1 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
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。
相位解包裹 质量引导 路径相关 并行计算 相位测量 phase unwrapping quality guidance path dependent parallel computing phase measurement
华中科技大学光学与电子信息学院, 湖北 武汉 430074
在条纹投影三维重构系统中,需要对得到的初始相位进行解包裹才能得到真实的三维图像。路径相关算法是一类十分重要的相位解包裹算法,可以精确无误地还原物体表面的形状和结构,但现有的路径相关算法受相位图噪声的限制,容易在图像质量差或者梯度大处出现奇点,无法找到相应的还原路径。为此,提出一种能够解出精确相位,并且可以忽略噪声点和补偿断层的新型算法。通过理论分析给出实物图和包裹相位图,然后应用本方法还原出物体的真实相位信息,最后用相位再包裹法作为算法精确度的评估标准,验证本方法的可行性和优越性。
图像处理 相位解包裹算法 结构光法 条纹投影 路径相关 Matlab 激光与光电子学进展
2019, 56(16): 161007
