相位偏折算法：2.5D成像系统中的代码实现（含Py代码和C++代码)

相位偏折算法2.5d成像系统 相位偏折的算法实现代码，基于8张原图或者4张，计算出形状图，镜面反射分量，漫反射分量等 py代码和cpp代码都实现了，联系请备注需要哪一种，默认发cpp的

（PMD.cpp、PMD.vcxproj 等），这是一个基于 OpenCV 实现的 相位偏折术（Phase Measuring Deflectometry，PMD） 处理程序，用于从多张图像中计算相位、解包裹相位、梯度（形状）信息、镜面反射分量（SRC）和平均图像等。下面是对程序功能的详细说明：

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🧠 **程序功能概述**

1. **核心目标**

实现 相位偏折术（PMD） 中的相位计算与解包裹，用于恢复物体表面的法线或形状信息，适用于镜面或半镜面表面的光学测量。

2. **处理流程**

程序分为两个方向的处理：X方向 和 Y方向，分别使用不同的图像序列（各4张），最终合并得到完整的相位、梯度和反射分量图。

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📁 **代码结构说明**

1. **DealX() 函数**

• 输入图像：5.jpg, 6.jpg, 7.jpg, 8.jpg
• 处理步骤：
• 读取4张相位偏移图像（X方向）
• 计算正弦和余弦分量（4步相移法）
• 计算包裹相位（atan2(cos, sin)）
• 解包裹相位（沿X方向逐行进行）
• 计算X方向的梯度（Sobel算子）
• 计算镜面反射分量（SRC）：
  \[
  SRC = \frac{\sqrt{(I3 - I1)^2 + (I4 - I2)^2}}{2}
  \]
• 计算4张图像的平均图像（漫反射分量）
• 保存中间结果（如相位图、解包裹图、梯度图等）

2. **DealY() 函数**

• 输入图像：1.jpg, 2.jpg, 3.jpg, 4.jpg
• 处理步骤：
• 与DealX()类似，但解包裹方向为Y方向（沿列进行）
• 同样计算梯度、SRC、平均图像等

3. **main() 函数**

• 调用 DealX() 和 DealY()
• 检查两个方向的解包裹相位图尺寸和类型是否一致
• 合并X和Y方向的结果：
• fullDpha = (Dpha + DphaY) * 0.5
• fullShape = (Shap + ShapY) * 0.5
• fullSRC = (SRC + SRCY) * 0.5
• 对合并后的相位和梯度图进行9x9均值滤波
• 保存最终结果：
• full_Dpha.tiff：完整解包裹相位
• full_Shape.tiff：完整梯度（形状）图
• full_SRC.tiff：完整镜面反射分量图

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🔧 **关键技术点**

步骤	方法	说明
相位计算	4步相移法	使用4张图像计算包裹相位
解包裹	一维路径积分	X方向沿行，Y方向沿列
梯度计算	Sobel算子	用于估计表面法线方向
SRC计算	差分平方和开方	反映镜面反射强度
图像平均	四图平均	近似漫反射分量
后处理	均值滤波（9x9）	平滑噪声，提升信噪比

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🧩 **输出结果文件**

中间文件（X方向）：

• pha.tiff：包裹相位
• D_pha.tiff：解包裹相位
• Shap.tiff：X方向梯度
• SRC.tiff：X方向镜面反射分量
• AverageImage.tiff：平均图像（漫反射）

中间文件（Y方向）：

• 同上，后缀为 _Y.tiff

最终合并文件：

• full_Dpha.tiff：完整解包裹相位
• full_Shape.tiff：完整梯度（形状）图
• full_SRC.tiff：完整镜面反射分量图

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✅ **修正后的功能说明（可替换原有描述）**

本程序实现了一套**相位偏折术（PMD）成像系统**，用于从8张相位偏移图像（分为X和Y方向各4张）中计算包裹相位、解包裹相位、表面梯度（形状）、镜面反射分量（SRC）和漫反射分量（平均图像）。通过双方向处理与结果融合，最终生成平滑的相位图、形状图和反射分量图，适用于镜面或半镜面物体的三维形貌与反射特性测量。

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