两种不同质量函数选取对相位解包裹的影响
一种基于深度学习语义分割网络的二维相位解包裹方法[发明专利]
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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910988106.X(22)申请日 2019.10.17(71)申请人 杭州电子科技大学地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街(72)发明人 颜成钢 张腾 楼杰栋 姚婷婷 方运志 孙垚棋 张继勇 张勇东 沈韬 (74)专利代理机构 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240代理人 杨舟涛(51)Int.Cl.G01B 9/02(2006.01)G06K 9/34(2006.01)(54)发明名称一种基于深度学习语义分割网络的二维相位解包裹方法(57)摘要本发明公开了一种基于深度学习语义分割网络的二维相位解包裹方法。
本发明包括如下步骤：步骤1、利用Zernike多项式产生网络训练数据并对网络进行训练；步骤2、用步骤1得到的训练数据对语义分割DeepLabV3+网络进行训练：步骤3、利用训练后的网络对包裹相位进行分割并和包裹相位相加，得到初步解包裹相位，并对初步解包裹相位进行后处理得到最终解包裹相位。
本发明提出的方法的求解速度快，对噪声鲁棒，尤其针对于散斑干涉仪测到的大噪声相位图的相位解包裹。
在光学成像研究领域有着很大的应用前景。
权利要求书2页 说明书5页 附图8页CN 111043953 A 2020.04.21C N 111043953A1.一种基于深度学习语义分割网络的二维相位解包裹方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、利用Zernike多项式产生网络训练数据并对网络进行训练；步骤2、用步骤1得到的训练数据对语义分割DeepLabV3+网络进行训练：步骤3、利用训练后的网络对包裹相位进行分割并和包裹相位相加，得到初步解包裹相位，并对初步解包裹相位进行后处理得到最终解包裹相位。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习语义分割网络的二维相位解包裹方法，其特征在于步骤1具体实现如下：复值函数集{V pq(x,y)}具有完备性和正交性，可以表示定义在单位圆盘内的任何平方可积函数，其定义为：V pq(x,y)＝V pq(ρ,θ)＝R pq(ρ)e jqθ其中，ρ表示原点到点(x,y)的矢量长度；θ表示矢量长度ρ与x轴逆时针方向的夹角；R pq (ρ)是实值径向多项式：利用Zernike多项式的前十阶产生相位未包裹的光学相位图；其中，φ是未包裹相位图；Z i、c i分别代表第i阶Zernike多项式及其系数；之后我们对包裹相位进行取角度值得到包裹相位图；其中angle(x)代表x的相位，1i为虚数单位；将解包裹的过程理解为就是将不同的相位分割出来，然后填写相应的相位值，而且填写的相位值为2π的整数倍；最后将填好的相位值和光学包裹相位图相加；整个过程如下公式所示：其中，(x,y)代表图像中像素点的坐标；k(x,y)代表该像素点需要叠加2π的倍数，为整数；因为包裹相位与未包裹相位的差值中的数值都是2π的整数倍，而且仅需要知道包裹相位的相对值即可；所以对k进行减去平均值并除以2π的整数作为语义分割网络的Ground Truth，具体如下：其中k是语义分割网络DeepLabV3+的Ground Truth；同时为了保证对于噪声的鲁棒性，对语义分割网络输入的包裹相位叠加了不同程度的高斯和散斑噪声，具体如下：其中，是语义分割网络DeepLabV3+的输入；Noise(d)代表相应参数是d的散斑或者高斯噪声；通过以上的处理过程，最终生成26200张不同噪声、不同包裹程度的原始数据；将其中的25000张作为训练数据，1200张作为测试数据。
相位解包裹 matlab -回复
相位解包裹matlab -回复相位解包裹是一种常见的信号处理技术，常用于从相位差中恢复出原始的连续相位信息。
在诸多领域中，包括光学、雷达、声波等中，相位解包裹都发挥了重要作用。
本文将使用MATLAB软件作为工具，详细介绍相位解包裹的原理和实现过程。
第一步，了解相位解包裹的基本原理。
相位解包裹是在已知相位差的情况下，将其恢复为连续的相位信息。
在信号传输过程中，相位差通常只能获取到[-π，π]的范围，而无法直接获取连续的相位信息。
相位解包裹的目标就是将这个相位差转换为连续的相位，从而得到更准确的信号信息。
第二步，打开MATLAB软件并新建一个脚本。
MATLAB提供了丰富的信号处理函数和工具箱，非常适合进行相位解包裹的实现。
在脚本中，我们将编写一系列的MATLAB代码来实现相位解包裹的功能。
第三步，定义相位差信号。
在相位解包裹中，我们首先需要有一个相位差信号作为输入。
这个相位差信号可以来源于传感器、设备或者其他信号处理过程中得到。
在MATLAB中，我们可以使用rand函数生成一个随机的相位差信号。
例如，可以使用以下代码定义一个相位差信号：N = 100; 信号点数phase_diff = rand(1,N)*2*pi - pi; 生成[-pi, pi]之间的随机相位差第四步，实现相位解包裹算法。
MATLAB提供了多种相位解包裹算法的实现方式，包括单点相位解包裹法、多点相位解包裹法等。
在本文中，我们以单点相位解包裹法为例来进行实现。
单点相位解包裹法是最简单的相位解包裹算法之一，适用于相位差信号变化较小的场景。
