新算法高效恢复单幅载频条纹图相位

本文主要探讨的是单幅载频变形条纹图的相位恢复问题，这是一种在光学测量领域常见的技术挑战。作者提出了一个创新的相位恢复新算法，该算法针对传统方法存在的局限性进行了改进。传统的相位恢复通常依赖于傅里叶变换，但这种方法可能涉及到复杂的相位解包裹过程，这不仅增加了计算负担，还可能导致误差累积。 新的算法摒弃了解包裹的需求，通过两次希尔伯特变换，有效地分离出单幅条纹图中的正弦和余弦分量。希尔伯特变换是一种数学工具，常用于信号处理中提取信号的频率成分。在这个过程中，作者利用这两个分量来计算相位的斜率，这类似于寻找相位随空间变化的趋势。 接下来，算法对水平和垂直两个方向上的相位斜率进行积分，这种方法使得相位信息在整个图像场中得以准确地分布。这种逐像素的相位斜率积分策略，避免了因解包裹错误而引入的不准确度，提高了相位恢复的精度。 计算机模拟和实际实验的结果验证了新算法的有效性。仅凭一幅变形条纹图，该算法就能恢复出高质量的全场相位分布，这对于减少数据处理复杂性和提高测量准确性具有显著优势。此外，算法对于阴影和相位不连续点有良好的鲁棒性，能够处理这些在实际应用中常见的干扰因素。 总结来说，这篇文章介绍了一种利用希尔伯特变换技术实现高效、高精度和免解包裹的单幅载频条纹图相位恢复算法，它在保持高效率的同时，降低了误差来源，适用于光学测量中的多种应用场景，具有很高的实用价值。