray);
title('原图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(phase, []);
title('解缠相位图像');
```
在程序中,通过调整 `f0` 参数可以选取干涉条纹频率。在解缠循环中,通过调整 `tol` 参数可以控制解缠的精度,`tol` 越小,解缠的精度越高,但计算时间也会增加。
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