一、引言

2016年印度理工学院的 pandey等首次提出了基于强度传播方程的相位解包裹算法。该算法通过将包裹相位生成一个复数场，之后将其传播到一段距离。从而在复数场中紧密间隔的平面上模拟两个强度图像。最后使用复数场中的纵向强度导数作为输入，采用正则傅里叶变换的方法来求解强度传播方程得到解包裹相位。该算法的模拟结果和实验结果表明该方法可以快速且准确地求解出数字全息术中和干涉测量领域的解包裹相位。但是该算法的计算效率不高且包裹相位梯度变化大时误差很大。因此 Juan Martinez-Carranza在2017年提出了一种直接从包裹相位计算强度的轴向导数的改进算法，从而避免使用波传播技术或差分方法。这样轴向导数的计算将独立于信号的频率采样，减少计算时间。同时作者也采取了迭代的策略来提高相位解包裹的质量。2018年西安交通大学的赵自新等又在此基础之上进行了改进，利用快速余弦变换替换傅里叶变换去求解强度方程。并在迭代策略中将迭代包裹相位差值改成了迭代正整数值，从而使得解包裹算法对噪声更加鲁棒、计算速度更快。

二、仿真包裹相位验证

首先，模拟得到一幅如下图所示的包裹相位图

图 1 仿真包裹相位图

根据所提的方法，求解的解包裹相位如下图所示：在仿真状态下，采用上述算法进行解包裹，共用时1.295秒。

图 2 解包裹相位图

三、实验包裹相位验证

实验得到的包裹相位图如下图所示：

图 3 实验获取的包裹相位图 采用上述算法对实验获取的包裹相位进行解包裹，结果如下所示：(此过程大约需要20分钟，具体用时需要看个人电脑配置)

图 4 解包裹相位图

图 5 解包裹相位三维分布

四、资源获取

上述资源可从以下链接处获取:

https://download.csdn.net/download/qq_36584460/85044769

资源包含以下内容：

1-实验包裹相位.m
2_仿真包裹相位.m
UNWRAP.m
包裹相位图.mat

五、其他解包裹算法

最小二乘法解包裹
https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/122682867
基于快速质量图导向法的相位解包裹
https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/122690728
基于最小二乘、迭代和相位梯度校正的解包裹算法
https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/123410789
基于Glodstein枝切法相位解包裹算法
https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/123442944
基于可靠度排序的非连续路径解包裹算法实例分析
https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/123457617
基于Flynn最小不连续相位解包裹算法
https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/123614570

如有任何疑问，可私信交流讨论~

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