改进的全变分去噪相位解包算法提升光学测量精度

本文主要探讨了一种改进的基于全变分最小去噪的路径无关相位解包算法，该算法在光学测量领域具有重要意义。传统上，相位解包算法通常分为两类：路径相关和路径无关算法，后者在处理残余相位噪声方面更具挑战性。在研究中，作者针对残差相位中存在的噪声问题，提出了一种创新方法。 算法的核心步骤包括：首先，从包裹相位图中精确计算相位梯度，这是理解相位变化的关键。然后，利用全变分最小化技术对得到的相位梯度图进行去噪处理。全变分最小化是一种强大的数学工具，它能够在保持图像边缘清晰的同时平滑图像，有效地抑制噪声。通过这种方法，研究人员可以得到一个近似的去噪相位解包图，进一步减少了残余相位图中的噪声。 接下来，经过多次迭代过程，算法不断优化去噪后的相位估计，以获得更为精确的解包图。这一步骤确保了解包结果的稳定性和准确性。在验证阶段，通过仿真和实际实验对比，明显看出去噪前后的解包相位与原始相位之间的误差显著减小。具体表现为解包相位的峰谷值和均方根值误差相较于未去噪的情况有所降低，这证明了新算法在提高相位测量精度方面的有效性。 这项工作不仅提升了路径无关相位解包算法的性能，而且引入了全变分最小去噪技术，为光学测量领域的信号处理提供了新的解决方案。这对于精密测量、成像和光通信等领域都具有重要的应用价值。此外，研究成果还强调了理论与实践相结合的重要性，通过实验验证了算法在实际应用中的优越性。因此，这项改进的全变分最小去噪方法对于提高相位解包的可靠性和精度具有显著贡献。