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CGH_1.rar_计算全息_全息图_Matlab_CGH hologram

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简介:
本资源包包含使用Matlab编写的计算全息(CGH)程序,用于生成和处理全息图。适用于光学、图像处理及虚拟现实领域的研究与教学。 2D图形的计算全息图生成技术在计算全息研究领域具有重要意义。

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  • CGH_1.rar___Matlab_CGH hologram
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    本资源包包含使用Matlab编写的计算全息(CGH)程序,用于生成和处理全息图。适用于光学、图像处理及虚拟现实领域的研究与教学。 2D图形的计算全息图生成技术在计算全息研究领域具有重要意义。
  • GS法__GS法_Gs
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    简介:全息GS算法是一种结合了全息技术和改进型GS(Gauss-Seidel)迭代方法的技术,用于高效解决大规模数据处理和计算问题,尤其在图像重建、模式识别等领域展现出独特优势。 GS全息算法的MATLAB实现。
  • 数字.zip_cryni1_再现__再现
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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。
  • eg.zip_MATLAB像处理__重建_像重建
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    本资源提供MATLAB环境下实现全息图像处理与重建的代码和示例,涵盖全息图生成、数据压缩及高质量图像恢复技术。 重建全息图像的MATLAB算法利用了离散变换。
  • L22_shelfgfo_菲涅尔_菲涅尔_的再现__
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    本研究探讨了菲涅尔全息技术在生成和再现全息图中的应用,深入分析了其原理、制作过程及再现效果,展示了该技术的独特优势与广阔前景。 在信息技术领域里,全息术是一种利用光的干涉与衍射原理来记录并再现物体三维信息的技术。本主题专注于菲涅尔全息图,这是一种特别适用于有限深度范围内再现物体图像的特殊类型全息图。 使用MATLAB环境实现菲涅尔全息图的再现能够帮助我们理解这项技术的基本原理,并在实际应用中进行模拟和设计。菲涅尔区域的概念是该方法的核心所在,即光源到记录平面的距离与物体距离之比小于1的情况,在这种情况下可以简化光波计算。 菲涅尔全息图的优点在于不需要使用大尺寸的透镜来存储或再现图像信息,因此在实际操作中更为便捷和高效。而MATLAB作为强大的数学及图形处理工具,则是实现这一模拟的理想平台。 对于L22.m这个MATLAB脚本而言,它可能包含创建与再现菲涅尔全息图所必需的所有算法步骤: 1. **光波模拟**:定义入射光的参数包括波长、光源位置和物体的位置。通过生成相应的复振幅分布来模拟这些条件。 2. **干涉记录**:计算物体光线与参考光线之间的干涉图案,这是创建菲涅尔全息图的基础环节。通常采用将两者的复振幅相乘并求模平方的方法完成此步骤。 3. **菲涅尔变换**:由于这种方法依赖于菲涅尔积分的特性,需要执行二维菲涅尔变换处理干涉图案的数据。MATLAB中的快速傅里叶变换(FFT)函数可以高效地进行此类操作。 4. **全息图存储**:将经过转换后的数据以数字矩阵形式保存下来作为全息图像记录的一部分。 5. **全息图再现**:为了重现该全息图像,需要对之前储存的数据执行逆菲涅尔变换。这个过程与前面的正向变换相反,并能重建物体的真实像。 6. **图像显示**:通过灰度或彩色形式展示最终结果,Hologram.bmp文件可能就是这一阶段生成的具体实例之一,用来直观验证计算准确性。 这样的流程不仅让我们了解如何在有限资源下再现全息图象,还为更深入地掌握相关原理、优化设计以及应用于计算机视觉和光学通信等领域提供了坚实的基础。此外,这也为进一步开发诸如数字全息及计算全息等先进技术打下了基础。
  • GS法迭代与GS(gs)
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    GS(Gerchberg-Saxton)算法是一种用于确定两个波前相对相位恢复的关键技术,在光学信息处理中广泛应用。GS计算全息通过不断迭代优化,实现高精度的全息图生成与重建,是全息显示和数据存储领域的重要方法之一。 通过多次使用GS算法迭代,最终将所需的JPEG格式图片转化为对应的计算全息图。
  • 111802000140115_卷积再现法_卷积_再现
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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。
  • 《衍射与数字》附录A-C.zip_光学_光学_模拟_同轴_光学
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    本资料集涵盖了光学领域中衍射计算及数字全息的关键理论和应用,包含同轴全息及计算光学的深入分析和技术细节。 主要包括光学衍射以及同轴和离轴全息光学的模拟。
  • 编码
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    《全息计算编码》是一本探讨未来计算技术发展趋势的专业书籍,深入介绍了全息技术与信息编码相结合的新领域。本书旨在为计算机科学领域的研究人员和工程师提供有关如何利用全息图实现高效数据存储、处理及传输的前沿知识和技术指导。通过理论分析与实验验证,展示了全息计算在大数据时代下的巨大潜力和广阔应用前景。 使用MATLAB实现二维计算全息技术,包括制作全息图以及进行数字再现。
  • 代码
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    《全息计算代码》是一部探索未来计算技术的小说,讲述了全息技术和计算机科学结合后对社会和个人生活产生的深远影响。 该文件详细地模拟再现了计算全息的过程,并附有详细的注释,适用于学习物理光学的人。