[发明专利]一种基于点衍射干涉仪的可变分辨率相位解包裹方法

权利要求书

1.一种基于点衍射干涉仪的可变分辨率相位解包裹方法，其特征在于，分别通过软件模拟生成与干涉仪实际采集得到网络模型训练和验证数据；对生成的数据进行包裹处理后建立训练/验证数据集，采用四步移相法提取干涉图相位数据；建立卷积自编码神经网络模型，将训练数据输入模型，通过多次迭代训练网络直至最优状态然后再对仪器采集的待处理数据进行预测；在预测前首先根据分辨率对包裹相位图进行区域划分，然后通过后续拼接策略进行全幅解包；最后以原始包裹相位为基准，提取数据跳变点得到包裹区域轮廓，套入初始预测结果并以区域为单位去噪，对预测结果进行优化处理提高解包准确度；利用ICP算法拼接多组相邻相位数据实现分辨率可调。

2.根据权利要求1所述的基于点衍射干涉仪的可变分辨率相位解包裹方法，其特征在于，卷积自编码神经网络包括输入层，自编码层和输出层，输入层用于匹配输入数据的尺寸，维度以及数据组数；自编码通过三次卷积池化运算以及三次卷积上采样运算对输入数据提取并采样选择特征值；输出层用于将前层提取的数据特征值进行整合，然后基于特征值进行像素级分类，最后输出预测的包裹相位分布图。

3.根据权利要求1所述的基于点衍射干涉仪的可变分辨率相位解包裹方法，其特征在于，对预测结果进行优化处理具体为：

S201、输入原始包裹的相位数据对其进行laplacian滤波操作，得到数据跳变的边沿轮廓；

S202、对滤波得到的结果进行二值化处理，提取清晰的区域边沿；

S203、将边沿轮廓套入预测结果m(x,y)，以边沿轮廓线为基准，分割相位图中的每个闭合区域R，其中一个闭合区域代表同一倍数的包裹域；

S204、分析每个闭合区域的直方图信息，并通过判断确定补偿量C；

S205、用每个闭合区域对应的补偿量填充该区域，最后再进行中值滤波操作完成优化。

4.根据权利要求3所述的基于点衍射干涉仪的可变分辨率相位解包裹方法，其特征在于，步骤S204中，获取每个闭合区域的主灰度级，同时判断灰度级不等于其邻域，具体为：

其中，hist()为直方图计算，C_j为C_i邻域，k为分割的区域数。

5.根据权利要求1所述的基于点衍射干涉仪的可变分辨率相位解包裹方法，其特征在于，ICP算法具体为：

首先对待解包数据进行划分，每个子分区尺寸为网络模型输出单元尺寸256×256，且各子分区之间保证20％以上重叠区；

将每个像素的相位数据视为高度坐标z，图像位置坐标为x,y，将二维相位数据表示为空间点云数据p_i(x,y,z)；通过旋转和平移变换将不同坐标系下的两组或者多组点云数据统一到同一参考坐标系下；

分别在待匹配的子区域p_i(x,y,z)和p_i+1(x,y,z)中，截取最邻近点对(p_i,p_i+1)，然后使用SVD奇异值分解法方法计算出最优变换矩阵R_3×3和T_3×1，通过多次迭代计算误差函数得到最优变换矩阵R_3×3与T_3×1，配准相邻子区域p′_i+1(x′,y′,z′)；采用加权平均方法对p_i(x,y,z)与p′_i+1(x′,y′,z′)在重叠区域的数据点进行融合，通过渐进的拼接方式，实现任何分辨率的包裹相位数据全覆盖解包裹。