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二维相位展开在众多相位测量应用中起着重要作用。在相位展开方法中，质量图能否真实地反映包裹相位质量，在很大程度上决定了相位展开结果是否正确。为了复原可靠的相位轮廓，提出了一种准确的基于相位梯度相关系数的质量图。该质量图可从包裹相位图直接导出，先求出包裹相位图的相位梯度图，由相位梯度图获得每个像素一定邻域内的相位梯度相关系数，再用不同方向的梯度相关系数得到质量图。详细描述了新质量图，并通过展开若干包裹相位图验证其有效性和优越性。相位展开的结果表明，所提出的质量图是一种优良的相位质量指示器，可用于质量引导相位展开算法，复原获得可靠的相位轮廓。

肯纳德·斯通·马哈拉诺比斯 由于Tensorflow Kennard-Stone算法使用欧式距离，因此在处理变量之间相关性未知的大向量空间时，需要适应性，这可能会改善许多神经网络的性能。