在MATLAB中，可以使用以下代码实现单点相位解包裹法：unwrapped_phase = phase_diff; 初始化解包裹后的相位for n = 2:Nphase_diff_n = phase_diff(n) - phase_diff(n-1); 计算当前相位与前一相位的差值if phase_diff_n > pi 如果差值大于piunwrapped_phase(n) = unwrapped_phase(n) - 2*pi; 解包裹后的相位减去2*pielseif phase_diff_n < -pi 如果差值小于-piunwrapped_phase(n) = unwrapped_phase(n) + 2*pi; 解包裹后的相位加上2*piendend第五步，绘制结果图像。
不同质量图在相位解缠算法中的比较分析
收稿 日期 ：０９０ —２ ２０ －９１
基金项 目： 国家 自然科学基金 （０ ７０ ４ ４ ６４ ０ ）
作者简介 ： 枫 ， ， ８ 年生 ， ， 肖 男 １ ２ ９ 硕士 主要从事 ＩＳ Ｒ数据处理及算法方面的研究． ｍ ｉ ｘ ｆ ０ １ １ ．ｏ ｎＡ Ｅ— ： ｘ ０ １＠ ６ ｃ ｌ ｆ２ ３ ｍ
ＫｙＬ ｂ 厂 ｅｄ ｎ ｍ ｃ， Ｇ ｅ ．０ Ｇｏ ｙａ ｉ Ｉ Ｇ，Ｗ ｈ ｎ ３０ ７ ａ ｓ ｕ ａ ４ ０ ７
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Ｄｐ．ｏ Ｌ ｎ ｕ ｅｉ ｎ ｅ— ｆｒ ａｉ ， ｅ ｏｇＫ ｎ ｏ ｔ ｈ ｉ Ｕ ｉ ｒｔ， ｏｇ 凡 ｅｔ ｆ ａ ｄＳ ｒ ｙｎ ａ ｄ ＧｏＩ ｏ ｔｓ ｖ ｇ ｎ ｍ ｃ ｎ ｏ ｇＰ ｌ ｅ ｎｃ ｎｖ ｓｙ Ｈ ｎ ｇ Ｈ ｙｃ ｅｉ Ａｂｓｒ ｃ Ｑ ａｉ ．ｕｄｄｐ ａｅｕ ｗａ ｐｎ ｌｏ ｔｍ ｉ ｏ ｅｏ ｔｅｍｏｔ ｆ ｃ ｖ ｔｏｓ ｎｔｉ ｃｔ ｏｙｏ ｔａ ｔ ｕｌｙｇ ｉｅ ｈ ｓ ｎ ｒｐ ｉｇａ ｒｈ ｎ ｆｈ ｓ ｅ ｅｔ ｅｍｅ ｄ ．Ｉ ｓ ａ ｇｒ ｆ ｔ ｇｉ ｓ ｆ ｉ ｈ ｈ ｅ
ｄｒ ａ ｖ ａｉ ｃ ａ ｎ ｘ ｍ ｐ ａｅｇ ｄｅｔ ｓ ｈ ｕｄ ｄｍａｓａｄｍ ｋ ｏ ｏ ｐ ｒ ｉ ｎｌｓｓ — ｅ ｖｔ ｅｖｒ ｎ ｅｍ ｐａ ｄｍａｉ ｈ ｓ ｒ ｉ ）ａ ｔｅｇ ｉ ｐ ｎ ａｅｓｍｅｃｍ ａａ ｖ ａ ａ ｅ ｉ ｉ ａ ｍｕ ａ ｎ ｅ ｔｅ ｙ ａ
从多个 区域 同时解缠最后达到整体解缠 ， 此类算法 的关键就是选 取合适 的相位质量 图对解缠 过程 进行 指导。选 取 ３ 种质量 图对模拟数据及真实 ＩＳ Ｒ数据进行质量 图指导法解缠分析 ， ｎＡ 结果表 明伪相干系数图具有较好 的特性。
一种枝切法和质量图相结合的InSAR相位解缠算法
一种枝切法和质量图相结合的InSAR相位解缠算法王霖郁;李辉【摘要】To overcome the shortcomings that it is easy to form a separate island without unwrapping caused by the traditional path integral phase unwrapping method, a new algorithm of InSAR phase unwrapping based on the tradi⁃tional path integral phase unwrapping and quality map method was proposed. This new algorithm firstly applied branch⁃cut method to unwrap large⁃scale wrapped phase, then unwrap the remainder of the phase of separate islands by quality map, using heap sort algorithm to increase its operating efficiency. Simulation and experimental results show that the proposed algorithm can overcome the shortcomings of the branch cut method, which can not only get the complete phase unwrapping, but also surmount the difficulty in stopping the diffusion of phase unwrap⁃ping error caused by the quality map method. In actual test and simulation, the method is proven to have both char⁃acteristics of fastness in unwrapping of path integral and effectiveness in phase unwrapping of quality map method, and meet the requirement of unwrapping large scale wrapping phase, having higher precision by comparison with other algorithms.%针对传统的基于残差点的路径积分相位展开方法对于相干性差、信噪比小的区域，容易形成一个个独立的孤岛而无法解缠的缺陷，提出一种枝切法和质量图相结合的InSAR相位解缠的新算法。
相位解包裹 matlab -回复
