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迭代角谱法用于计算全息图。

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简介：
通过对菲涅尔衍射进行傅里叶变换处理，我们得以获得全系相位图，该图与全息图的并排呈现能够提供便捷的对比观察。

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  • 基于迭代角谱法的全息图计算方法
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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。
     
  • 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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    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。
     
  • 全息GS_角谱法_Assemble_Hole_Matlab_角谱_matlab_角谱法
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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。
     
  • GS算法迭代与GS计算全息(gs全息)
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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。
     
  • 基于迭代傅里叶变换算法的纯相位全息图优化方法
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    本研究提出了一种利用迭代傅里叶变换算法优化纯相位全息图的新方法，有效提升了图像重构质量和效率。 关于该资源的详细描述，请参考本人博客中的相关内容。
     
  • 基于TIE与加速角谱迭代的二维相位恢复方法
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    本研究提出了一种结合TIE和加速角谱迭代算法的二维相位恢复方法，有效提升了相位恢复的速度和精度，在光学成像领域具有广泛应用前景。 在Gerchberg-Saxton (GS)算法的基础上，结合光强传播方程法（TIE）和加速角谱迭代算法，提出了一种基于TIE的加速角谱迭代方法，实现了更精准快速的相位恢复技术。该方法利用三个面的光强信息（一个输入面及两个输出面），首先通过光强传播方程获取初始相位值，然后运用加速角谱迭代算法进行进一步优化和相位恢复。 数值仿真结果表明，在二维图像的相位恢复过程中，此新方法不仅提高了精度与速度，还增强了抗噪能力。在可控制范围内，经过40次迭代后系统即可达到稳定状态，并且均方根误差可以被精确地限制在10^-6的数量级内。
     
  • 利用迭代法计算立方根
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    本文章介绍了一种通过迭代算法求解任意正数立方根的方法。这种方法简单有效，适用于编程和数学分析中快速准确地计算立方根值。 使用迭代法求解a的立方根时，采用以下公式进行计算：Xi+1=（2*Xi）/3+a/(3*Xi*Xi) 。假设X的初始值为a，并且迭代过程会持续到|Xi+1-Xi|<0.00001为止。请展示当a分别为3和27时的结果，同时通过调用pow(a, 1.0/3)函数来验证计算结果的准确性。
     
  • Jacobi迭代算法_Jacobi迭代_Jacobi迭代法_SOR及Gauss-Seidel迭代法比较_迭代法_
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    本篇文档深入探讨了Jacobi迭代算法及其在求解线性方程组中的应用，同时对比分析了SOR与Gauss-Seidel迭代法的异同，为迭代法选择提供理论依据。 使用MATLAB语言实现Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法以及SOR（Successive Over-Relaxation）迭代法的计算过程。
     
  • 基于MATLAB的全息图计算方法
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    本研究探讨了利用MATLAB软件进行高效全息图计算的方法与技术，旨在为光学成像领域提供更精确、快速的解决方案。 使用MATLAB软件和液晶光阀实现傅立叶变换计算全息图的制作及其再现。
     
  • 带有注释的Matlab代码用于计算光谱夹角
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    这段Matlab代码提供了计算两个光谱信号之间夹角的功能，并附有详细的解释和示例，便于用户理解和应用。 计算光谱夹角的MATLAB代码包含详细注释。该代码实现了SAM（光谱角度映射）算法来计算光谱夹角。