摘要
在基于格雷码进行相位展开过程中,如不能对格雷码进行准确的二值化则会影响最终的展开结果。然而由于全局照明等因素的影响,造成一部分像素点在经历暗条纹时的亮度高于经历亮条纹的亮度,因此对于基于强度的格雷码,正确的二值化仍旧是一个挑战。在该实验中,首先使用深度学习的方法对不同频率的格雷码进行二值化并得到绝对相位,然后使用传统方法得到绝对相位,通过分离直接光和间接光,将传统方法中间接光强于直接光的像素替换为基于深度学习的结果,该方法兼顾了传统方法和基于深度学习的方法,仿真实验证明该方法具有可行性和准确性。
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单位东南大学; 自动化学院