[发明专利]一种基于施密特正交化的干涉图相位迭代恢复方法

权利要求书

1.一种基于施密特正交化的干涉图相位迭代恢复方法，其特征在于，包括如下步骤：

采用相移干涉术获得一组干涉图的强度分布，通过强度分布相减的方式消除干涉图背景，获得无背景的差分干涉图；

对无背景的差分干涉图进行重组和归一化处理，获得一个用于求取干涉图精准相位的变量与相位之间的迭代关系；

根据上述迭代关系，迭代变量获得最终的精准相位值，完成干涉图相位的恢复；

所述的根据上述迭代关系，迭代变量获得最终的精准相位值，完成干涉图相位的恢复，具体步骤如下：

采用施密特正交化方法获得处理后干涉图的初始相位分布；

根据初始相位分布获得初始变量；

将初始变量带入迭代关系中，获得精准相位分布；

获取两个相位分布差矩阵的均方根，判断均方根是否小于设定阈值，若是，则上述准相位分布作为最终精准相位分布，完成干涉图相位的恢复；否则，根据上述精准相位分布获得变量，再代入迭代关系中继续迭代处理。

2.根据权利要求1所述的基于施密特正交化的干涉图相位迭代恢复方法，其特征在于，所述的重组，具体为：对无背景的差分干涉图进行重组构建多维列向量，重组后每个像素的强度作为列向量中元素的值。

3.根据权利要求1所述的基于施密特正交化的干涉图相位迭代恢复方法，其特征在于，所述的归一化处理，具体为：对重组后的列向量进行归一化处理，根据归一化后的关系式，获得其中变量与相位之间的关系。

4.根据权利要求2所述的基于施密特正交化的干涉图相位迭代恢复方法，其特征在于，所述的对无背景的差分干涉图进行重组构建多维列向量，重组后每个像素的强度作为列向量中元素的值，具体如下：

多维列向量公式如下：

S₁＝[B″cos(Φ_k)] (1)

其中，表示干涉图中像素位置，K为干涉图的总像素数；φ_k表示待测量的相位分布，θ₂表示第2幅干涉图的相移量，θ₃表示第3幅干涉图的相移量。

5.根据权利要求3所述的基于施密特正交化的干涉图相位迭代恢复方法，其特征在于，所述的对重组后的列向量进行归一化处理，根据归一化后的关系式，获得其中变量与相位之间的关系，具体如下：

归一化后的关系式，具体如下：

所述的变量包括m₁、m₂、m₃，具体公式如下：

其中，表示干涉图中像素位置，K为干涉图的总像素数；θ₂表示第2幅干涉图的相移量，θ₃表示第3幅干涉图的相移量。

6.根据权利要求1所述的基于施密特正交化的干涉图相位迭代恢复方法，其特征在于，所述的获得一个用于求取干涉图精准相位的变量与相位之间的迭代关系，具体公式如下：

其中，表示恢复相位；表示归一化后的第一列向量；表示归一化后的第二列向量；

表示干涉图中像素位置，K为干涉图的总像素数；θ₂表示第2幅干涉图的相移量，θ₃表示第3幅干涉图的相移量。