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CX11_2.zip_全息D-FFT_角谱再现_全息角谱再现_角谱算法

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简介:
本作品探讨了全息技术中的D-FFT及角谱再现方法,提出了一种改进型全息角谱算法,旨在优化图像重建效果和计算效率。 离轴数字全息角谱(D-FFT)再现算法结合频谱滤波技术。

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客服
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  • CX11_2.zip_D-FFT___
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    本作品探讨了全息技术中的D-FFT及角谱再现方法,提出了一种改进型全息角谱算法,旨在优化图像重建效果和计算效率。 离轴数字全息角谱(D-FFT)再现算法结合频谱滤波技术。
  • GS__Assemble_Hole_Matlab__matlab_
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    本项目介绍了一种基于Matlab实现的全息重建算法——角谱法(Assemble Hole Method),用于处理和分析全息图数据,展示其在光学成像中的应用。 用角谱法计算菲涅尔衍射图样后,再应用GS算法即可生成全息图。
  • 重写后的标题:及重建分析
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    本研究探讨了角谱理论及其在全息再现和图像重建中的应用,详细分析了多种先进的重建算法,为光学成像技术的发展提供了新思路。 全息图再现 角谱法全息图重建 滤波重建 全息图图片提供
  • 111802000140115_卷积_卷积_
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    本项目聚焦于卷积全息及其再现技术的研究,深入探讨了卷积算法在全息图生成中的应用,并对全息再现的优化进行了探索。 全息再现技术是一种基于光学原理的高级成像方法,能够记录并重现物体的三维信息。它通过同时记录光波的振幅与相位,并运用特定算法处理后实现真实三维形态再现。卷积全息及卷积算法全息是其中两种关键的技术。 在传统的全息术中,物光和参考光干涉形成的图案包含了所有关于物体的信息;而在卷积全息技术里,这些信息被视为通过卷积过程获得的产物。这种方法利用了图像处理领域广泛使用的卷积运算来模拟光线传播中的模糊与扩散效果,并以此帮助我们更真实地重建物体。 相比之下,卷积算法全息是一种结合数字信号处理和计算光学的方法,在此过程中先用相机捕捉全息图,再通过数字方式分析以恢复三维信息。这种技术的优势在于可以利用计算机的强大能力实现快速而精确的图像重建,甚至能够支持动态变化对象的实时追踪与再现。 在MATLAB环境中实施卷积算法通常包括以下步骤: 1. 准备数据:导入全息图文件。 2. 傅立叶变换:将空间域内的图像转换到频域以便处理隐藏信息。 3. 卷积操作:对频域中的数据执行模拟光传播过程的运算,以恢复物体相位信息。 4. 逆傅里叶变换:将经过卷积后的频域结果转回至空间领域得到重建图象。 5. 显示或保存结果。 掌握全息再现技术及其相关算法对于多个研究与应用领域至关重要,例如光学存储、虚拟现实及遥感成像等。借助MATLAB这样的工具可以方便地进行数值模拟和实验验证,从而更深入理解其工作原理,并进一步优化以适应不同应用场景的需求。
  • 基于迭代图计
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    本研究提出了一种改进的迭代角谱算法,用于高效准确地计算数字全息图。该方法在重建图像质量和处理速度方面具有显著优势。 通过菲涅尔衍射并进行傅里叶变换可以得到全息相位图,原图与全息图同时输出以便于对比分析。
  • 数字.zip_cryni1___
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    本资源探讨了数字全息技术中的全息图再现方法,涵盖了从记录到重建全息图像的关键理论与实践技巧。适合科研人员和学生深入学习。 我们成功实现了计算机全息图的制作与再现,并且再现的图片效果良好。
  • 程式
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    《角普法再现程式》是一部结合法律与科技元素的作品,通过编程技术重现经典案例审判过程,旨在普及法律知识,提高公众法治意识。 用MATLAB实现角普法再现数字全息图。
  • Ch3_lens_imaging_simulation_基于理论的光场传输模拟_matlab__理论_
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    本项目采用Matlab编程实现基于角谱理论的光场传输模拟,探讨了光学成像系统中的光线传播特性,为复杂场景下的图像处理提供理论支持。 在MatLab中,利用角谱理论模拟了物体经过透镜成像的过程。例子中的物体会是一张读入的图像(五角星),分别在放大倍数为1、2、6的情况下进行模拟。
  • 菲涅尔衍射中的应用__
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    本文探讨了菲涅尔衍射原理在全息图再现技术中的应用,详细分析了该方法的优势及局限性,并提供了实验验证。通过优化参数设置,展示了高质量全息图像的再现过程。 对CCD数采集的全息图进行重建,需要输入图片、设置波长和再现距离。
  • 111802000140115_卷积源码.rar
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    本资源包含卷积全息及全息再现相关算法的完整MATLAB实现代码,适用于光学、图像处理等领域研究。 全息再现技术是一种基于光学原理与计算方法的高级成像技术,能够在三维空间中重现物体的所有细节信息,包括形状、颜色以及深度等特性。此压缩包中的文件包含了关于全息再现相关的算法及源代码,这将有助于深入理解并实践这项技术。 该技术的核心在于制作全息图,这是一种记录了光波前信息的干涉图案。当使用适当的光源照射时,通过衍射效应可以重建出原始物体的三维图像。通常需要两束激光:一束参考光和一束物光,在感光材料上相遇并相互干涉形成独特的图案——即全息图,并储存了物体相位与振幅信息。 卷积全息是该技术的一个重要分支,利用卷积理论处理全息图数据。卷积是一种数学运算,常用于图像处理中改变图像特性;在全息领域,则用来模拟光的传播和散射过程以改善再现质量和分辨率。 更进一步的是卷积算法全息,它涉及计算机算法优化与应用。这些可能包括快速傅里叶变换(FFT)来处理频域信息以及迭代算法解决非线性问题等方法。通过这些技术可以高效计算出全息图像,并在数字平台上实现模拟成像过程而无需物理实验设备。 压缩包中的源码则涵盖了从读取和处理数据到执行卷积运算,再到生成三维图像的完整流程代码。学习并运行这些程序有助于深入了解算法的具体步骤及如何利用计算机技术进行全息再现研究与开发工作。 这项技术在现代科技领域如虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、安全防伪、数据存储和生物医学等方面有着广泛应用前景。掌握相关数学原理及其应用,不仅为科研人员提供前沿探索机会,也为工程师提供了创新解决方案的可能性。通过深入学习实践这些源码可以提高个人专业技能,在全息技术领域打下坚实基础以应对未来的技术挑战和发展需求。