相位解包裹matlab -回复相位解包裹是一种重要的信号处理技术，广泛应用于雷达、光学、声学等领域。
在不同的应用领域中，相位解包裹的方法和算法也有所不同。
本文将以MATLAB为工具，详细讲解相位解包裹的基本原理和常用方法，帮助读者理解并运用这一技术。
第一部分：相位解包裹基础知识1. 什么是相位解包裹？相位解包裹是从离散相位中恢复连续相位的过程。
在许多实际问题中，我们只能通过测量得到相位的离散值，这使得相位变化在2π范围内无法确定。
相位解包裹的目标是通过某种方法，将这种不确定性去除，获得准确的连续相位信息。
2. 相位解包裹的应用领域相位解包裹在许多领域中都有广泛的应用。
雷达领域中，相位解包裹用于目标识别和跟踪；光学领域中，相位解包裹则应用于光学干涉测量和相位重建；声学领域中，相位解包裹用于声波传播的相位计算和模态分析等。
第二部分：相位解包裹方法1. 一维相位解包裹方法在一维相位解包裹中，我们将初始相位设置为一个已知值，并根据测量得到的相位信息逐步解包裹。
常见的一维相位解包裹方法有区域增长法、K线算法等。
2. 二维相位解包裹方法在二维相位解包裹中，我们考虑了相位的空间分布特性，通过对相位信息的全局分析来实现解包裹。
常见的二维相位解包裹方法有路径解包裹法、图像方法等。
第三部分：MATLAB中的相位解包裹实现1. 数据准备首先，我们需要准备相位数据。
通过MATLAB中的某些函数或外部设备获取到的数据都可以用于相位解包裹。
在这里，我们假设我们已经获取到了相位数据。
2. 构建相位解包裹函数为了方便使用和重复使用，我们可以将相位解包裹封装成一个函数。
我们可以定义输入参数为相位数据，输出为解包裹后的相位数据。
函数内部的实现部分将根据选择的相位解包裹方法来完成。
3. 选择合适的相位解包裹方法根据具体的应用场景和需求，我们可以选择合适的相位解包裹方法。
在MATLAB中，存在许多函数和工具箱可以帮助我们实现不同的相位解包裹方法。
相位解包裹 matlab -回复
相位解包裹matlab -回复相位解包裹（Phase unwrapping）是一种在信号处理和图像处理领域中常用的技术，它用于恢复被包裹的相位信息，以便更准确地分析信号或图像中的特征和结构。
在这篇文章中，我们将一步一步地讨论相位解包裹的原理、方法和在MATLAB中的实现。
第一部分：相位包裹的概述在讨论相位解包裹之前，我们首先需要了解相位包裹（Phase wrapping）的概念。
相位包裹是指当相位变化超过2π时，相位值被包裹回到[-π, π]的范围内。
这种包裹的现象在信号或图像处理中是非常普遍的，并且会导致相位的不连续性。
因此，相位包裹需要被解包裹才能得到正确的相位信息。
下面我们将介绍几种常见的相位解包裹方法。
第二部分：简单的相位解包裹方法简单的相位解包裹方法适用于相位包裹的幅度变化不大的情况。
最简单的方法是将相位差限制在[-π, π]范围内，当相位差的变化超过这个范围时，我们可以将其减去或加上2π，以确保相位值的连续性。
然而，这种方法在相位变化较大的情况下可能导致解包裹错误。
第三部分：基于全局优化的相位解包裹方法基于全局优化的相位解包裹方法主要利用了相位的全局连续性这一特性。
这种方法通过最小化相位差的总变化来解包裹相位。
具体而言，我们可以使用动态规划或基于图割的优化算法来求解最优的相位解包裹路径。
这些方法能够处理相位包裹的幅度变化较大的情况，并产生准确的相位结果。
然而，由于全局优化算法的复杂性，这些方法在计算上的开销较大。
第四部分：MATLAB中的相位解包裹实现MATLAB提供了丰富的工具箱和函数，方便进行相位解包裹的实现。
其中，信号处理工具箱和图像处理工具箱提供了一些常用的相位解包裹函数，如`unwrap`和`angle`。
我们可以通过这些函数来实现简单的相位解包裹方法。
此外，也可以使用优化工具箱中的函数来实现基于全局优化的相位解包裹方法。
在MATLAB中，我们可以首先使用`angle`函数计算相位差，并使用`unwrap`函数对相位进行解包裹。
传输函数零点对相位
传输函数零点对相位一、概述传输函数是描述线性时不变系统的一种方式，它将输入信号的频谱转化为输出信号的频谱。
传输函数的零点是传输函数分子的根，它们决定了系统零点的位置，从而影响到系统的相位响应。
在本文中，我们将讨论传输函数零点对系统相位的影响。
二、传输函数及其性质回顾传输函数是输入-输出关系的数学表达式，常用分子、分母多项式的比值来表示。
对于一个连续时间域的线性时不变系统，传输函数的一般形式可以表示为：H(s)=N(s) D(s)其中，s是复频率，N(s)和D(s)分别是分子和分母的多项式。
传输函数具有以下几个重要性质：1. 零点和极点分子和分母的根分别称为传输函数的零点和极点。
传输函数的零点和极点的位置直接决定了系统的频率响应特性。
2. 频率响应传输函数描述了系统对不同频率信号的响应情况。
通过将传输函数的复频率s替换为复频率变量jω，可以得到系统的频率响应。
频率响应可以通过传输函数的大小和相位来表示，也可以表示为系统对输入信号的增益和相位延迟。
3. 稳定性传输函数的稳定性与系统的极点有关。
如果系统的极点都在左半平面，即实部小于零，则系统是稳定的。
三、传输函数零点对相位的影响传输函数的零点对系统的相位响应有重要影响。
零点是传输函数分子的根，它们代表系统的输入信号被传输函数抵消的频率点。
根据这一特性，我们可以得出以下几个结论：1. 零点对相位的移位当传输函数具有实部为零的零点时，它们对应于频率响应图上的无限斜率的相位移位。
具体来说，当输入信号的频率接近零点位置时，系统的相位将发生剧烈的变化。
2. 零点对相位的延迟当传输函数具有虚部为零的零点时，它们对应于频率响应图上的水平线。
这意味着在零点附近，系统的相位延迟是固定的。
