噪声相位调制条纹中的香农信息存储及基于相移算法的条纹数据压缩

光学相位调制条纹图样通常以XxY像素和8比特/像素（或更高）灰度级进行数字化。数字化的8比特/像素是原始数据比特，而非香农信息比特。在此我们表明，噪声条纹图样存储的香农信息远少于数字化相机的容量。这意味着高信噪比(S/N)相机可能将大多数比特/像素浪费在噪声上。例如，由于智能手机相机图像信噪比(S/N)较低，人们不会将其用于高质量相位计量。然而智能手机数字化高分辨率（1200万像素）图像，并且正如我们此处所示，图像的信息存储取决于其带宽及其信噪比(S/N)。测量信息的标准形式是香农熵H和香农容量定理(SCT)。根据SCT，低信噪比(S/N)图像可通过更大的条纹带宽来补偿，以获得高信息量的相位测量。因此，尽管数字化的是低信噪比(S/N)条纹图像，较宽带宽的条纹仍可能给出高质量相位。大多数真实图像是冗余的，它们具有像素值变化不大的平滑区域，并且数据压缩算法对于图像传输/存储至关重要。香农容量定理被用于衡量相互竞争的图像压缩算法。在此我们表明，相位调制的相移条纹高度相关，因此相移算法(PSAs)可用作条纹数据压缩器。因而，一个PSA可将大量相移条纹压缩为单个复值图像。这在星载光学/雷达相位遥测中十分重要，其中下行链路受到巨大距离和低功率下行链路的严重限制。也就是说，不是传输M幅相移条纹，而是仅传输作为压缩感知数据的相位解调信号。