单幅载波条纹图相位提取方法的研究的中期报告近年来，随着图像处理技术的发展，载波条纹图被广泛应用于三维形貌测量领域。但是，在此过程中，如何精确提取出条纹图的相位仍然是一个具有挑战性的问题。本报告旨在介绍一种单幅载波条纹图相位提取方法的研究进展情况。当前，单幅载波条纹图相位提取方法主要分为两类：基于调制的方法和基于滤波的方法。前者基于对载波条纹图进行调制后提取相位的方法，主要有脉冲周期调制和正弦调制两种方法；后者则从频域或空域角度进行滤波，主要有带通滤波和方向滤波两种方法。虽然这些方法在某些特定情况下能够取得不错的效果，但在实际应用中存在一些不足之处，如受到噪声的干扰、对参数的严格要求等。因此，本研究提出了一种新的单幅载波条纹图相位提取方法——基于深度学习的方法。该方法通过建立一个深度神经网络模型，将载波条纹图作为网络输入，将对应的相位作为网络输出。在网络训练过程中，采用了一种特殊的损失函数，使得网络能够逐渐学习到更加准确的相位提取方法。初步实验表明，该方法可以在不同的噪声环境下提取出较为准确的相位。此外，该方法不需要过多的参数设置和手动干预，具有较好的自适应性。但是，该方法目前还存在一些问题和局限性，例如网络建模需要大量的训练数据和计算资源等。因此，未来的研究将侧重于优化算法、进一步改进网络结构和提高整体性能。