首先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

下面是一个简单的 Matlab 程序，实现了将干涉条纹图像转化为灰度图像，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。但是，邻近分支切割算法需要根据具体情况进行调整，无法提供通用的程序。

% 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));

% 计算相位
phase = angle(im_filtered);

% 解绕
% TODO: 邻近分支切割算法

请注意，这只是一个简单的程序，还需要根据具体情况进行调整和优化。