Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > physics > arXiv:1703.01435

帮助 | 高级搜索

物理学 > 数据分析、统计与概率

arXiv:1703.01435 (physics)
[提交于 2017年3月4日 ]

标题: 基于加权最小二乘法的鲁棒无包裹相位恢复方法

标题: Robust Wrapping-free Phase Retrieval Method Based on Weighted Least-square Method

Authors:Minmin Wang, Canlin Zhou, Shuchun Si, XiaoLei Li, Zhenkun Lei, YanJie Li
摘要: 对于许多轮廓测量技术,相位解包裹是其中一个最具挑战性的过程。为了避开相位解包裹过程,Perciante等人[Appl Opt 2015; 54(10):3018-23]提出了一种无需包裹的方法,该方法基于对图案的空间导数进行直接积分以获取相位。但这种方法仅适用于被测物体相位连续的情况,这意味着它可能无法处理包含复杂奇点的条纹图案,例如噪声、阴影、剪切和表面不连续性。鉴于此问题,本文提出了一种鲁棒的无需包裹的相位获取方法,该方法结合了Perciante的方法和加权最小二乘法。从条纹图案中获得所需相位的两个偏导数,同时使用直接相位差法消除载波。利用导数方差相关图(DVCM)确定相位奇点,并从反向DVCM的二值掩膜中获得权重系数。进行了仿真和实验以证明所提出方法的有效性。结果被分析并与Perciante的方法进行比较,结果表明所提出的方法可用于测量一些具有奇点源的物体。
摘要: For many profilometry techniques, phase unwrapping is one of the most challenging process. In order to sidestep the phase unwrapping process, Perciante et. al [Appl Opt 2015; 54(10):3018-23] proposed a wrapping-free method based on the direct integration of the spatial derivatives of the patterns to retrieve the phase. But it is only applicable for the case of the phase continuity for the tested object, which means it may fail to handle fringe patterns containing complicated singularities, such as noise, shadow, shears and surface discontinuity. In view of this problems, a robust wrapping-free phase retrieval method is proposed in this paper, which is based on combined Perciante's method and weighted least-squares method. Two partial derivatives of the desired phase is obtained from the fringe patterns, meanwhile the carrier is eliminated using direct phase difference method. The phase singularities are determined using derivative variance correlation map (DVCM), and the weighting coefficient is obtained from the binary mask of the reverse DVCM. Simulations and experiments are conducted to prove the validity of the proposed method. Results are analyzed and compared with those of Perciante's method, demonstrating that the proposed method can be available for measuring objects with some kinds of singularities sources.
评论: 12页,20图
主题: 数据分析、统计与概率 (physics.data-an) ; 仪器与探测器 (physics.ins-det); 光学 (physics.optics)
引用方式: arXiv:1703.01435 [physics.data-an]
  (或者 arXiv:1703.01435v1 [physics.data-an] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1703.01435
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2017.05.008
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Canlin Zhou [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2017 年 3 月 4 日 10:48:01 UTC (997 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
physics.data-an
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2017-03
切换浏览方式为:
physics
physics.ins-det
physics.optics

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号