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eg.zip_MATLAB全息图像处理_全息_全息重建_全息图像重建

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简介:
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。

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  • eg.zip_MATLAB___
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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。
  • first_m61.rar_3DMax__三维_三维再现
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    本资源为3DMax制作的第一版M61模型,包含全息技术应用与三维重建教程,适合学习和研究全息三维图的再现方法。 标题中的“first_m61.rar_3dmax_三维 全息_全息_全息三维重建_全息图再现”揭示了这是一个使用3DMax软件进行全息三维重建的技术,具体涉及到全息图的生成与再现过程。 该技术采用“少量投影圆形扫描法”,通过在不同角度对物体进行投影来获取其光波信息,并创建出物体的全息图像。这种方法能够以较少的数据采集点重构出完整的三维模型,从而降低了数据收集的成本和复杂度。 使用3DMax软件可以构建或导入一个代表要再现的物理对象的三维模型,并通过调整模型的各种属性如几何形状、纹理和光照等使其尽可能接近实际物体。之后,生成该物体在不同角度下的投影图作为全息重建的基础图像资料。 这些基础图像会输入到专门处理算法中进行分析与优化,以提高最终全息图的质量及再现效果。经过计算后形成的全息图可以在特定光学系统下通过激光等光源照射来重现三维视觉效果,从而实现对物体的逼真再现。 压缩包内的“first_m61.asv”和“first_m61.m”文件可能是程序源代码或数据存储格式。“.asv”可能用于保存3DMax生成的投影图信息,“.m”则通常与MATLAB相关联,包含全息图像处理算法的具体实现。 此压缩包提供了一个结合了3DMax软件和特定算法来完成全息三维重建的整体解决方案。它涵盖了光学、计算机图形学及编程等多个领域的知识,对于希望深入了解并实践该技术的人来说是一个非常有价值的资源。
  • nah.zip_声场_声干涉_相位_声场
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    本研究探讨了通过声干涉技术利用相位全息图实现声场的精确重建,旨在开发高效、准确的声场全息重建方法。 近场声全息技术是基于全息照相原理来获取被观察物体的完整声场信息(包括振幅分布和相位分布),并通过衍射原理再现物体的图像。这一过程通常分为两个步骤:一是获得声全息图,二是从该声全息图中重建出可见的物体图像。
  • Digital_Holography_and_MATLAB_与matlab_数字_matlab
    优质
    本书《Digital Holography and MATLAB》是一本关于利用MATLAB进行数字全息及图像处理的专业书籍,深入浅出地介绍了数字全息技术及其应用。 使用参考光进行数字全息再现的MATLAB模拟过程包括球形光和平行光两种情况,并且代码包含详细注释以帮助理解每一步的操作。
  • Lohman3
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    Lohman3全息图像是基于Lohman算法发展而来的一种先进的三维全息显示技术,能够捕捉并再现物体的全方位立体影像。 罗曼三迂回相位全息图的MATLAB实现包括原图、全息图以及重建过程。
  • Node3_GS的Matlab_
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    本项目致力于利用MATLAB进行复杂的图像处理技术来创建和优化Node3_GS全息图。通过算法提升全息图的质量与细节展示能力。 位相全息图通过GS算法提取图片的位相信息并进行编码,然后导出位相全息图。利用空间光调制器和傅里叶变换透镜可以再现全息像。
  • 数字.zip_cryni1_再现__再现
    优质
    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。
  • GUI.zip_利用Matlab实现的再现_卷积法技术
    优质
    本项目提供了一种基于MATLAB环境下的卷积法全息图重建技术,实现了对全息图的高效精确再现。通过GUI.zip文件,用户能够直观操作和观察不同参数下全息图像的变化效果,为科研及教学提供了便捷工具。 对全息图进行卷积法的再现,并利用MATLAB计算全息图模拟仿真。
  • 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。
  • 离轴的MATLAB开发
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    本项目专注于利用MATLAB进行离轴全息图的高效数值重建研究与开发,旨在探索先进的图像处理技术以优化全息成像质量。 此 MATLAB 代码通过对重建的相位分布进行相位展开来执行离轴全息图的重建。详情请参见“离轴和内联电子全息:实验比较”,发表于《超显微镜》110期,472-482页(2010年)。