3. 多个零点对相位的叠加效应如果传输函数有多个零点，则它们的影响会叠加。
这些零点可能是实部为零的零点，也可能是虚部为零的零点。
对于多个零点的情况，我们需要将它们的影响叠加起来来计算系统的总体相位响应。
一种并行加速改进的快速相位解包裹算法
DOI: 10.12086/oee.2020.200111一种并行加速改进的快速相位解包裹算法龙潇1,2,3，鲍华1,2*，饶长辉1,2，高国庆1,2，周璐春1,21中国科学院自适应光学重点实验室，四川成都 610209；2中国科学院光电技术研究所，四川成都 610209；3中国科学院大学，北京 100049摘要：针对Miguel等人提出的质量图引导相位解包裹算法中串行运算效率较低的缺点，构造了一种多个低可靠度区块并行合并的改进算法。
在满足原始算法设计思想的前提下，对解包裹路径进行重新定义，并根据原始算法的解包裹路径非连续的特性，构建了一种低可靠度区块乱序合并的策略，使得多个低可靠度区块的合并任务可以同时进行。
改进算法采用多线程软件架构，主线程负责循环遍历未处理的区块，子线程接收待处理的区块执行合并任务。
实验结果表明，改进方法与原始算法的处理结果完全一致，而并行改进策略可有效利用计算机多核资源，使得相位解包裹算法的运行效率提高了50%以上。
关键词：相位解包裹；质量引导；路径相关；并行计算；相位测量中图分类号：TP391；TN29 文献标志码：A引用格式：龙潇，鲍华，饶长辉，等. 一种并行加速改进的快速相位解包裹算法[J]. 光电工程，2020，47(12): 200111 Improved fast phase unwrapping algorithm based on parallel accelerationLong Xiao1,2,3, Bao Hua1,2*, Rao Changhui1,2, Gao Guoqing1,2, Zhou Luchun1,21Key Laboratory of Adaptive Optics, Chinese Academy of Sciences, Chengdu, Sichuan 610209, China;2Institute of Optics and Electronics, Chinese Academy of Sciences, Chengdu, Sichuan 610209, China;3University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, ChinaAbstract: Aiming at the shortcoming of low serial operational efficiency in the quality-map-guided phase-unwrapping algorithm proposed by Miguel, an improved algorithm for parallel merging of multiple low-reliability blocks is pro-posed. Under the condition that the original algorithm design idea is satisfied, the unwrapping path is redefined as the largest reliable edge of the block. In addition, based on the non-continuous characteristic of the unwrapping path of the original algorithm, a low-reliability block out-of-order merging strategy is proposed to make multiple merging tasks can be performed simultaneously. The improved algorithm uses a multi-threaded software architecture. The main thread is responsible for looping through the unprocessed blocks to check whether they meet the requirements——————————————————收稿日期：2020-04-02；收到修改稿日期：2020-05-27基金项目：国家自然科学基金资助项目(11727805)作者简介：龙潇(1994-)，男，硕士，主要从事相位差波前测量技术的研究。
用于三维测量的快速相位解包裹算法
用于三维测量的快速相位解包裹算法王霖;韩旭;伏燕军;黄春志;史耀群【摘要】减少条纹投影轮廓术的条纹图数量一直是本领域的研究热点.传统的时间相位解包裹算法,一般需要额外的条纹信息来确定条纹级次,导致条纹图数量过多.提出一种用于三维测量的快速相位解包裹算法,只需要N步标准相移正弦条纹图,就可以完成绝对相位的计算.首先,利用标准相移算法计算包裹相位和消除背景的掩膜;然后,直接利用包裹相位和掩膜,根据连通域标记算法计算条纹级次,进而求得绝对相位.该方法最少只需3幅条纹图,就可以完成三维测量,数据处理速度快.