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多步相移小记

本文聚焦 截断(包裹)相位 ϕwrapped∈[−π,π)\\phi_{\\text{wrapped}} \\in [-\\pi, \\pi)ϕwrapped[π,π) 的求解公式与误差特性,比对常用的 3 步、4 步 以及 通用 N 步 相移法。文中约定投影/干涉条纹的理想强度模型为

$Ik(x,y)=I0(x,y)+Im(x,y)cos⁡ ⁣[ϕ(x,y)+αk],k=1…NI_k(x,y)=I_0(x,y)+I_m(x,y)\\cos\\!\\bigl[\\phi(x,y)+\\alpha_k\\bigr], \\qquad k=1\\ldots NIk(x,y)=I0(x,y)+Im(x,y)cos[ϕ(x,y)+αk],k=1N$

其中 I0I_0I0 为平均光强,ImI_mIm 为调制度,ϕ\\phiϕ 为待求物面相位,αk\\alpha_kαk 为已知相移。


1 · 三步相移(Δα = 120°)

属性 说明 典型相移序列 {0,  2π/3,  4π/3}\\{0,\\;2\\pi/3,\\;4\\pi/3\\}{0,2π/3,4π/3} 截断相位公式 ϕwrap=tan⁡−1 ⁣[3 (I1−I3)   2I2−I1−I3]\\phi_{\\text{wrap}}=\\tan^{-1}\\!\\Bigl[\\sqrt3\\,(I_1-I_3)\\,\\;2I_2-I_1-I_3\\Bigr]ϕwrap=tan1[3(I1I3)2I2I1I3] 采样数 3 帧 → 帧率高、抖动窗口短 噪声方差 σϕ2≈2σI2/(3Im2)\\sigma_\\phi^2 \\approx 2\\sigma_I^2 /(3I_m^2)σϕ22σI2/(3Im2)(白噪声假设) 优/缺点 帧数最少→速度快;但对光强非线性和相移误差更敏感,偶次谐波无法抵消,SNR 较 4 步低约 33 %

2 · 四步相移(Δα = 90°,最常用)

属性 说明 相移序列 {0,  π/2,  π,  3π/2}\\{0,\\;\\pi/2,\\;\\pi,\\;3\\pi/2\\}{0,π/2,π,3π/2} 截断相位公式 ϕwrap=tan⁡−1 ⁣[I4−I2,  I1−I3]\\phi_{\\text{wrap}}=\\tan^{-1}\\!\\bigl[I_4-I_2,\\;I_1-I_3\\bigr]ϕwrap=tan1[I4I2,I1I3] 采样数 4 帧 噪声方差 σϕ2≈2σI2/(4Im2)=σI2/(2Im2)\\sigma_\\phi^2 \\approx 2\\sigma_I^2 /(4I_m^2)=\\sigma_I^2/(2I_m^2)σϕ22σI2/(4Im2)=σI2/(2Im2) 优/缺点 对偶次谐波(γ\\gammaγ 失真)具有完全抵消能力;相移校准误差对相位的偶函数——一阶不敏感;相比 3 步,SNR 提升 ≈ 1.33 ×,但帧数多一帧;仍易受振动影响,需要帧间稳定

3 · 通用 N 步相移(均匀步距 2π/N)

  • 同步检测/DFT 公式

    ϕwrap=− atan2!(∑k=1NIksin⁡αk,  ∑k=1NIkcos⁡αk),αk=2π(k−1)N\\phi_{\\text{wrap}} = -\\,\\mathrm{atan2}!\\Bigl( \\sum_{k=1}^{N} I_k\\sin\\alpha_k,\\; \\sum_{k=1}^{N} I_k\\cos\\alpha_k \\Bigr),\\qquad\\alpha_k=\\tfrac{2\\pi(k-1)}{N}ϕwrap=atan2!(k=1NIksinαk,k=1NIkcosαk),αk=N2π(k1)

  • 误差与冗余
    σϕ2≈2σI2/(NIm2)\\sigma_\\phi^2 \\approx 2\\sigma_I^2 /(N I_m^2)σϕ22σI2/(NIm2):噪声方差随帧数增加而下降,故增加步数能显著提高信噪比与抗伪影能力,但对运动/振动的容忍度降低,采集时间线性变长。

  • 谐波抑制
    若 N ≥ 4,偶次谐波可通过加权设计进一步抵消;N 为奇数时需专门的包络补偿或双频技术降低 γ‑畸变误差。


4 · 截断相位计算常见实现要点

  1. 使用 atan2(y,x) —— 可直接获得 (‑π, π] 内的主值;别忘了数值环境下对 x=y=0 的保护。

  2. 包裹 → 解包 —— 相位解包方法(行/列贯通、质量门限或多频异步解包)与相移步数无关,但高 SNR (多步)可显著降低解包跳变。

  3. 调制度 & 直流 ——

    I0=1N∑kIk,Im=2N(∑Ikcos⁡αk)2+(∑Iksin⁡αk)2I_0=\\tfrac1N\\sum_k I_k,\\quad I_m = \\frac{2}{N}\\sqrt{\\bigl(\\sum I_k\\cos\\alpha_k\\bigr)^2+\\bigl(\\sum I_k\\sin\\alpha_k\\bigr)^2}I0=N1kIk,Im=N2(Ikcosαk)2+(Iksinαk)2

    低调制度区域应在相位图上作置信度掩码,避免噪声放大。

  4. 相移误差校准 —— 采用自标定(例如 Hariharan 4+4 帧、Carré 5 帧)或离线标定消除固定伺服误差;4 步在 ±5 % 相移偏差下的相位误差与 3 步几乎相当,但用 5 步可再降 1 个数量级。

  5. γ‑畸变对策 —— 若投影或传感器非线性明显:

    • 用 4、N=2^m 步并配合正余弦权重抵消偶次谐波;

    • 或采用“平均分两趟”双频复合相移;

    • 或直接线性化 LUT / γ‑校正。


5 · 选型建议小结

方案 适用场景 优势 劣势 3 步 (120°) 高速 动态采集、帧率瓶颈严重 最少帧数、实现简单 SNR 最低,对 γ 相移误差最敏感 4 步 (90°) 通用静态/准动态测量 SNR 较高、偶次谐波抵消、一阶相移误差抵消 帧数略增;对振动仍敏感 N 步 (≥5) 高精度、对噪声/非线性很苛刻的离线测量 SNR 随 N 提升,误差可设计抑制 采集时间长,硬件稳定性要求高