一、引言
质量图导向算法的目的是在所有可能的去包裹路径中找到一个可靠性最高路径，以该路径的积分结果作为去包裹结果。通常用一个质量图来引导该积分路径。质量图是一个和包裹图等大的图像，像素中的各个像素点存储的是包裹图对应像素点的可靠性，称为质量值。其中高质量值像素点优先被去包裹，而低质量值像素点较后被去包裹。这样出现在低质量区域的错误会被限制于该局部，而不会影响到全局。通常用于生成质量图的参数有很多，比如调制度，相干系数，伪相干系数，二阶导数等。
二、实验验证
2.1 示例一
加入现有物体包裹相位图；
图1. 物体包裹图
底板包裹图如下：
图2. 底板包裹图 相应的质量图如下所示：
图3. 质量图
采用快速质量图导向法求解后获得的解包裹相位如下图所示：
图4. 基于质量图导向法解包裹相位
2.2 示例二
如果只有一幅包裹相位图，无底板包裹图，也可采用该算法进行解包运算。此时，只需要将底板包裹图改为一个大小相同的全为0的图即可。
具体实例如下：
例如，现有一包裹相位图，如下：
图5. 包裹相位
底板包裹图以及质量图，全设置为0，如下：
图6. 底板包裹图与质量图全为0
此时，采用该算法进行解包裹，得到的解包相位如下图所示：
图7. 解包裹相位
三、资源获取
相关资源可点击如下链接获取：
资源包含以下内容：
d1.mat 表示物体包裹图
d2.mat 为底板包裹图
Quantity.mat 为质量图
Nuwfq.m 质量图导向法函数
wrap.m 质量图导向法函数用到的子函数
程序使用说明：
运行程序后，需要在质量图中任意位置选取一个点，来引导该积分路径，当选定积分路径起始点后，会给出相应的解包裹相位。
该算法应用范围：
适用于条纹投影；全息干涉等实验。