计算机仿真和实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2019(040)002【总页数】7页(P271-277)【关键词】三维测量;相位解包裹;条纹投影;相移【作者】王霖;韩旭;伏燕军;黄春志;史耀群【作者单位】南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,江西南昌330063;南昌航空大学测试与光电工程学院,江西南昌330063;南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,江西南昌330063;南昌航空大学测试与光电工程学院,江西南昌330063;南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,江西南昌330063;南昌航空大学测试与光电工程学院,江西南昌330063;南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,江西南昌330063;南昌航空大学测试与光电工程学院,江西南昌330063;南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,江西南昌330063;南昌航空大学测试与光电工程学院,江西南昌330063【正文语种】中文【中图分类】TN29;TP274引言条纹投影三维测量方法，又称条纹投影轮廓术(FPP)，具有非接触、低成本、高精度和高效率的优点，因此被广泛应用在三维测量中[1-4]。
通过投影仪将条纹投影到被测物体表面，条纹由于受物体高度的调制发生变形。
相机采集变形的条纹图像，然后通过计算机对其进行处理，解调出物体高度的相位信息，再结合系统标定参数获得物体的三维高度信息[1-2]。
两种不同质量函数选取对相位解包裹的影响
两种不同质量函数选取对相位解包裹的影响【摘要】分别选用一阶差分和二阶差分为质量函数，采用质量引导解包裹路径方法，对相同的包裹相位图进行解包裹处理。
并对处理结果进行分析，比较了两种质量函数的优劣。
【关键词】一阶差分二阶差分质量解包裹光学三维轮廓测量方法在工业生产和实际生活中有着重要的应用，如逆向工程、工业生产上的质量监控、机器人的视觉系统等等[1][2]。
在三维轮廓测量方法中，相移法是目前使用最广泛的方法之一[3]，虽然相移法有着较高的测量精度，但测得的相位值是被包裹在[-，]之间的[4]。
因而要得到正确的相位值，就需要对包裹相位值进行正确的解包裹处理。
相位解包裹已经成为近年来研究的热点之一。
目前提出的解包裹方法有很多，但方法上大致可以分为三类：整体法、区域分割法和路径跟踪算法[5]。
本文采用质量引导路径的方法，分别选用一阶差分和二阶差分为质量函数，进行实验，通过实验结果分析比较了两种函数的优劣。
1 两种不同质量函数的选取设图片中某像素点的坐标为（m，n），那么它的四个正交相邻像素点为（m-1，n），（m+1，n），（m，n-1}和（m，n+1），四个对角相邻像素点为（m-1，n-1），（m+1，n-1），（m-1，，n+1），（m+1，n+1），则一阶差分为：某点对应的差分值越大则对应的质量应该越差，则令一阶差分质量函数为。
其中，点（m，n）对应的二阶差分为：则二阶差分质量函数，其中。
式中的F是加减的操作，目的是使相邻相位连续。
2 实验结果在图一中，（a）是参考包裹相位，（b）是放上物体后受到高度调制的包裹相位。
（c）、（d）是采用一阶差分为质量函数对（a）、（b）的相位解包裹图。
图二为图一中（d）、（c）的相位差图；图三中的（a）、（b）与图一中的（a）、（b）是相同的两幅图，但（c）、（d）是使用二阶差分为质量函数的解包裹结果。
图四为图三中（d）、（c）的相位差图。
通过相位差图可以看到图二中有明显的区域分块和拉线现象，而采用二阶差分为质量函数所得到的图四则能有效地避免这种现象，说明选用二阶差分为质量函数能够对包裹相位图做更正确、有效的处理。
解包裹算法
解包裹算法1. 简介解包裹算法是一种用于无人机、雷达、激光测量等领域的信号处理技术。
它的主要目标是从接收到的多普勒频移信号中，提取目标运动的信息，如速度、角度和距离等。
通过对多普勒频带进行解析，解包裹算法可以实现对目标的准确定位和测量，对于导航、遥感和监测等应用具有重要意义。
2. 基本原理解包裹算法的基本原理是通过对多普勒频移信号进行解析，将连续的多普勒频移转化为离散的速度信息。
多普勒频移是由于目标运动引起的信号频率的变化，它与目标的相对速度相关。
在雷达、激光测距和无人机等应用中，我们常常需要获取目标的速度信息，通过解包裹算法可以精确地测量目标的速度。
解包裹算法的基本步骤如下： 1. 获取多普勒频移信号：通过雷达、激光测距等设备获取到的目标信号中包含了多普勒频移信息。
2. 预处理信号：对信号进行预处理，包括滤波、去噪等操作，以提高解包裹的准确性。
3. 多普勒频移解析：通过解包裹算法对多普勒频移信号进行解析，将其转化为目标速度信息。
4. 目标定位和测量：根据目标速度信息，结合雷达或激光测量的其他参数，可以实现目标的准确定位和测量。
3. 常用算法3.1 相位解包裹算法相位解包裹算法是解包裹算法中最常用的一种算法。
该算法通过对相位信号的解析，将多普勒频移转化为目标速度信息。
相位解包裹算法的基本原理是通过反映射信号的相位差来计算多普勒频移。
由于相位差具有周期性，因此需要进行解包裹操作，将相位差解析成连续的多普勒频移。
相位解包裹算法的步骤如下： 1. 计算相位差：通过测量反映射信号的相位，计算出相邻两次测量之间的相位差。
2. 解包裹操作：将相位差进行解包裹操作，得到连续的多普勒频移。
3. 转换为速度信息：根据多普勒频率与目标速度之间的关系，将多普勒频移转换为目标速度信息。
相位解包裹算法的优点是可以获得较高的解包裹精度，但同时也存在解包裹过程中相位累积误差的问题。
因此，在实际应用中，需要结合其他算法或技术来提高解包裹算法的准确性。
基于频率合成的相位解包裹方法
