arrayfire / arrayfire/arrayfire-python
may be useful: phase unwrapping
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 422
- Forks
- 63
- Métricas de merge de PRs
- Nenhum PR com merge em 30d
Descrição
Hi,
I implemented a fast and noise-robust phase unwrapping method based on DCTs for AF's python wrapper. You can find the code and info about the corresponding [publication](http://www.mdpi.com/2313-433X/1/1/31) in the attached zip.
The DCT originates from [here](http://fourier.eng.hmc.edu/e161/lectures/dct/node2.html) and is normalized to reproduce results like [Scipy's DCT II and III](https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.fftpack.dct.html). It interleaves the input array instead of mirror reflecting it in order to keep the FFTs the same size.
The algorithm is viable for not-too-noisy C2 smooth phase maps and can be used stand alone or as first guess for the preconditioned conjugate gradient method. When sparse support comes to AF I'll implement PCG phase unwrapping.
Use this as you see fit.
[phase_unwrapping.zip](https://github.com/arrayfire/arrayfire-python/files/224653/phase_unwrapping.zip)
Guia de contribuição
Nenhum guia de contribuição indexado para este repositório
Direção de pesquisa
Comece revisando o phase_unwrapping.zip anexado e o wrapper Python do repositório para determinar como, ou se, o método proposto deve ser exposto. Leia a publicação vinculada e as referências de DCT e, em seguida, estabeleça o escopo da integração e os testes necessários antes de considerar o trabalho concluído.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Avaliação
- Stack de tecnologia
- python
- Domínio
- hpc
- Tipo de issue
- Funcionalidade
- Dificuldade
- 5/5
- Tempo estimado
- Mais de uma semana
- Status de atividade
- Estagnada
- Clareza
- Precisa de esclarecimento
- Facilidade para iniciantes
- 25/100