【图像重建】在线全息图的迭代双图像自由重建附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

❤️ 内容介绍

在现代科技的不断发展中，图像重建技术已经成为了一个重要的研究领域。图像重建技术的目标是通过一系列的算法和方法，将模糊、损坏或不完整的图像进行修复和重建，以获得更清晰、更准确的图像结果。本文将重点介绍一种名为迭代双图像自由重建的在线全息图图像重建方法。

全息图是一种记录了物体的全部光波信息的图像。与传统的平面图像不同，全息图可以提供更多的信息，包括物体的形状、深度和光波的相位信息。因此，全息图在许多领域中被广泛应用，如医学成像、光学显微镜和三维显示等。

迭代双图像自由重建是一种基于全息图的图像修复和重建方法。该方法的核心思想是通过迭代的方式，利用两个全息图之间的差异信息来修复和重建原始图像。具体而言，该方法首先利用一个已知的参考全息图和一个待修复的全息图，计算两者之间的差异。然后，通过迭代的方式，逐步调整参考全息图的参数，使得两个全息图之间的差异逐渐减小，从而达到修复和重建原始图像的目的。

迭代双图像自由重建方法具有许多优点。首先，该方法能够利用全息图中的额外信息，提供更准确的图像重建结果。其次，该方法可以适应不同类型的图像，包括静态图像和动态图像。此外，该方法还可以应用于在线图像重建，实时性较高。

然而，迭代双图像自由重建方法也存在一些挑战和限制。首先，该方法需要大量的计算资源和时间，特别是在处理大规模图像时。其次，该方法对全息图的质量要求较高，如果全息图的质量较差，可能会导致重建结果的不准确。此外，该方法还需要合适的参数选择和调整，以获得最佳的重建效果。

总结起来，迭代双图像自由重建是一种有效的在线全息图图像重建方法。通过利用全息图中的额外信息，该方法可以提供更准确的图像重建结果。然而，该方法仍然面临一些挑战和限制，需要进一步的研究和改进。相信随着科技的不断进步，图像重建技术将会取得更大的突破和进展，为我们带来更清晰、更准确的图像结果。

🔥核心代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 2d centered inverse Fourier transform%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Citation for this code and algorithm:% Tatiana Latychevskaia and Hans-Werner Fink% "Practical algorithms for simulation and reconstruction of digital in-line holograms",% Appl. Optics 54, 2424 - 2434 (2015)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% The code is written by Tatiana Latychevskaia, 2002% The version of Matlab for this code is R2010b
function [out] = IFT2Dc(in)
[Nx Ny] = size(in);
f1 = zeros(Nx,Ny);
for ii = 1:Nx for jj = 1:Ny f1(ii, jj) = exp(-i*pi*(ii + jj)); endend
FT = ifft2(f1.*in);
out = f1.*FT;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


❤️ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 赵震.无透镜同轴数字全息共轭像去除及相位再现研究[D].重庆大学,2021.

[2] 张亚萍,范厚鑫,许蔚,等.基于双声光调制器的全息图像重建方法及重建系统:CN202110128697.0[P].CN112925184A[2023-09-09].

spherical waves “Solution to the Twin Image Problem in Holography”, Physical Review Letters 98, 233901 (2007)

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计