基于小波变换的条纹图相位提取方法及matlab代码实现
引言
在许多光学应用中，条纹图像是一种常见的景象。例如，条纹图像可以用于形貌量测（如三维重建）、运动测量（如速度场测量）以及表面缺陷检测等领域。而在条纹图像处理中，相位提取是一项非常关键的任务。本文将介绍基于小波变换的条纹图相位提取方法，并提供相应的matlab代码实现。
小波变换介绍
小波变换（Wavelet Transform，WT）是一种时频分析方法，它能够将数据分解成不同的频率分量。与傅里叶变换（Fourier Transform，FT）不同的是，小波变换不仅能够提供频率信息，还能够提供时间信息。为了实现小波变换，需要选定一个小波函数作为分析基函数。分析基函数通常具有局部性质和渐进正交性质，这使得小波变换能够有效地处理非平稳信号。
基于小波变换的条纹图相位提取方法
条纹图像是由两个不同频率的正弦波叠加而成的。因此，我们可以使用小波变换将条纹图像分解成多个频率分量。在这些频率分量中，相位信息可以通过计算其局部方向和频率来获得。本文使用基于小波变换的两步相位提取法。首先，对输入图像进行小波变换，然后提取每个小波系数平面的相位信息。其次，对相位信息进行插值和全局调整，以获得精确的相位场。下面我们将详细介绍这两个步骤。
- 小波变换
在matlab中，我们可以使用“wavedec2”函数来实现二维小波分解。该函数将输入图像分解成多个分辨率层，每个分辨率层包含不同频率的小波系数。我们可以通过选定适当的小波函数和分解级数来选择最好的频率分量。
% 读取输入图像并进行小波变换
img = imread('image.jpg');
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