Advertisement

Lohman3全息图像

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Lohman3
    优质
    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。
  • eg.zip_MATLAB处理__重建_重建
    优质
    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。
  • Digital_Holography_and_MATLAB_与matlab_数字_matlab处理
    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。
  • Node3_GS的Matlab处理_
    优质
    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。
  • MATLAB中的数字程序
    优质
    本简介介绍了一套基于MATLAB开发的数字全息图像处理程序。该程序集成了全息图的记录、重建及分析功能,为科研和教学提供了强大工具。 以下是MATLAB代码片段用于处理图像数据并生成全息图: 1. 初始化矩阵A和B为512x512的零矩阵。 2. 对于I从1到256以及J从1到256,将输入图像中对应位置像素值转换为双精度浮点数,并将其归一化至[0, 1]区间。同时初始化B(I,J)为0。 3. 显示处理后的矩阵A作为中间结果。 4. 使用随机生成的R进行平滑函数傅里叶变换谱计算,更新A和B中的值并构建复数矩阵F。 5. 对F执行二维快速傅立叶变换(FFT),然后归一化其幅度,并分离实部与虚部分别存储在变量A和B中。 6. 定义载波参数alpha用于后续的全息图计算。 7. 计算余弦和正弦值作为构造全息图数据区所需的中间结果。 8. 构建最终的全息图像矩阵Hologram,通过将HoIodata中的每个样本点扩展到指定大小实现。接着归一化该矩阵以确保其亮度范围适合显示。 9. 展示生成的全息图。 最后部分代码用于计算并展示由上述过程产生的全息图的傅里叶变换谱: - 对Hologram执行二维快速傅立叶变换(FFT)及其移位操作fftshift(),以便于分析和可视化低频成分; - 计算其模值并将结果归一化以适合显示。通过imshow函数展示最终图像。 以上代码展示了从原始图像数据处理到生成全息图的全过程,并演示了如何利用傅里叶变换特性进行进一步的数据分析或视觉呈现。
  • L22_shelfgfo_菲涅尔_菲涅尔_的再现__
    优质
    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。
  • 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。
  • MATLAB
    优质
    《MATLAB全息图》是一本介绍如何使用MATLAB软件进行数字信号处理和图像处理技术来创建、分析及操作全息图的专业书籍。书中详细讲解了利用该平台实现全息成像的基本原理和技术方法,提供了大量的实例与代码供读者学习实践,适合从事光学工程、信息科学等领域的科研人员以及相关专业的学生参考阅读。 在MATLAB上实现二元傅立叶全息图的过程包括五个步骤。最终结果是生成用于啁啾光纤光栅的程序。
  • CGH_1.rar_计算__Matlab_CGH hologram
    优质
    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。
  • BSCB.zip_BSCB_matlab__bscb_image_Completion_算法
    优质
    本资源提供基于BSCB算法的MATLAB代码用于图像补全。该方法能有效修复图像中的缺失部分,实现高质量的图像恢复与重建。 标题中的“BSCB.zip_BSCB matlab_bscb_image Completion_图像补全_图像补全算法”指的是一个包含用于图像修复的BSCB(Block-Sparse Candide Bayesian)算法的Matlab实现,特别适用于处理缺失部分的问题。压缩包内含有完整的代码和示例文件,用户可以直接运行以测试其功能。 1. **BSCB算法**:这是一种基于稀疏表示的方法,在图像恢复领域中用于修复受损或丢失的部分。该方法利用了图像块之间的稀疏性以及整体结构来优化补全效果。 2. **Matlab实现**:这里的“Matlab实现”意味着所有涉及的代码都已经用这种广泛应用于数学计算和科学工程领域的编程语言编写完成,方便用户理解和应用。 3. **图像补全**:这是指通过算法技术补充或修复图片中缺失的信息。它被用于多种场景如老照片恢复、视频帧插值等,并且BSCB算法因其能够考虑局部细节与整体结构而显得尤为有效。 4. 文件列表详解: - `grab_inpainting_mask.m`:这是一个生成或读取图像补全区域掩模的函数,帮助确定哪些部分需要修复。 - `demo_BSCB.m`:演示文件,展示如何使用该算法进行实际操作和测试效果的方法。 - `BSCB_Inpainting.m`:这是核心代码所在的位置,实现了完整的图像修补过程。 - `BSCB_Diffusion.m`:可能涉及到了一种使图像更加平滑或信息传播的处理技术。 - `getoptions.m`:用于获取和设置算法运行时所需的参数设定。 - 两个以“5 (2).png”和 “5 (1).png”命名的文件,是供用户在测试过程中使用的示例图片。 该压缩包为用户提供了一个完整的BSCB图像修复解决方案,涵盖从创建修补掩模到执行补全的所有步骤,并且附带了必要的辅助函数与实例。使用者能够通过运行这些代码来学习和应用这一算法的实际效果。