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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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。
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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.。