数字同轴全息图模拟和重建的实用算法matlab复现
  sighgy4X1iDp 2023年11月24日 17 0

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

数字同轴全息图模拟和重建是一种重要的光学成像技术,它可以用于实现高分辨率的三维成像。在这篇文章中,我们将介绍数字同轴全息图模拟和重建的实用算法原理。

首先,让我们来看一下数字同轴全息图模拟的基本原理。数字同轴全息图模拟是通过计算机模拟光的干涉过程来实现的。首先,我们需要获取被成像物体的二维光学干涉图像。然后,我们将这些干涉图像输入到计算机中,并使用适当的算法进行处理,以模拟出数字同轴全息图。这样,我们就可以在计算机上实现对被成像物体的三维成像。

接下来,让我们来看一下数字同轴全息图重建的实用算法原理。数字同轴全息图重建是通过计算机对数字同轴全息图进行处理,以实现对被成像物体的三维重建。首先,我们需要获取被成像物体的数字同轴全息图。然后,我们将这些数字同轴全息图输入到计算机中,并使用适当的算法进行处理,以实现对被成像物体的三维重建。通过这种方法,我们可以在计算机上实现对被成像物体的高分辨率三维重建。

数字同轴全息图模拟和重建的实用算法matlab复现_全息图

数字同轴全息图模拟和重建的实用算法matlab复现_全息图_02

数字同轴全息图模拟和重建的实用算法matlab复现_无人机_03

在实际的数字同轴全息图模拟和重建过程中,有许多不同的算法可以使用。例如,我们可以使用傅里叶变换算法来处理干涉图像,以实现数字同轴全息图模拟。我们还可以使用反投影算法来处理数字同轴全息图,以实现三维重建。此外,还有许多其他的算法可以用于数字同轴全息图模拟和重建,每种算法都有其特定的优势和局限性。

总的来说,数字同轴全息图模拟和重建是一种重要的光学成像技术,它可以用于实现高分辨率的三维成像。在实际的应用中,我们可以根据具体的需求选择合适的算法来实现数字同轴全息图模拟和重建。通过不断的研究和实践,我们相信这种技术将会在未来得到更广泛的应用。


📣 部分代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 2d centered inverse Fourier transform
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Citation for this code and algorithm:
% Tatiana Latychevskaia and Hans-Werner Fink
% "Practical algorithms for simulation and reconstruction of digital in-line holograms",
% Appl. Optics 54, 2424 - 2434 (2015)


function [out] = IFT2Dc(in)

[Nx Ny] = size(in);

f1 = zeros(Nx,Ny);

for ii = 1:Nx
    for jj = 1:Ny
        f1(ii, jj) = exp(-i*pi*(ii + jj));
    end
end

FT = ifft2(f1.*in);

out = f1.*FT;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

⛳️ 运行结果

数字同轴全息图模拟和重建的实用算法matlab复现_无人机_04

数字同轴全息图模拟和重建的实用算法matlab复现_全息图_05

🔗 参考文献

本程序参考以下中文EI期刊,程序注释清晰,干货满满。

"Practical algorithms for simulation and reconstruction of digital in-line holograms", Appl. Optics 54, 2424 - 2434 (2015)

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合




【版权声明】本文内容来自摩杜云社区用户原创、第三方投稿、转载,内容版权归原作者所有。本网站的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@moduyun.com

  1. 分享:
最后一次编辑于 2023年11月24日 0

暂无评论

推荐阅读
sighgy4X1iDp