基于频率合成的相位解包裹方法周波【期刊名称】《《河南科技》》【年(卷),期】2019(000)029【总页数】4页(P84-87)【关键词】频率合成; 相位展开; 相移法; 三维扫描技术【作者】周波【作者单位】三亚学院海南三亚 572022【正文语种】中文【中图分类】TP391.41投射正弦光栅的结构光三维扫描技术是一种重要的光学三维测量方法，通过相移法可以获得高精度的相位，但其相位为的包裹相位，需要将包裹相位展开才能得到全场相位［1］。
目前，相位解包裹方法主要有空间解包裹和时间解包裹两大类。
空间相位解包裹方法从一幅包裹相位图出发，通过加减2nπ，使相邻像点的相位差在之间实现相位展开，空间解包裹方法只适用物体轮廓连续、无遮挡且图像条纹无交叠的情况。
时间相位解包方法通过投射不同频率的光栅条纹，获取多个相位图进行相位展开。
自Saldner和Huntley于1993年提出时间相位展开方法开始，人们就如何减少所需频率数目、提高算法效率开展研究，探索出多种算法［2-4］。
典型算法包括线性增长、指数增长、负指数增长等时间相位展开方法，其中，负指数增长算法具有很高的条纹级次定位精度，相位展开精度高，但是所需的数据采集量较大，数据处理时间长。
其改进方法包括三频法、外差法等，精度与负指数增长法相比较低，但缩短了测量和处理时间。
三频外差法将三频展开法与外差法结合起来，相位精度也达不到负指数增长法的精度，尤其是存在条纹交叠时，这两种方法都无法给出令人满意的结果。
本文提出的频率合成相位解包裹方法也是一种时间相位解包裹方法，采用四步相移法，向物体表面投射三组频率光栅条纹，要求其光栅频率满足f1+f3-2f2=1。
基于光拍原理，该方法既具三频外差法的数据处理速度，同时也能够达到负指数增长法的精度。
1 频率合成相位展开理论1.1 相移法相移法有三步相移、四步相移、五步相移以及等间隔相移等方法，以四步相移为例，需向物体表面投射四个初始相位相差π2的同频率光栅，摄像机像平面的光强分布I可表示为：式中，I1、I2、I3、I4为摄像机获取的4个光强分布；I0为背景光强；A为条纹强度幅值；φ(x)为相位。
改进PConvUNet图像修补的解包裹方法
现代电子技术Modern Electronics Technique2024年3月1日第47卷第5期Mar. 2024Vol. 47 No. 50 引 言激光干涉测量技术作为一种高精度和非接触式的测量方法，应用于齿轮制造和质量控制领域[1]。
干涉图是测量中唯一采集的数据，对干涉图的处理精度决定了测量精度。
干涉图像处理中相位解包裹算法至关重要，其目标是从干涉图像中提取出相位信息，并恢复出准确的相位分布，以实现对目标物体的高精度测量[2]。
目前，经典的相位解包裹算法主要可以归为两大类：路径跟踪法和最小范数法[3]。
路径跟踪法是一种局部算法，包括枝切法、质量图引导法、掩模割线法和最小不连续法，它们旨在优化解包裹路径的选择，以将解包裹错误限制在低质量的噪声区域，并避免对后续解包裹过程产生影响。
然而，在齿轮制造和使用过程中，齿轮齿面通常会受到沟槽、起伏和断层等影响，同时齿面形状高度差较大，干涉图像中的条纹也非常密集。
这些因素导致齿轮齿面包裹相位图中出现条纹粘连、条纹错位以及条纹剪切等情况，降低了相位的连续性，增加了解包裹的难度。
枝切法[4]是一种基于搜索的解包裹算法，通过逐步剪枝搜索的方式来恢复相位的连续性。
然而，当包裹相位图中存在剪切、错位和粘连条纹时，相位的连续性会受到破坏，导致枝切法难以正确恢复相位。
同时剪切、错位和粘连条纹会导致相位跳变，使得枝切法无法有效地剪枝并获得准确的解包裹结果。
质量图引导法[5]是一种基于图像质量评估的解包裹算法，它通过优化相位图的质量评估指标来实现解包裹。
然而，在齿轮齿面存在条纹改进PConvUNet 图像修补的解包裹方法窦恩泽， 杨鹏程， 李小成， 任 拓（西安工程大学 机电工程学院， 陕西 西安 710048）摘 要： 包裹相位图是描述相位信息分布的二维或三维图像，广泛应用于光学干涉和计算机视觉等领域。
精密齿轮齿面由于自身形状特征、加工及使用等因素影响，在激光干涉测量中包裹相位图常出现区域分布异常的条纹，导致解包裹时出现错误，极大降低了齿面形貌的测量精度。
解包裹算法
解包裹算法
解包裹算法是一种用于处理雷达信号的算法，它可以将雷达信号中的相位信息转换为距离信息，从而实现对目标物体的定位和跟踪。
在雷达应用中，解包裹算法是非常重要的一种算法，它可以提高雷达系统的精度和可靠性。
解包裹算法的基本原理是利用相位差来计算距离差。
在雷达信号中，相位信息是由目标物体反射回来的信号与发射信号之间的相位差所决定的。
因此，如果我们能够测量出这个相位差，就可以计算出目标物体与雷达之间的距离差。
然而，由于相位信息是一个周期性的量，它的取值范围是有限的，因此在计算距离差时需要进行解包裹操作。
解包裹算法的基本思想是将相位信息转换为连续的距离信息。
具体来说，解包裹算法会将相位信息按照一定的规则进行“展开”，使得相位信息的取值范围变得更大，从而可以计算出更精确的距离信息。
解包裹算法的展开规则通常是根据相位信息的变化情况来确定的，例如，如果相位信息在两个采样点之间发生了一个周期的变化，那么就需要将相位信息加上或减去一个固定的常数，以保证相位信息的连续性。
解包裹算法在雷达信号处理中有着广泛的应用，例如在航空、海洋、地球物理等领域中都有着重要的作用。
在实际应用中，解包裹算法的精度和可靠性往往取决于信号的采样率、噪声水平、目标物体的
运动状态等因素。
因此，在进行解包裹算法时需要对这些因素进行充分的考虑和优化，以提高算法的性能和效果。
解包裹算法是一种非常重要的雷达信号处理算法，它可以将相位信息转换为距离信息，从而实现对目标物体的定位和跟踪。
在实际应用中，解包裹算法需要根据具体的应用场景进行优化和调整，以提高算法的精度和可靠性。
标准化对企业发展的重要性分析
