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

以下是一个简单的 Matlab 程序，实现了将干涉条纹图像转化为灰度图像、进行二维傅里叶变换、获取缠绕相位分布并进行解缠操作：

% 读取干涉条纹图像并转化为灰度图像
img = imread('interference_fringe.png');
grayImg = rgb2gray(img);

% 进行二维傅里叶变换
fftImg = fft2(grayImg);

% 获取干涉条纹频率并滤波
freq = 20;
filter = ones(size(fftImg));
filter(1:freq, 1:end) = 0;
filter(end-freq+1:end, 1:end) = 0;
filter(1:end, 1:freq) = 0;
filter(1:end, end-freq+1:end) = 0;
filteredImg = ifft2(fftImg .* filter);

% 获取缠绕相位分布
phase = angle(filteredImg);
wrappedPhase = mod(phase, 2*pi) - pi;

% 进行相位解缠
unwrappedPhase = unwrap(wrappedPhase,[],2);
unwrappedPhase = unwrap(unwrappedPhase,[],1);

% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1);imshow(grayImg);title('原图像');
subplot(2,2,2);imshow(log(1+abs(fftshift(fftImg))));title('傅里叶变换');
subplot(2,2,3);imshow(wrappedPhase,[]);title('缠绕相位分布');
subplot(2,2,4);imshow(unwrappedPhase,[]);title('解缠后的相位分布');

其中，'interference_fringe.png' 为原始干涉条纹图像文件名，freq 为干涉条纹频率，可以根据实际情况调整。