一种基于GD-UNet网络的单幅条纹图像的相位恢复方法

本发明公开了一种基于GD‑UNet网络的单幅条纹图像的相位恢复方法，所属领域为三维重建领域，包括：搭建单目结构光三维重建实验平台，采集条纹图像并生成数据集。然后构建GD‑UNet模型，其输入为三频融合的三通道条纹图像，通过信息整合与分发模块实现包裹相位分子、分母项及条纹级次的同时预测。训练完成后，将待测图像输入网络，输出预测结果，利用反正切函数和连通域分割策略修正条纹级次，最终获得高精度绝对相位图。该方法在单一网络中完成多任务预测，提升推理效率，且通过联合建模有效抑制误差累积，对复杂场景适应性强。