标准化对企业发展的重要性分析【摘要】对于标准化而言，是指在科学、技术、经济等各项管理的社会实践中，对一些重复性的事物及概念制定并实施标准，以达到各项工作事务的协调统一。
创新是制约企业发展的重要因素，而创新工作的开展仍然需要相应的标准来加以制约。
因此，标准化是企业发展壮大的必由之路。
为此，企业应充分重视企业标准制订与实施工作的开展，优先抢占标准制订的最高点，充分发挥出标准的引领与导向作用，切实促进企业的标准化方向发展。
【关键词】企业标准化重要性对于企业的标准化而言，在确保企业产品质量、研发新技术、提升企业综合效益、增强企业核心竞争力等各个方面发挥着非常重要的作用。
随着科学技术的不断进步与发展，企业的生产与管理结构都随之发生了相应的变化。
在这种新的社会市场经济条件下，为了促进企业的长期稳定发展，应充分意识到标准化对企业发展的重要作用，有目的、有计划地搞好企业标准化，以促进企业向标准体系综合化、国际化、现代化方向发展。
1 标准化的含义在对标准化的研究历史中，很多国内外学着对其性质、内容等都做出了深入的研究。
GB/T15498—2003中对于标准的定义为：在特定的范围内应协商制定并且经公认机构批准而共同使用的规范性文件。
在现代化企业管理过程中，标准化的引入在促进企业核心竞争力的提升过程中取得了良好的效果，而企业标准化得推进工作也已成为企业发展的重要内容之一。
2 企业标准化的重要作用2.1 是企业科学管理的基础现代化的生产是一种社会化的生产，每一个企业的管理与其内外部环境有着非常密切的关系，同时也存在着很多影响企业生产经营的约束条件。
对于企业内部环境而言，各个环节之间是一种相互制约、相互依存的有机整体，而外部约束条件与内部条件之间又是一种相互制约、相互依存的关系，而只有指定一套完善的涵盖技术标准、管理标准及工作标准的标准化体系，才能实现企业内外部条件的协调发展，从而促进企业各项事务的协调稳定发展。
2.2 是企业和提高质量的保证产品标准作为衡量产品质量高低的依据，对提升产品质量发挥着非常重要的作用。
杂波相位 包裹相位 解包相位
杂波相位包裹相位解包相位《解读杂波相位、包裹相位和解包相位》1.引言在信号处理和光学领域中，杂波相位、包裹相位和解包相位是常见的概念，它们在信号处理和光学成像中起着重要作用。
本文将深入探讨这些概念，并试图以简洁清晰的方式解释它们之间的关系，以帮助读者更好地理解这一主题。
2.杂波相位的基本概念杂波相位是信号处理中常见的概念，它指的是信号中由于各种复杂因素引起的相位扰动。
在实际的信号处理中，杂波相位往往是非常难以捕捉和分析的，这给信号处理和通信系统的设计带来了不小的挑战。
3.包裹相位的含义与应用包裹相位是对信号波形进行解析的一种重要方法，它能够帮助我们更好地理解信号的特性和行为。
在光学成像和光学通信中，包裹相位的应用也是非常广泛的，它能够帮助我们更准确地获取信号的相位信息，从而实现更高质量的成像和通信效果。
4.解包相位的意义及其应用场景解包相位是指对包裹相位进行反演得到的信号的原始相位信息。
在信号处理和光学成像中，解包相位的应用也是非常广泛的，它能够帮助我们更好地理解信号的结构和性质，从而实现对信号的更精准处理和分析。
5.总结和回顾通过本文的探讨，我们对杂波相位、包裹相位和解包相位有了更深入的理解。
在实际的信号处理和光学成像中，深入理解这些概念对于提高系统的性能和可靠性具有重要意义。
希望本文能够帮助读者更好地理解和应用这些概念。
6.个人观点和理解在我看来，对于这些概念的深入理解需要我们不断地进行实践和探索，只有通过实际的应用和实验，我们才能更好地理解这些概念，并将它们应用到实际的工程和科研中去。
我希望通过不断的学习和实践，能够更好地掌握和应用这些概念，为我所从事的工作和研究带来更大的帮助。
结语通过本文的探讨，我们对杂波相位、包裹相位和解包相位有了更深入的理解。
在实际的工程和科研中，深入掌握这些概念对于提高系统的性能和可靠性具有重要意义。
希望本文能够帮助读者更好地理解和应用这些概念，为实际的工程和科研工作带来更多的启发和帮助。
杂波相位 包裹相位 解包相位
杂波相位、包裹相位和解包相位杂波相位、包裹相位和解包相位是在信号处理和图像处理领域中常用的概念。
本文将介绍这些概念的含义和应用。
杂波相位（Phase Noise）杂波相位是指信号中随机噪声引起的相位扰动。
在实际的通信系统中，由于各种噪声源的存在，信号的相位会产生不确定性，从而导致接收端的误码率增加和传输性能下降。
杂波相位可用于衡量噪声对信号的影响程度。
它通常用功率谱密度来表示，被称为相位噪声谱密度，单位为rad^2/Hz。
相位噪声谱密度越高，表示信号的相位扰动越严重，对信号质量的影响也越大。
包裹相位（Wrapped Phase）包裹相位是指原始相位经过线性变换后，被限制在一定区间内，通常是[-π, π]。
这种变换可以通过计算余弦和正弦函数的反函数来实现。
包裹相位的产生主要是由于相位的不连续性和不可测性。
在某些应用中，我们只关心相位的差异，而不关心具体的相位值。
这时，使用包裹相位可以将相位限制在一定范围内，方便相位差的计算和处理。
解包相位（Unwrapped Phase）解包相位是指将包裹相位恢复为原始相位的过程。
解包相位的目的是消除包裹相位的不连续性，使得相位值可以连续地表示。
解包相位的算法有多种，常见的有连续相位估计算法（如最小二乘法、Kalman 滤波等）和相位跳变修复算法。
这些算法通过利用相位的连续性和相邻样本之间的关系，来对包裹相位进行修复，从而得到连续的相位曲线。
解包相位在多个领域中都有广泛的应用，比如雷达成像、光学相干断层扫描（OCT）等。
在这些应用中，解包相位可以提供高精度的相位信息，用于重建物体形状、计算物体的距离等。
应用举例1.相位噪声抑制：在通信系统中，相位噪声是影响系统性能的重要因素之一。
