相位unwrap（相位unwrap）： fringe解缠绕

Question

我有一张图像的三分之一部分，其中包含垂直方向的干涉条纹（这些条纹是宽度大约为一个像素的竖直线条）：

我正在寻找软件解决方案，比如Python或Mathematica代码来解包裹相位以获得无条纹的清晰图像，即相位对比度图像。

我在Python中找到了一篇文章：链接，在该链接下的“In [9]:”部分展示了一张解包裹后的图像：

我想对我图像中的竖直线条做同样的处理。

在我的图像中有并排的亮线和暗线（即竖直条纹），我已经用蓝色和绿色标记了其中两条：

gman · Answer

这段话表明没有提供相位信息。说话者将您提供的数据分成了偶数列和奇数列，并且还拉伸了值的范围。他们展示了分列后以及值域拉伸后的效果，如下所示：

并排放置的效果：

原始数据经值域拉伸后的展示：

请注意，上述两幅图片是由说话者制作的示意图或图表，并非实际数据。

由于您未说明这些数据的具体内容、生成方式及所成像的目标是什么，我们目前无法提供更多的帮助。

Paul LeBeau · Answer

您可以使用skimage.restoration.unwrap_phase()函数来进行相位展开操作。关于该函数如何使用的示例可以在这个链接找到。

需要注意的是，对含有噪声的数据进行相位展开处理通常是一项具有挑战性的任务，它常常需要对噪声类型及其处理方法做出一些假设。在某些情况下，即使采取措施也可能无法顺利完成相位展开。特别是在处理二维数据时，即使数据中不存在噪声，也可能会因为相位包裹数据中的无法解决的顶点问题而导致无法有效展开相位信息。