通过对杂波相位进行建模和抑制，可以降低误码率，提高信号质量。
2.包裹相位解算：在导航和遥感领域中，包裹相位可以用于解算物体的位置和姿态。
通过解包相位，可以得到被观测物体的连续相位信息，进而提取出更精确的位置和姿态。
matlab 相位解包裹
matlab 相位解包裹
在信号处理中，相位是一个重要的参数，它描述了信号的周期性变化。
然而，由于种种原因，信号的相位可能会出现不连续的情况，即相位跳跃。
这会导致信号的处理和分析变得困难，因此需要使用相位解包裹函数来解决这个问题。
Matlab是一种常用的科学计算软件，它提供了许多用于信号处理和图像处理的函数。
其中，相位解包裹函数是一种重要的工具，用于解决信号相位不连续性问题。
在Matlab中，有多种相位解包裹函数可供选择，如unwrap()和angle()。
unwrap()函数可以对信号的相位进行解包裹操作，将相位的跳跃点进行修正，得到连续的相位信息。
而angle()函数则可以计算复数的幅角，也可以用于相位解包裹。
使用Matlab 进行相位解包裹操作非常简单，只需要调用相应的函数并传入信号的相位数据即可。
相位解包裹在许多领域都有广泛的应用，例如在雷达信号处理中，可以用于处理雷达回波信号的相位信息，提取目标的距离和速度等参数；在光学相干层析成像中，可以用于恢复样品的相位信息，实现高分辨率的成像。
相位解包裹残点确定
相位解包裹残点确定
相位解包裹是通过对连续相位进行计算，得出其路径积分，再通过一定的算法将其转化为物理空间中的位置坐标。
在计算过程中，可能会存在一些误差，导致相位解包裹的结果不准确，出现残点。
残点的确定通常是通过计算残差点来实现的。
在整幅包裹图内，按照逐行逐列的方式计算所有的残差点，一旦计算得到第一个残差点时，就把这个残差点作为中心，建立一个3×3的闭环区域，之后再通过计算该区域所有点来确定是否还有残差点。
如果该区域内计算得到其他的残差点，就把此残差点和中心残差点相连。
若这两个残差点极性不同，就可以改枝切线上的“电荷”彼此抵消，处于平衡状态，则此次枝切线绘制完成，接下来再按照上面的步骤计算新的残差点，建立新的中心点来绘制枝切线；若这两个残差点极性一样，即同正或同负，则此枝切线上的正负“电荷”不能相互抵消，没有处于平衡状态，这时就要把该闭环区域的中心点换成第二个残差点，再继续计算。
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两种不同质量函数选取对相位解包裹的影响
【摘要】分别选用一阶差分和二阶差分为质量函数，采用质量引导解包裹路径方法，对相同的包裹相位图进行解包裹处理。
并对处理结果进行分析，比较了两种质量函数的优劣。
【关键词】一阶差分二阶差分质量解包裹
光学三维轮廓测量方法在工业生产和实际生活中有着重要的应用，如逆向工程、工业生产上的质量监控、机器人的视觉系统等等[1][2]。
在三维轮廓测量方法中，相移法是目前使用最广泛的方法之一[3]，虽然相移法有着较高的测量精度，但测得的相位值是被包裹在[-，]之间的[4]。
因而要得到正确的相位值，就需要对包裹相位值进行正确的解包裹处理。
相位解包裹已经成为近年来研究的热点之一。
目前提出的解包裹方法有很多，但方法上大致可以分为三类：整体法、区域分割法和路径跟踪算法[5]。
本文采用质量引导路径的方法，分别选用一阶差分和二阶差分为质量函数，进行实验，通过实验结果分析比较了两种函数的优劣。
1 两种不同质量函数的选取
设图片中某像素点的坐标为（m，n），那么它的四个正交相邻像素点为（m-1，n），（m+1，n），（m，n-1}和（m，n+1），四个对角相邻像素点为（m-1，n-1），（m+1，n-1），（m-1，，n+1），（m+1，n+1），则一阶差分为：
某点对应的差分值越大则对应的质量应该越差，则令一阶差分质量函数为。
其中，
点（m，n）对应的二阶差分为：
则二阶差分质量函数，其中。
式中的F是加减的操作，目的是使相邻相位连续。
2 实验结果
在图一中，（a）是参考包裹相位，（b）是放上物体后受到高度调制的包裹相位。
（c）、（d）是采用一阶差分为质量函数对（a）、（b）的相位解包裹图。
图二为图一中（d）、（c）的相位差图；图三中的（a）、（b）与图一中的（a）、（b）是相同的两幅图，但（c）、（d）是使用二阶差分为质量函数的解包裹结果。
图四为图三中（d）、（c）的相位差图。
通过相位差图可以看到图二中有明显的区域分块和拉线现象，而采用二阶差
分为质量函数所得到的图四则能有效地避免这种现象，说明选用二阶差分为质量函数能够对包裹相位图做更正确、有效的处理。
3 结语
本文分别选用一阶差分和二阶差分为质量函数，采用质量引导路径解包裹方法对相同的两张包裹图片进行处理。
通过实验结果可知，二阶差分能更好的评估某个像素点质量的优劣，选用二阶差分为质量函数能够更有效地对图片进行解包裹处理。
参考文献
[1]石志伟，洪嘉萍，林嘉杰等.一种基于相移技术的三维轮廓检测方法[J].信息技术，2008，（1）：35—38.
[2]Feng Chen，Xianyu Su. Phase-unwrapping algorithm for the measurement of 3D object[J].Optik，2012（123）：2272—2275.
[3]陈玲，邓文怡，娄小平.基于多频外差原理的相位解包裹方法[J].光学技术，2012，38（1）：73—78.
[4]钱晓凡，饶凡，李兴华等.精确最小二乘相位解包裹算法[J].中国激光，2012，39（2）：1—5.
[5]A.Baldi. Two-dimensional phase unwrapping by quad-tree decomposition [J].Appl.Opt. 2001（40）：1187—1194.。